向量資料庫(Vector DB)隱私隔離

拒絕資料混亂的定時炸彈。如果你的 AI 產品要服務多個客戶（多租戶），卻還在使用缺乏精細過濾機制的向量庫，一旦發生跨租戶資料污染，你的商業信譽將瞬間歸零。 我專門解決 AI 系統底層的資料邊界問題。透過導入 Qdrant 向量資料庫，並建構嚴謹的 Metadata Filter (user_id + data_type) 邏輯，實現資料在實體存取前的絕對隔離。 【合作流程】 ​盤點現有向量文檔與資料表結構。 ​重新設計 Metadata 標籤邏輯與增量向量索引 API。 ​實作多租戶隔離存取測試。 注意：我負責將架構的高速公路鋪好，確保車道不互撞；客戶需自行確保上傳至系統的原始資料合法性。

RAG 意圖路由與 SQL 精準校正

別再為 AI 的胡言亂語買單。許多企業導入 AI 知識庫後，發現系統連基本的統計數據（如：加總、最大值）都會算錯。這不是 AI 笨，是你的底層架構缺乏「意圖識別」。 我不盲目套用現成的 LangChain 模板。我將透過導入 Intent Router（意圖路由）機制與精準的動態提示詞（Self-Reflection Prompt），讓你的系統在面對數據聚合查詢時，能自動繞過 RAG 的不確定性，直接生成精準度 100% 的 SQL 語法。 【合作流程】 ​評估你現有的 RAG 架構與資料庫 Schema。 ​設計與植入 Intent Router 邏輯。 ​針對高頻錯亂問題重新建構 System Prompt。 注意：本服務著重於「邏輯校正與架構重構」，客戶需提供結構化完善的資料庫，我不做無腦的資料人工清理。

AI Agent 安全防護層建置

讓 AI 替你工作，而不是替你惹禍。你想讓 AI Agent 自動化處理業務，卻又深怕它暴走刪除重要檔案或外洩機密？ 我為你建置專屬的 AI 安全防護層。透過導入 Policy-as-Code（策略即代碼）與 Docker 沙盒隔離環境，為你的 AI 戴上項圈。這套架構擁有確定性任務門禁與機械化前置攔截（如檔案覆寫前自動備份），確保所有的 AI 行為都在你絕對掌控的邊界內運行。 【合作流程】 ​釐清企業 AI 工具的使用場景與資安紅線。 ​撰寫專屬的安全規則模組（YAML/Python AST）。 ​部署隔離沙盒與稽核日誌（Audit Log）機制。 注意：安全不容妥協，建置過程中我擁有底層邏輯的絕對主導權，不接受會破壞安全邊界的無腦修改要求。