Notion AI 與 Onyx 的比較分析：RAG 解決方案對決

AI 商業寫作： 精準寫作 x 智慧流程 - 寫作案例

編按： 此為【一鍵找回所有文件！Onyx 幫你告別「找檔」煩惱，用 AI 商業寫作提升效率】一文，讀者詢問問題的詳細回覆，也是我們寫作系統的成果範例。

關於寫作系統的詳細概念，請參考文末的【分享會】資訊說明。

在企業知識管理與 AI 助手領域，Notion AI 與 Onyx 代表了截然不同的兩種路線。一方面，Notion AI 是內建於 Notion 協作平台的 AI 功能，主打便利的工作區體驗；另一方面，Onyx 是開源的企業級「檢索增強生成」（RAG）平台，強調整合全域資料與私有部署能力。以下我們將從 檢索能力與準確性、整合能力、私有部署與安全性、成本與可擴展性、使用者體驗與操作門檻 等關鍵因素，深入比較 Notion AI 與 Onyx，同時評估 Onyx 相較於其他 RAG 方案的優劣勢。

檢索能力與準確性

Notion AI： Notion 在 2023 年推出了 AI Q&A 功能，使使用者可以直接向 Notion 提問，從工作區知識中即時獲取答案（notion.com）。Notion AI 會在數秒內搜索工作區中成千上萬的頁面，以找到相關資訊並生成回答（notion.com）。這背後推測使用了向量索引等語意搜尋技術，將筆記和文件進行嵌入編碼，確保即使問題沒有精確關鍵字匹配，也能找到語意相關的內容。Notion AI 與 Anthropic、OpenAI 合作，強調提供「更有脈絡的回覆」，減少虛構內容（notion.com）。不過，目前 Notion AI Q&A 僅能查詢存在於 Notion 工作區內的資訊，其答案主要根據內部知識庫，不會主動提供來源引用或外部驗證。

Onyx： Onyx 將企業內各種資料源匯入後，透過強大的檢索演算法（結合關鍵字搜尋與向量語意搜尋的Hybrid Search

onyx.app）來取得相關文件段落，再利用大型語言模型（LLM）生成精確回覆。與傳統搜尋工具僅羅列結果不同，Onyx 應用 AI 對檢索結果進行細化與驗證，確保回答的完整性和準確性（aimresearch.co）。例如，Onyx 特有的 Agent Search

能將複雜問題拆解成子問題，分別檢索多個面向的資訊，最後彙整成整體答案（docs.onyx.app）。這種機制使 Onyx 對於複雜問答（如比較兩款產品的差異）也能給出深入且有依據的回答（docs.onyx.app）。此外，Onyx 容許使用自選的嵌入模型與LLM，企業可根據資料類型調整模型以優化召回效果，透過持續的使用者反饋來改進索引品質（github.com）。實務上，Onyx 已被證明能提供準確且完整的回答，因為它不僅「找到資訊」，還讓 AI 驗證並補充這些資訊（aimresearch.co）。

其他 RAG 方案： 大多數 RAG 系統在檢索階段都採用向量資料庫或向量索引進行語意搜尋，以提供比關鍵字搜尋更相關的結果（hustyichi.github.io）。例如，開源方案如 QAnything 強調引入重排序模型來提升文檔檢索的品質（hustyichi.github.io）；又如某些中國開源專案（Dify 等）支援生成問答對來增強召回，以及跨知識庫檢索等進階功能（hustyichi.github.io）（hustyichi.github.io）。相比之下，Onyx 的檢索策略更偏重在檢索廣度與回答深度兼顧：一方面利用多向度的語意搜尋涵蓋各類資料源，另一方面透過LLM交叉驗證資訊，降低錯誤和幻覺內容出現的機率（aimresearch.co）。這使得 Onyx 在提供「可靠答案」方面具備優勢。總體而言，如果企業需要高準確性的內部知識問答，Onyx 以及類似強化了 AI 驗證的 RAG 平台會比單純的關鍵字搜尋或僅依賴語意相似度的方案更勝一籌。

整合能力

Notion AI： 在整合性方面，Notion AI 主要侷限於 Notion 平台內。因為它是 Notion 生態的一部分，能無縫存取 Notion 頁面和資料庫，但無法直接檢索其他工具或外部資料。Notion 本身提供一些與 Slack 等工具的整合（例如 Slack 通知、資料庫 webhook），但這些整合並不包含 AI 問答功能。因此，Notion AI Q&A 的應用範圍僅限於您已經儲存在 Notion 裡的資訊（needle-ai.com）。換言之，若您的團隊大部分知識都在 Notion 上，這項內建AI可即時串聯起那些內容；但如果知識分散在檔案系統、雲端硬碟、郵件或其他SaaS應用中，Notion AI 就無法觸及。

