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RAGi vs ChatGPT Enterprise — A Complete Comparison of Enterprise AI Platforms

RAGi and ChatGPT Enterprise are both enterprise AI platforms, but their technical architectures and design philosophies differ fundamentally. RAGi is built on Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology and is purpose-designed for enterprise knowledge base integration; ChatGPT Enterprise is the enterprise edition of OpenAI's flagship large language model. This article provides an in-depth comparison across data security, knowledge base integration, deployment models, and Chinese language support.

RAGi vs ChatGPT Enterprise — Enterprise AI Platform Comparison資訊圖表配圖，呈現產品比較的重點概念

Feature Comparison Table

Feature RAGi ChatGPT Enterprise
Core Technology RAG (Retrieval-Augmented Generation), combining vector search with LLM generation 以 OpenAI 的 GPT-5.6 系列（Sol／Terra／Luna）大型語言模型為基礎，支援通用對話與任務處理
Enterprise Knowledge Base Integration Native support for enterprise document upload, knowledge base construction, and real-time retrieval-based answers Supported via Custom GPTs and file uploads, but not a core architectural feature
Answer Accuracy RAG 架構會先檢索企業文件再生成回答，並可附上引用來源供人工查核，有助於降低幻覺（hallucination），但無法完全消除，仍建議保留人工覆核機制 以預訓練知識為基礎，可搭配上傳文件與自訂 GPT 補充企業資料；任何生成式模型都仍存在幻覺風險，建議依用途設計查核流程
Enterprise-Grade Data Security 支援地端部署，企業資料可全程留在內網不外傳，並提供權限控管與稽核紀錄，可配合金融、政府單位的資安審查提供文件 雲端服務；官方載明企業資料預設不用於訓練模型，並取得相關安全驗證，適用範圍請以 OpenAI 官方信任中心的最新說明為準
Deployment Options Supports on-premise, private cloud, and hybrid cloud deployment — giving enterprises full control 以雲端 SaaS 形式由 OpenAI 託管運營；資料駐留與部署選項請以 OpenAI 官方最新公告為準
Chinese Language Support Optimized for Traditional Chinese, with support for Chinese document parsing and Chinese semantic search 支援中文對話；企業文件的中文檢索表現，建議以自家文件實測後判斷
User Management Enterprise-grade access control with departmental role hierarchy and document-level access permissions Admin console, SSO login, usage analytics, and access control
Pricing Model Custom pricing based on deployment scale and feature requirements, with flexible licensing options 採企業方案計費，實際價格、席次條件與合約期間請洽 OpenAI 官方確認
Customization Capability Fully customizable knowledge base structure, Q&A logic, and UI to fit enterprise needs Customizable via Custom GPTs and API, but the underlying model cannot be modified
Feature Comparison Table

本頁比較依據各家官方公開文件與產品說明整理，整理時間為 2026 年 7 月。各項功能、方案內容與安全驗證範圍可能隨版本更新而變動，實際請以各廠商官方最新公告為準；如有描述與現況不符，歡迎來信告知更正。

In-Depth Feature Analysis

1. Knowledge Base Integration & RAG Architecture

RAGi 的核心設計理念，是讓企業 AI 助手的回答能附上可查核的來源。透過 RAG 技術，系統會先在企業知識庫中搜尋相關文件，再將檢索到的資訊作為上下文提供給語言模型生成回答，並在回覆中標示引用的段落。這種架構讓回答以企業的實際資料為依據，而非僅依賴模型的預訓練記憶，有助於降低「幻覺」（hallucination）的發生機率。需要說明的是，RAG 並不能完全消除幻覺：若知識庫本身缺漏、文件版本過舊或檢索未命中，模型仍可能給出不精確的回答，因此我們建議在關鍵應用場景保留人工覆核流程，並定期檢視知識庫的完整性。

