🔰 引言
在企業內部導入 AI 智能助理、文件問答 (Document QA) 或 RAG 系統 時，
最大挑戰往往不在於模型選擇，而是 資料基礎層的管理與整合能力。
如何確保企業內部文件、知識庫、訓練資料、與模型嵌入向量能夠：
- 持續更新
- 安全隔離
- 高效檢索
- 一致存取
這正是 Ceph 能發揮關鍵作用的地方。
透過整合 Ceph 分散式儲存系統 與 DeepSeek / RAG 架構，
企業可構建一套 高效能、可擴展、私有化的知識檢索與 AI 訓練環境。
🧩 一、RAG 架構概要與資料流設計
1️⃣ RAG 基本流程
RAG（Retrieval-Augmented Generation）透過「文件檢索 + LLM 生成」結合，
使模型能從企業內部資料中「讀出正確內容」再進行生成。
基本資料流如下：
用戶問題 → 向量檢索 → 找出相似文件 → 提供內容給模型 → 模型生成回答
這個流程中牽涉四類資料：
| 類別 | 說明 | 儲存建議 |
|---|---|---|
| 原始文件 | PDF、Word、E-Mail、報告 | CephFS / RGW |
| 向量資料 | Embeddings（向量索引庫） | RBD / Object Pool |
| 模型權重 | DeepSeek / LLM 檔案 | RBD |
| 訓練與記錄 | Logs / Dataset / Fine-tuning 結果 | CephFS |
⚙️ 二、Ceph 在 RAG 架構中的角色
Ceph 在整個 AI 架構中可分為三個層級應用：
| 層級 | 功能 | Ceph 模組 |
|---|---|---|
| 資料層 (Data Layer) | 儲存文件、資料集、訓練樣本 | CephFS / RGW |
| 向量層 (Vector Layer) | 儲存 Embeddings / Index | RBD / Object Pool |
| 模型層 (Model Layer) | 模型檔案、Checkpoint、Fine-tune 結果 | RBD |
這樣的架構具備：
- 高可用 (HA) 與跨節點複寫能力
- 多協定整合（S3 / POSIX / Block）
- 統一命名空間，支援多應用協同使用
☁️ 三、DeepSeek 與 RAG 架構整合範例
以下為典型企業私有化 RAG 架構（DeepSeek + Ceph）：
┌──────────────────────────────┐
│ User / Web Interface │
│ (Chatbot / API / Dashboard) │
└──────────────┬───────────────┘
│
▼
┌────────────────────┐
│ RAG Application │
│ (Retriever + LLM) │
└────────────┬───────┘
│
┌────────────────┴────────────────┐
│ │
▼ ▼
┌────────────────────┐ ┌────────────────────────┐
│ Vector Database │ │ Model Inference Node │
│ (e.g. Milvus, FAISS│ │ (DeepSeek, Llama, etc.)│
│ Chroma, Manticore)│ │ Reads model from RBD │
└──────────┬──────────┘ └──────────┬─────────────┘
│ │
▼ ▼
┌────────────────────┐ ┌────────────────────────┐
│ CephFS / RGW Data │ │ Ceph RBD Model Pool │
│ (PDF, DOCX, HTML) │ │ (Checkpoints, Weights)│
└────────────────────┘ └────────────────────────┘
在這個架構中：
- CephFS / RGW：保存所有原始與處理後文件，供向量化與檢索使用。
- RBD Pool：存放 DeepSeek 或其他 LLM 模型的權重、Tokenizer、Cache。
- Vector DB (如 Manticore)：索引儲存在 Ceph Volume 或 Object Pool 中。
- RAG 應用層：直接讀取 Ceph 上的資料作為輸入來源。
🧠 四、DeepSeek 模型部署與資料整合
1️⃣ 模型儲存
DeepSeek 模型通常包含：
.safetensors權重檔tokenizer.json/vocab.txtconfig.json
這些檔案可直接存放於 Ceph RBD Volume 或 RGW Object Pool：
rbd create deepseek-r1 --size 500G --pool ai-models
rbd map deepseek-r1
mount /dev/rbd0 /mnt/deepseek-model
2️⃣ 向量資料整合
當文件經過向量化後（Embeddings），
可選擇：
- 將向量索引（index + metadata）儲存在 RBD Volume 中
- 或以 Object Pool (S3 API) 存放於 RGW
例如使用 Manticore / Milvus：
storage:
type: s3
endpoint: http://rgw.nuface.ai:7480
bucket: vector-index
access_key: AI_STORAGE
secret_key: *******
⚡ 五、Ceph 為 RAG 帶來的關鍵優勢
| 項目 | 說明 |
|---|---|
| 統一儲存架構 | 模型、文件、索引、訓練資料共享同一 Ceph Cluster |
| 橫向擴展性 | 支援數百 TB 到 PB 級的資料量 |
| 高可用性 | 透過多副本或 Erasure Coding 確保持續可用 |
| 低成本部署 | 開源架構、無授權限制、可搭配一般伺服器硬體 |
| 原生 API 支援 | 提供 S3、RBD、CephFS，多種協定滿足 AI 應用需求 |
| 安全與隔離 | 支援帳號隔離、Token 驗證、與多租戶機制 |
🧩 六、Proxmox + Ceph + DeepSeek 部署範例
| 元件 | 功能 | 範例配置 |
|---|---|---|
| Proxmox VE Cluster | 管理計算節點與容器 | 3 節點叢集 |
| Ceph Cluster | 分散式儲存後端 | 5 OSD 節點 + MON/MGR |
| DeepSeek 容器 | 模型推論 / 微調 | Docker + GPU |
| Manticore Search | 向量檢索引擎 | 與 RAG 應用共用 Ceph Volume |
| PBS | 訓練資料與模型備份 | 掛載 CephFS 作為備援儲存池 |
🔒 七、安全與治理建議
1️⃣ 使用 CephX 或 Token-based 存取控制。
2️⃣ 在 RGW 層設定 多租戶隔離 (multi-tenant)。
3️⃣ 對 RAG 向量資料採用 加密儲存 (Encryption at rest)。
4️⃣ 結合 Prometheus + Alertmanager 監控 I/O 與叢集健康。
5️⃣ 透過 PBS / RBD Snapshot 定期備份模型與索引資料。
✅ 結語
在 RAG 與 LLM 應用場景中，
Ceph 不只是儲存系統，更是 AI 知識平台的中樞骨幹。
透過結合：
- Ceph 的分散式高效儲存能力
- DeepSeek 的強大推理與訓練效能
- Manticore / Milvus / FAISS 的向量檢索能力
企業可以構建一個：
🌐 安全、私有、可擴展的 AI 知識運算平台
⚙️ 支援 LLM、RAG、文件問答、與內部知識管理的整合應用
💬 下一篇將探討：
「以 Ceph 為核心的企業 AI 雲端資料平台設計」，
從資料治理、資安、與成本效益角度，
深入說明如何以開源技術實現長期可持續的 AI 基礎架構。