Onyx： Onyx 的強項之一就是廣泛的整合能力。作為企業搜尋與AI助理平台，Onyx 預先內建了 40 多種資料來源的 Connector（onyx.app）。這些連接器涵蓋常見的工作應用，如 Google Drive、Confluence、Salesforce、Slack、Notion 等（github.com）。透過這些整合，Onyx 可以將分散各處的文件、筆記、訊息同步到統一的索引中。資料同步接近即時（預設每10分鐘更新一次索引）（docs.onyx.app），確保搜尋時能涵蓋最新內容。值得一提的是，Onyx 不僅整合資料，還能整合使用情境：例如提供 Slack 機器人（OnyxBot），讓團隊成員直接在 Slack 對話中向 Onyx 提問，獲取答案（github.com）。此外還有瀏覽器擴充功能和開放 API，可將 Onyx 的智能搜尋能力嵌入您現有的工作流程或自訂應用中（github.com）（github.com）。相比 Notion AI 侷限單一平台，Onyx 等於在各工具之上加了一個智慧層，員工無論在Email、雲端硬碟還是Wiki中的資訊，都能透過 Onyx 統一檢索和查詢（aimresearch.co）。這對使用多樣軟體的團隊來說意義重大 —— Onyx 成為企業內部的資訊中樞與智能問答介面。

其他 RAG 方案： 市面上其他 RAG 解決方案在整合性上各有側重。有些封閉商業產品（如 Needle、Glean 等）也提供多種現成的企業應用連接器，強調自動同步和跨系統的資料索引（needle-ai.com）。例如 Needle 宣稱有 20 多個自動同步的整合，能將各種工具的知識串連在一起（needle-ai.com）。開源框架方面，像 Haystack、LangChain 等則需要開發者自行撰寫程式與 API 調用來連接不同資料源，彈性高但初始工作量也大。相較之下，Onyx 作為開源專案卻已經做了大量整合工作：官方提供的40+連接器開箱即用，降低了部署多系統知識庫的門檻（bitcoinworld.co.in）。整體而言，如果企業需要廣泛的工具整合，應選擇具備豐富連接器支援的 RAG 平台。Onyx 在這方面媲美許多商業產品，而對只使用單一平台（如完全依賴Notion）的團隊，則可能不需要如此強大的跨系統整合能力。

私有部署與安全性

Notion AI： Notion AI 是一項雲端服務，不支援私有部署。所有資料均存儲在 Notion 的雲端基礎設施上。對於大多數用戶，Notion 已提供團隊級的權限管理，Q&A 功能也遵循 Notion 的權限設定：只有使用者本身有權查看的頁面內容，AI 才能引用進回答中（notion.com）。在隱私方面，Notion 官方保證用戶的工作區資料不會被用於訓練他們背後的 AI 模型（notion.com）。這意味著您的私有知識僅用於即時回答，不會成為公開AI學習的素材。此外，Notion AI Q&A 本身目前沒有提供將答案附上原始出處的功能，使用者需要信任其回答來自授權範圍內的內容。然而，對於高度重視數據主權的企業而言，將內部知識交由第三方雲服務處理可能仍有顧慮，尤其是在涉及敏感數據或合規要求（如金融、醫療領域）時。

Onyx： 安全性與私有化是 Onyx 的核心賣點之一。首先，Onyx 是完全開源的（MIT 授權），企業可以自行審查代碼並部署在自有環境中（aws.amazon.com）。您可以將 Onyx 安裝在本地伺服器、私有雲甚至離線的內網環境，確保「任何資料封包都不會離開您的雲端」（aws.amazon.com）。這對於嚴格要求數據隱私的組織（如需符合 GDPR、HIPAA 等）極為重要。其次，Onyx 提供了企業級的安全機制：包括與公司單一登入系統（OIDC/SAML/OAuth2 等）的整合、使用者和角色權限控管（RBAC，付費版支援）、API 金鑰與憑證加密存儲等（github.com）。也就是說，企業能將現有的身份驗證與權限架構套用到 Onyx 上，確保只有經授權的人員才能存取相應資料。Onyx 也支援與資料源的權限同步（例如只有某人能查詢他在 Google Drive 有權看的文件）。再次強調，因為 Onyx 由您掌控部署，任何問答處理都可在防火牆內完成，敏感知識不必上傳到外部服務。如果需要使用雲端LLM，Onyx 也提供選項使用自行架設的模型或透過代理（Enterprise 方案）與OpenAI API互動，以便符合公司安全政策（onyx.app）。總的來說，在資料隱私與安全上，Onyx 給了企業最大彈性；Notion AI 則提供了基本的隱私承諾，但無法提供私有環境隔離或更細粒度的安全客制。