ChatGPT Enterprise 以 GPT-5.6 系列模型的能力為主體，並提供上傳文件與 Custom GPTs 等機制讓使用者補充企業知識。其產品設計涵蓋的面向較廣，企業知識檢索是其中一項功能而非唯一重心。實務上，處理內部政策、產品規格、合約條款這類專有知識時，回答品質會取決於文件如何組織、檢索設定與提示詞設計，建議以自家真實問題進行測試，並比較各方案在引用標示與可追溯性上的差異。

2. Data Security & Compliance

RAGi 支援完整的地端部署，企業資料從上傳、處理到儲存全程留在企業內網，不需經過第三方雲端服務。這對金融業、醫療業、政府機關等對資料存放位置有明確要求的組織尤其重要。RAGi 可部署於企業既有的伺服器基礎設施上，並提供 RBAC 權限控管、稽核日誌與加密等控制措施，可支援貴單位在個資保護、金融業資安規範與政府資安責任等級等面向的檢核作業；實際是否符合適用規範，仍需由法務與資安人員依資料類型與部署環境逐項確認，我們可配合提供架構說明與稽核文件。

ChatGPT Enterprise 以雲端服務形式提供，資料會傳輸至 OpenAI 的伺服器進行處理。依 OpenAI 官方說明，企業資料預設不會用於訓練模型，並取得相關的安全驗證；驗證範圍、資料處理條款與是否提供特定地區的資料駐留選項，都可能隨產品更新而調整，建議直接向官方索取現行的合約與技術文件確認。對於法規要求資料不得出境或不得存放於第三方雲端的組織，這部分需要在採購前由法遵單位逐項釐清。

3. Chinese Document Processing Capability

RAGi 針對繁體中文環境進行了專門優化，包括中文文件的解析切段、中文語意向量化、以及中文查詢的語意匹配。在處理中文 PDF、Word 文件、合約書、技術手冊等企業文件時，這些調校讓斷詞與語意檢索更貼近繁體中文的用字習慣；實際效果建議以自家文件實測，我們可在 PoC 階段提供同一組問題的檢索結果供比對。

ChatGPT Enterprise 採用的 GPT-5.6 系列模型在中文對話方面表現良好。至於企業文件的中文語意檢索表現，會受到文件切段方式、嵌入模型與檢索設定的影響，這些細節官方未逐項公開，我們也未進行第三方公開評測，因此建議以自家的繁體中文文件實際測試，比較各方案在檢索命中率與引用正確性上的差異。

4. Deployment Flexibility & Scalability

RAGi offers multiple deployment options: fully on-premise (for high security requirements), private cloud (for enterprises with existing cloud infrastructure), and hybrid cloud (with sensitive data processed on-premise and general queries handled in the cloud). Enterprises can choose the deployment model that best fits their IT architecture and security policies, and can adjust flexibly as requirements evolve.

ChatGPT Enterprise 採用純 SaaS 模式，所有資料處理在 OpenAI 的雲端進行。這種模式的優勢是無需維護基礎設施，開箱即用；相對地，企業對資料流向與運算資源的掌控度較低；是否可指定資料儲存的地理位置，請以 OpenAI 官方的現行方案說明為準。

5. General AI Capabilities & Ecosystem

ChatGPT Enterprise 的強項在於通用 AI 能力的廣度。GPT-5.6 系列在程式碼撰寫、內容創作、翻譯、摘要與資料分析等通用任務上都有相當成熟的表現，實際品質仍建議以自身的任務類型測試。加上 OpenAI 的 API 生態系統與持續更新的功能模組，ChatGPT Enterprise 適合作為涵蓋面廣的 AI 工作助手。

RAGi focuses on enterprise knowledge management and the core RAG use case. Its general conversational capabilities may not be as broad as ChatGPT Enterprise's. However, precisely because of this focus, RAGi delivers more accurate and trustworthy answers in scenarios such as enterprise document Q&A, internal knowledge retrieval, and specialized domain applications.

