在資料為王道的時代，企業面臨的挑戰除了儲存空間永遠不嫌多外，資訊過載和 AI 是市場上正面臨需要加強的面向。隨著 QNAP 近期發佈 QuTS hero h6.0.0.3382 (Public Beta 2) 系統更新，以及 Qsirch 7.0 Workspace，讓企業級 NAS 從資料保險箱、資料金庫與備份備援的要角，繼續進化增加「AI 知識中樞」的功能。
CyberQ 實際測試了 QuTS hero 新版，以及 Qsirch 7.0 Workspace，進一步分享與解析這次更新的感想。
QuTS hero h6.0：穩定性與現代化的基石
最新的 QuTS hero h6.0.0.3382 版本距離上一個版本大概 2 個月的時間，用戶測試上一個版本的反應應該都有進入軟體開發團隊的測試更新與改版流程中，此次更新我們看到了原廠修復了 NFS v4 權限處理與 ACL 2.0 穩定性問題，這對於需要在多帳戶權限下運作的資訊環境與資安合規很重要，原本在上一個測試版本會有的因為權限而導致偶爾讀取不到資料，開不起來 File Staion 之類的情形已經修正改善。
更值得注意的是去蕪存菁的策略，這次的新版本終止了對舊款 Mustang 加速卡與部分老舊 App（如 CAYIN MediaSign Player, Python 3 等）的支援，實際測試與使用上，會發現系統架構正全面轉向更高效、更安全的現代化 API。CyberQ 認為，從資安角度蘭看，減少冗餘軟體與老舊組件，意味著更縮小了潛在的攻擊面（Attack Surface），讓系統更聚焦於核心的高可靠性 ZFS 檔案系統、HA 高可用性與其他應用上。
Qsirch 7.0 Workspace：引入 RAG 技術的 AI 革命
如果說系統更新是骨架，那麼 Qsirch 7.0 則是賦予了 NAS 新的靈魂。本次最受矚目的重點莫過於 Workspace（工作空間） 功能與 RAG（檢索增強生成） 搜尋。
RAG 技術解決了什麼？
一般 AI（如 ChatGPT）除了各家模型本身不同的回應問題外，用戶最常反映的是偶爾會有「幻覺（Hallucination）」問題，因為它們無法得知企業內部的私有資料。RAG 技術則是先從 NAS 內部精準檢索相關文件，再交由 AI 進行分析，確保回答具備事實基礎且高度安全。
在Qsirch 7.0 也提升了私有部署 AI（On-premise AI）的安全性，Qsirch 7.0 支援多樣化的 AI 模型架構，除了雲端的 OpenAI 或 Google Gemini，更支援地端部署的開源模型（如 OpenAI 的 OSS-GPT、中國的 DeepSeek、法國的Mistral、Google 的 Gemma）。這對於重視資料主權與資安合規的企業而言，能實現在不讓敏感資料外流的前提下，享受 AI 自動化摘要與分析的便利。
CyberQ 實際測試也可以另外有一台 AI 推論效能更強的伺服器跑 Ollama 之類的服務提供與 OpenAI 相容的 API ，同樣能在 QNAP 的 RAG 中被導入使用，增添了更多彈性。
而新的 Workspace，是能夠打造你自己專屬的 AI 搜尋空間，Cyber 實際測試，它這功能可以為特定文件集打造獨立的知識空間，並透過文件嵌入 (Embedding) 與 AI 指令 (Instruction) ，再來引導 AI 的理解與推論範圍，等於就是漏斗式問法，讓我們獲得比較能聚焦不亂跳，回答品質更好的 AI 回覆與分析內容。
實際應用情境可以發現，從市場研究人員到商業分析師，都能夠主動地去將產業報告、調查結果與競品資料匯入，再來請 AI 彙整資料，從裡面找出趨勢、機會點，以及是否有可以參考的決策方向等等。
在學術研究與學習領域，也可以上傳幾篇需要參考和整理的學術論文，直接詢問研究方法或核心論點，它這功能可以加速文獻回顧與寫作流程。
另外，專案經理與開發團隊也能夠透過這個功能來集中管理每周每月的重要日程、會議紀錄、技術規格，還有客戶需求、下單等文件，方便我們透過 AI 來查詢專案的重點，以及快速整理出大概的進度摘要，後續再調整或修改適當內容來用。
市場趨勢部分會走向 Edge AI + RAG 企業搜尋
從全球資訊產業趨勢來看，單純的雲端儲存已無法滿足企業對低延遲與高隱私的要求。Edge AI（邊緣人工智慧） 與 RAG 企業搜尋是 2026 年後的主戰場。
資料資產化的趨勢從業界可充分感受到，來自於金融、科技業與法遵的需求，檔案不再只是靜態儲存。透過 Qsirch Workspace，企業可以針對特定專案（如市場研究、法規審查）建立專屬知識庫，將零散的 PDF、Email、PPT 轉化為可即時詢問的洞察。
資安與便利的平衡亦日漸重視，過去為了資安，企業傾向限制 AI 使用，老闆總不希望資料外流，因此會在防火牆與員工電腦限制公有雲 AI 服務的使用。現在透過 QNAP NAS 的地端 AI 方案，資訊相關人員可以在可控的企業環境內提供 AI 服務。
效能導向也是新版的訴求，為了支援這些複雜的向量運算與嵌入模型（Embedding Model），要開始與使用 Workspace，原廠建議至少要 4GB 記憶體與 x86/ARM 64-bit 架構，這也解釋了硬體升級在 AI 轉型中的必要性。但依據 CyberQ 實際測試的經驗，這個記憶體的容量最好要有 8GB 以上會更好，16GB 以上更好，多多益善。
如果不想要付費購買雲端 AI API 的服務來整合進 RAG 搜尋功能，除了幾款特定機種 (如 QAI-h1290FX ) 已經內建 RAG 和 Qsirch 7.0 Workspace 支援、地端 AI 服務外，既有機種也可以在升級後搭配硬體獲得地端 LLM 的 RAG search。如果你是類似 TS-855X 等機種，可以透過 PCI-e 插槽插上 NVIDIA 顯示卡的，在 NAS 本身電源供應器夠的情況下，確實也能夠獲得新的 Qsirch 7.0 Workspace 和 RAG 企業搜尋的體驗，但前提是要通過測試的顯示卡比較適合，除了官方列出的 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation、RTX 6000 Ada、RTX 4000 Ada ，CyberQ 也實際用過 RTX A2000 12GB 來跑也行，但就不能選更大參數的模型了，不妨試試看。
CyberQ 觀點
QNAP 此次的佈局非常明確：QuTS hero 提供堅實的 ZFS 資安防線，而 Qsirch 7.0 則解放了儲存中的資料潛能。
對於技術管理者來說，系統升級外也要做好知識管理策略。當 NAS 能理解你的文件、自動生成摘要並回答複雜問題時，它就真的不再只是搜尋工具，而是你團隊中優秀的 AI 知識助理之一。
建議行動，若您正使用相容型號（如 TVS-h874、TS-h1290FX、TS-855X 等），建議先行嘗試 QuTS hero h6.0 公測版，並在 App Center 更新 Qsirch 7.0 與 QNAP AI Core，開啟應用屬於自己地端能掌握的 RAG 搜尋時代。