其他 RAG 方案： RAG 生態中，同樣有走開源自部署路線與雲端代管路線的產品。開源方案如 Haystack、LlamaIndex 等允許企業自行搭建，安全性與Onyx類似由企業自己掌控。部分商業產品則提供混合部署模式（如某些支援在客戶VPC中部署的服務），或者強調自身的數據加密與合規認證。舉例而言，Needle 強調其具備企業級隱私控制，符合 GDPR/CCPA 等規範（needle-ai.com）；Nuclia 這類「RAG即服務」則主打免開發維護的同時，承諾不將資料用於模型訓練並提供專有雲隔離方案。在選擇時，關鍵在於企業對數據掌控的偏好：若要求嚴格離線和源代碼透明，Onyx 等開源自管方案是理想選擇（aws.amazon.com）；若信任第三方服務且追求快捷，上述雲端RAG服務也可考慮，但應確認其隱私條款滿足企業政策。

成本與可擴展性

Notion AI： Notion AI 屬於增購服務，價格為每位使用者每月 ~$8 USD（年度付費）或 $10 USD（按月付費）（notion.com）。這費用是附加在 Notion 訂閱之上（團隊版每月/每人基本費用+AI附加）。購買 Notion AI Add-on 後，團隊成員即可無限次使用 AI Q&A 及寫作助手功能，沒有額外的 API 調用費用，成本相對可預期（notion.com）。對於人數較少的團隊，此成本較容易負擔，但如果是上千人的企業，全員啟用AI可能開銷不菲。不過Notion AI 基礎建設由 Notion 代管，可擴展性對用戶而言是透明的——即使工作區頁面數量龐大或同時多用戶提問，Notion 的後端會自動伸縮資源以提供服務。因此，小團隊可以低門檻試用，大團隊只需按人頭付費，無需自行考慮系統擴容。但也因為是公有雲服務，用戶無法針對性能自行調優，只能信賴官方的改進。

Onyx： Onyx 的成本結構非常靈活，因為其核心開源社群版免費提供（bitcoinworld.co.in）。任何團隊都可以下載部署，不需授權費就能享受主要功能（多連接器、AI助理、基礎認證等)（onyx.app）。這對初創或小團隊而言，性價比極高，只需投入基礎的伺服器資源即可運行完整的 RAG 平台（bitcoinworld.co.in）。隨著需求增長，Onyx 官方亦提供Onyx Cloud 雲端版（每用戶約 $16/月 onyx.app）以及 Enterprise 企業版（客製報價）供選擇。付費方案除了代管服務，還包含進階功能（如RBAC細項權限、管理儀表板、查詢日誌、白標定制等）（onyx.app）（onyx.app）和技術支援/SLA保證。企業可以根據自身情況選擇自行管理或付費使用雲服務。可擴展性方面，Onyx 支援容器化部署和 Kubernetes 水平擴充（github.com）。也就是說，從一台筆電的小規模試用，到佈署在數十台節點上的高可用叢集，Onyx 架構都能勝任（github.com）。開源的屬性更意味著企業可自行優化程式或擴充功能以滿足特殊需求，擴展彈性極高（bitcoinworld.co.in）。在成本上，Onyx 讓企業能以極低的起始投入擁有專屬的AI知識助手，然後依需求升級服務層級（bitcoinworld.co.in）；相較之下，一些封閉RAG產品往往採取純訂閱制，長期總成本可能高於自行部署方案。