Key Differentiators

  • Architecture Design: RAGi uses RAG as its foundation to ensure every answer is grounded and verifiable; ChatGPT Enterprise leverages a general-purpose LLM to deliver broad AI capabilities
  • Deployment Options：RAGi 支援地端、私有雲與混合雲，ChatGPT Enterprise 以雲端 SaaS 形式提供，部署選項請以官方最新說明為準
  • Enterprise-Grade Data Security: RAGi's on-premise deployment keeps all data entirely within the enterprise; ChatGPT Enterprise transmits data to OpenAI's cloud
  • Knowledge Base Precision：RAGi 以企業知識問答與來源可追溯為設計重點，ChatGPT Enterprise 的通用任務涵蓋面較廣；建議以自家問題實測比較
  • Chinese Language Optimization：RAGi 針對繁體中文文件處理進行專門調校；ChatGPT Enterprise 的中文文件檢索表現，建議以自家文件實測後判斷

How do I choose the right plan?

The right choice depends on the core requirements of your enterprise AI application:

  • Choose RAGi: If your core requirement is enterprise knowledge base Q&A — needing AI answers grounded in company documents, requiring on-premise deployment to meet security compliance, or primarily working with Traditional Chinese documents — RAGi is the more suitable choice.
  • Choose ChatGPT Enterprise: If you need comprehensive general-purpose AI assistant capabilities (coding, translation, content creation, data analysis, etc.), have no compliance concerns about cloud deployment, and your team is already familiar with the ChatGPT interface.
  • Hybrid Approach: Some enterprises use RAGi for enterprise knowledge queries involving sensitive data, while using ChatGPT Enterprise as a general-purpose AI work assistant. The combination addresses both security and productivity.

FAQ

兩者的設計重點不同，準確與否要看應用場景。在企業知識庫問答方面，RAGi 的 RAG 架構會先檢索企業文件再生成回答，並附上引用來源便於人工查核，這讓回答的可追溯性較高；但 RAG 無法完全消除幻覺，若知識庫缺漏或檢索未命中仍可能出錯。ChatGPT Enterprise 在通用知識與創意任務上涵蓋面廣。建議以自家的真實問題各測一輪，比較引用正確性與回答可用性後再判斷。
可以。RAGi 完整支援地端部署，可安裝在企業自有的伺服器或私有雲環境中。所有資料處理與 AI 運算均在企業內網完成，不需連接外部雲端服務，並提供權限控管、稽核日誌與加密等控制措施，可支援金融業、醫療業及政府機關的資安審查作業；實際是否符合貴單位適用的規範，仍需由法務與資安人員依資料類型與部署環境逐項確認。
依 OpenAI 官方說明，ChatGPT Enterprise 取得相關的安全驗證，企業資料預設不會用於訓練模型，並提供資料加密與存取控制；驗證範圍與資料處理條款可能隨產品更新調整，建議直接向官方索取現行文件確認。需留意資料仍會傳輸至 OpenAI 的雲端伺服器處理，若貴單位的法規要求資料不得出境，這部分需先由法遵單位釐清；若確實有此限制，可一併評估 RAGi 的地端部署方案。
RAGi 針對繁體中文文件處理進行了專門優化，包含中文 PDF 解析、中文斷詞切段、中文語意向量化與中文查詢匹配。在處理中文合約、技術文件、內部政策等企業文件時，這些調校都以繁體中文環境的實際文件進行過驗證；由於各家文件的排版與用語差異很大，建議在 PoC 階段以自家文件實測，我們會提供檢索結果與引用段落供逐項檢視。
Absolutely — and this is a strategy many enterprises adopt. Use RAGi for enterprise knowledge queries involving sensitive data (such as internal policies, customer data, and contract content), and ChatGPT Enterprise as a daily general-purpose AI assistant (for tasks like translation, writing, and coding assistance). The two solutions complement each other, addressing both security and productivity.

RAGi Enterprise AI Retrieval-Augmented Generation Engine

讓企業知識庫成為 AI 助手的依據，每個回答都能附上引用來源供查核。

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