
购买本地 AI 数据平台前要问的 5 个问题
评估本地 AI 数据平台的买家指南:离线能力、可访问性、审计追踪、导出格式和实施支持。
"本地部署「已成为营销复选框。供应商将其贴在功能列表上,因为他们知道企业买家在要求它。但」我们提供本地部署「和」我们的平台真正在你的基础设施上、你的约束下、不回拨的情况下正常工作"之间的差距可能是巨大的。
问题 1:它完全离线工作,还是会回拨?
许多标记为"本地"的平台仍需互联网连接用于许可验证、功能更新、遥测报告或访问云端模型 API。
问:"如果我拔掉网线,每个功能是否仍然工作?"
问题 2:谁能使用它——只有 ML 工程师,还是领域专家也可以?
如果只有 ML 工程师能操作平台,你就创造了瓶颈。
问:"没有编码背景的领域专家能标注数据、审查管道输出和标记质量问题吗?"
问题 3:每次转换是否都记录在审计追踪中?
EU AI Act、HIPAA、SOC 2 都要求审计日志。
问:"你能展示单条数据记录的审计追踪吗——从源头摄入经过每次转换到最终导出?"
问题 4:它可以导出什么格式?
问:"支持哪些导出格式?如果我停止使用你的平台,我能以开放格式导出所有数据吗?"
问题 5:实施是什么样的——自助还是有支持?
问:"典型的实施过程是什么?你们提供现场或前沿部署吗?"
Ertas 为真正的本地部署而建:完全离线、无回拨、开放导出格式、完整审计追踪,以及领域专家无需工程支持就能使用的界面。
Turn unstructured data into AI-ready datasets — without it leaving the building.
On-premise data preparation with full audit trail. No data egress. No fragmented toolchains. EU AI Act Article 30 compliance built in.
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