其他 RAG 方案： RAG 解決方案在成本與擴展性上差異較大：開源方案（如上述 Danswer/Onyx 前身、langchain-chatchat、Dify 等）通常免費但需要自有基礎設施支撐；商用方案則多採按用量或人數計費，例如向量資料庫服務按每月索引資料量和查詢次數收費，或企業AI助手按用戶/席位收費。部分企業級產品價格不菲但提供端到端支持和SLAs（如 Glean 等可能主要面向千人規模公司，報價常為每席位每月兩位數美元甚至更高）。因此，中小企業若有技術能力，利用開源RAG（如 Onyx）可極大節省授權成本（bitcoinworld.co.in）；大型企業則會權衡人力運維成本與採購成熟商業服務的成本。在可擴展性上，多數現代RAG架構都建立在可伸縮的雲原生基礎上，重點在於橫向擴充以處理增長的數據與請求量。Onyx 等開源方案已支持容器編排，使其在大規模使用時並不遜色於商業對手（github.com）。總而言之，成本上開源方案勝在靈活低廉，商業方案勝在省時省力；擴展性則取決於架構設計，Onyx 在這方面已具備企業部署所需的成熟度。

使用者體驗與操作門檻

Notion AI： Notion AI 的使用體驗對現有 Notion 用戶來說幾乎沒有學習成本——打開 Notion 後，在側邊欄點選「搜尋」，切換到「Ask AI」即可輸入問題（notion.com）；或者在任何頁面右下角點擊 AI 按鈕提出問題。甚至用快捷鍵在桌面直接喚出提問介面（notion.com）。回覆會直接顯示在 Notion 介面中，並引用工作區相關頁面的內容作為回答依據。由於 Q&A 深度融合在 Notion 工作流程裡，用戶不需要切換到別的應用，像平時搜尋資料那樣自然提問即可。許多使用者反映 Notion AI Q&A 有點像「專屬的 Google 搜尋」，在辦公室內部疑問時成為首要的求助對象（thesweetsetup.com）。在內容呈現上，Notion AI 給出簡潔的摘要和要點，有時也會附上其從哪些頁面抓取了資訊的鏈接，方便使用者進一步閱讀（thesweetsetup.com）。學習曲線方面，只要會使用 Notion，就會使用其 AI 功能，幾乎零門檻。唯一需要注意的是，使用團隊可能需要制定一些內容整理的習慣，確保重要知識正確地存放在 Notion，以便 AI 能搜尋到並給出可靠答案。

Onyx： 作為一個獨立的平台，Onyx 在使用者介面和體驗上也下了許多工夫，務求降低使用門檻。Onyx 提供了類似 ChatGPT 的聊天式界面，使用者可以在其中輸入問題並收到 AI 回答，回答通常還會附帶引用的文件段落或來源，使使用者有信心查證結果（aimresearch.co）。這介面可以通過 Web 瀏覽器訪問，亦可嵌入至 Slack 等聊天工具中（github.com）。例如，團隊成員可以直接在 Slack 頻道 @Onyx 機器人提出問題，AI 即時回答並提供相關文件連結，省去了來回切換應用的麻煩。對終端使用者而言，使用 Onyx 提問與一般聊天或搜尋無異，非常直觀。操作門檻較高的部分在於初始設定：部署 Onyx（若自管）需要一些 DevOps 知識，但官方文件提供了一鍵 Docker Compose 部署和各大雲平台的教學（github.com）。資料連接器的設置通常需要管理員按照指南，在各個應用（如Notion、Google Workspace、Slack）創建 API token 或 OAuth 授權（docs.onyx.app），然後在 Onyx 後台填入。這些設定對技術人員而言並不複雜，但對非技術背景的團隊可能需要額外支持。不過，一旦部署完成，Onyx 的日常使用幾乎不需要專業知識——員工可以像使用普通企業搜尋或聊天機器人那樣提問。Onyx 也提供管理介面供知識管理員監控索引狀態、編排不同AI助理的配置等等，這對希望精細調整系統的企業是有幫助的（onyx.app）（onyx.app）。相比之下，Notion AI 完全免除了部署和管理成本，但也缺乏這種深度定制的可能。總結來說，在使用體驗上，Onyx 力求做到「在哪裡工作，就在哪裡取得答案」（github.com）的順暢感，同時以適度的設定複雜度換取高度靈活性；Notion AI 則以極簡的即用體驗取勝，只要身處Notion就能享受AI輔助，但延伸性有限。

