在把 RAG 做成 SaaS 產品時，多租戶（multi-tenant）設計是核心課題：既要高效共享資源、降低成本；又要保證租戶間資料隔離、可控性與合規性。今天會把設計原則、常見模式、實作細節與運維建議一併整理出來，方便直接帶回產品討論或技術設計會議。

今天目標

• 理解多租戶 RAG 的隔離層次（資料/計算/安全/網路）
• 掌握常見的多租戶模式與優缺點（單體共享、命名空間、獨立租戶）
• 得到實作建議：索引設計、權限、監控、費用控制、上線流程
• 提供決策矩陣：依企業規模/合規需求選方案

一、隔離層次（從弱到強）

為了讓設計更有層次，常把多租戶隔離拆成幾個維度：

1. 資料隔離（Data Isolation）

• 完全隔離：每租戶獨立資料庫 / 向量索引（最安全，成本高）
• 命名空間（Namespace）/ 前綴：共享底層但以租戶 ID 區分（成本/效率折中）
• 行內隔離（Row-level）：在同資料表中以 tenant_id 欄位區分（最省資源，但風險高）

2. 計算隔離（Compute Isolation）

• 共享服務：同一組 inference / retriever
• 共享 + 資源配額（quota）：限制每租戶的資源使用
• 真正獨立的計算池：每租戶或大型客戶專用

3. 訪問控制與權限（Auth / RBAC）

• 租戶層 RBAC：誰能做 index/write/read
• 文件層權限：同一租戶內不同角色的細粒度控制

4. 網路 / 合規隔離（Network / Compliance）

• 支援 VPC Peering / Private Link
• 支援數據駐留（data residency）與審計日誌（audit logs）

二、常見多租戶模式（優缺點與建議）

A. 單一實例、共享資料（Shared Everything）

做法：單 DB、單向量庫，使用 tenant_id 做行隔離。

優點：成本最低、維護最簡單、資源利用最高。

缺點：資料隔離風險高、合規限制大、性能單點。

適用：早期產品、非敏感數據、快速驗證市場。

B. 命名空間 / 索引分區（Shared Infra + Namespaces）

做法：向量庫/檢索服務支援 namespace（或 index per tenant），物理資源共享但邏輯隔離。

優點：兼顧成本與隔離、易於擴展、較易實作多租戶搜索。

缺點：大客戶可能要求更強隔離或性能 SLA。

適用：主流 SaaS 模式，多數企業客戶。

C. 混合（Shared Control Plane + Isolated Data Plane）

做法：控制平面（auth、billing、UI）共用；數據平面（index、模型服務）對大客戶或敏感租戶做隔離（專用 index / VPC）。

優點：靈活，能依 SLA 調整隔離等級。

缺點：實作較複雜、運維成本中等。

適用：有中大型客戶、需差異化 SLA 的產品。

D. 完全租戶隔離（Dedicated Instance）

做法：每租戶一套獨立部署（DB、向量索引、推理節點）。

優點：最高安全與性能隔離，最易符合合規。

缺點：成本最高，擴展複雜。

適用：銀行、醫療、大型企業客戶（高合規要求）。

三、向量索引設計建議（Data plane）

向量索引是 RAG 的核心，設計時常面對「共享 vs 隔離」的抉擇：

• Index per tenant（完全隔離）：最直覺、安全；便於刪除/回滾
• Namespace / collection（邏輯隔離）：很多向量 DB（Pinecone、Milvus、Weaviate）支援 namespace，實作方便
• Single index with tenant_id filter（行内隔離）：成本最低，但檢索效率/權限檢查需額外小心

實務建議

• 初期用 Namespace（每租戶一個 namespace）+ quota 控制
• 為大型或合規要求高的租戶提供 index-per-tenant 或 dedicated deployment
• 實現 metadata-based pre-filter（先用 tenant_id、access_level 進行 pre-filter 再向量檢索）

四、授權、審計與合規（Security & Compliance）

• 認證與授權：OAuth2 / OIDC + API keys；RBAC 控制管理操作（upload、delete、search）
• 審計日誌：記錄誰在什麼時間做了哪些檢索/上傳/刪除（必須保存可查）
• 資料加密：傳輸層 TLS；儲存層可選加密（server-side / customer-managed keys）
• 資料駐留：若客戶要求資料只留在特定地區，提供 region-specific deployment
• 刪除 / 回滾策略：支援 GDPR 的「被遺忘權」，能在數據平面快速刪除租戶資料（namespace drop）

五、資源管理與計費策略

• Quota 與 Rate Limiting：每租戶設置向量寫入、查詢 QPS、LLM token 上限等配額
• Cost Attribution：分拆控制平面與數據平面成本，將大型客戶的專用資源計入其帳單
• Tiered Plans：提供不同等級（Standard: shared, Pro: dedicated index, Enterprise: dedicated infra）
• Autoscaling + Reserved Capacity：在高峰使用雲端 autoscale，但關鍵 SLA 用固定 reserved capacity

六、部署與運維實務（Operationalization）

• 租戶 onboarding 流程：自動 provision namespace、配置配額、init sample index
• 監控指標（必備）：per-tenant QPS、latency、error rate、index size、storage used、cost burn rate
• 告警策略：當某租戶資源接近 quota 或出現異常行為，通知 SRE 與該租戶管理員
• Backups / DR：索引快照、版本管理，支持增量備份與恢復測試
• 測試隔離：在 staging 環境做租戶特定的壓力測試與滲透測試

七、選型建議（根據租戶規模與合規性）

八、測試與驗證

• 隔離測試：模擬跨租戶資料讀寫，驗證不可越權訪問
• 壓力測試：分別對檢索、寫入、LLM 推理做租戶級和全系統級壓測
• 費用預估：定期做 cost run-rate 分析，避免單租戶暴漲導致整體成本失控

九、常見陷阱與規避策略

常見陷阱

1. 資料隔離不夠：把所有租戶放同一 index 並只靠 tenant_id 欄位過濾

   • 風險：索引刪除/恢復困難、權限誤判
   • 避坑：用 namespace 或 index-per-tenant 作為基礎隔離

2. 缺乏審計日誌：忽略操作記錄

   • 風險：法務風險與合規失敗
   • 避坑：必備 audit trail 與 immutable logs

3. 資源無限制：沒有 quota/alert

   • 風險：某租戶瞬間耗光資源
   • 避坑：自動化 quota 與 cost alerts

十、決策清單（快速檢查）

在做多租戶設計時，回答以下問題來決策：

• [ ] 我們的客戶是否有強合規/駐留需求？（是 → 考慮 dedicated data plane）
• [ ] 需不需要按租戶計費或度量資源使用？（是 → 必須有 per-tenant metering）
• [ ] 期望最低 Latency 與最高資源利用率哪個更重要？
• [ ] 是否能承擔較複雜的運維（多 cluster）成本？

總結

多租戶 RAG 系統的設計核心是在成本、安全、複雜度之間找平衡：

• 初期 MVP：Namespace 隔離 + 基本 quota
• 成長期：混合模式，大客戶專用資源
• 成熟期：完整的分層架構 + 自動化運維

關鍵是從簡單開始，但架構要能向上擴展到更高的隔離需求。

想想看

1. MVP 時間壓力：如果要在 3 個月內上線多租戶 RAG 產品，在技術債務和功能完整度之間如何取捨？

2. 合規邊界問題：當客戶要求「資料不能離開特定國家」時，如何設計自動化的地理隔離部署流程？