為了解決企業 AI 應用中 RAG 流程緩慢、成本高昂的「試錯」困境，RapidFire AI 在 Ray Summit 2025 上發布了開源套件 RapidFire AI RAG。此工具將模型微調的超平行執行引擎應用至 RAG 堆疊，允許開發者在單機上同時監控並行化多種配置（分塊、檢索、提示詞等）。它提供動態控制介面和即將推出的 AutoML 優化層，並支援混合式管線，允許混用不同模型和後端，幫助組織告別 RAG 的「黑盒子」模式，實現可衡量、可優化的 AI 部署。

Google 正在賦予 Gemini AI 權力，使其能「深度研究」企業用戶的整個 Google Workspace（包含郵件、雲端硬碟及 Chat 紀錄），以提供高度個人化、情境豐富的企業級研究報告。雖然這大幅提升了效率，但此舉也引發了嚴重的隱私疑慮和數據主權的討論。用戶必須審慎評估在效率提升的同時，如何設定與維護個人數據的界線，並關注 Google 對敏感資料的處理政策。