其他 RAG 方案： 其他 RAG 產品的用戶體驗取決於其定位。偏開發框架的方案（如 LangChain）幾乎沒有UI，需要開發團隊自行打造界面給終端用戶，操作門檻最高。成品化的企業RAG工具（如 Glean、Guru 等）通常提供瀏覽器插件、聊天介面或與常用工具的深度整合，試圖讓用戶無感地獲取AI助理的幫助。像 Glean 這類產品甚至將搜尋入口嵌入在各個常用SaaS裡，員工不管在Gmail還是Slack都能直接搜尋公司知識。然而，這些高度優化的體驗往往伴隨封閉性和高價位。Onyx 作為開源專案，在提供良好體驗與保持靈活開放之間取得了平衡 —— UI友好度可能略遜於某些專門商用產品的細緻打磨，但已能滿足大部分使用情境，同時允許企業自行二次開發或整合。從學習曲線看，如果團隊追求即開即用且不願配置伺服器，那商用代管RAG（如Onyx Cloud或其他SaaS）是理想選擇；如果願意投入一些技術功夫換取自主權與定制，Onyx 等開源方案的長期體驗將更具回報。

結論與建議

綜合以上比較，可以看出 Notion AI 更適合聚焦於 Notion 生態內部的知識創作與問答需求，而 Onyx 則定位為企業全域的 AI 知識中樞，提供跨平台的檢索和高彈性的部署選項。具體結論如下：

• 檢索與準確性： 如果您的資訊主要在 Notion，Notion AI 已能以不錯的速度和語境理解提供答案；但若您需要對多來源知識進行查詢，Onyx 的向量索引與 AI 驗證機制能帶來更全面且準確的結果。Onyx 在複雜問答上的表現特別突出，因為它能拆解問題、多線索搜尋，再綜合回答。這點對需要深度分析的商業問答場景相當有價值。（notion.com）（aimresearch.co）（docs.onyx.app）

• 整合與生態： Notion AI 適用於重度使用 Notion的團隊；但現實中多數公司知識分散各處。Onyx 強大的整合能力意味著您不用遷移資料，就能在原有工具基礎上實現AI搜索助理。如果您的團隊使用多種協作軟體（Slack, Confluence, Google Drive, Notion 等並存），Onyx 作為統一入口更為實用。（onyx.app）

• 安全與部署： 對於數據隱私嚴格的企業（如金融、醫療或有內網要求），Onyx 明顯勝出，因為您可完全控制部署環境，資料不出自家網域。Notion AI 雖有自身的安全措施和隱私承諾，但終究是第三方雲服務。如果政策上無法將敏感資料上雲，則只能選擇 Onyx 或類似的私有化方案。（aws.amazon.com）（notion.com）

• 成本與規模： 對預算有限的團隊，Onyx 的開源免費方案提供了一條幾乎零授權成本的升級路徑。Notion AI 的訂閱費用在小規模時尚可，但隨人數擴張成本線性增加。另外，Onyx 的架構支援漸進擴容，能隨企業成長而調整資源；Notion AI 則相對固定地依賴官方基礎設施，缺乏針對性優化的餘地。（bitcoinworld.co.in）（notion.com）（github.com）

• 使用體驗： 如果尋求極致簡便，Notion AI 無疑是令人愉快的：不用切換工具，問答體驗平滑融入日常筆記流程。而 Onyx 在初始設置上需要一些投入，但最終用戶的提問體驗也能做到接近無縫（例如Slack直接提問）。同時，Onyx 更適合有志打造企業自己的 AI 助理的組織，您可以自定義它的回答風格、接入自家系統，甚至編寫工具讓 AI 幫您執行操作。這些都是 Notion AI（以及許多封閉RAG產品）無法實現的靈活性。（notion.com）

建議： 對於主要利用 Notion 作為知識庫的小型團隊，並且不介意雲端服務，可以優先考慮直接使用 Notion AI，因其上手容易又與現有工作流程零縫隙結合，能立即提升產能。相反地，若您的企業知識體系涵蓋多種平台，且有更高的隱私、安全或定制需求，Onyx 將會是一個更具戰略價值的選擇。利用 Onyx，您可以建立一個屬於自己的「企業ChatGPT」，讓員工在任何工具中都能即時獲取權威的內部答案，同時保護關鍵數據不外泄（aws.amazon.com）。在其他RAG方案的選擇上，若您傾向開源自主，Onyx 已是目前功能完備且社群活躍的佼佼者；若您偏好商業支持與現成方案，也可評估類似 Needle、Glean 這樣的產品，但須權衡其與您現有系統的整合程度，以及長期成本投入。

總之，在 RAG 解決方案的選型上沒有放之四海而皆準的答案。理解團隊的需求重心是關鍵：是便捷整合還是強大功能？是立即可用還是長遠彈性？本次比較顯示，Notion AI 和 Onyx 各有千秋——前者貼近現有工作流程、零學習成本，後者提供企業級的整合深度與自主權（needle-ai.com）（needle-ai.com）。我們建議決策者根據團隊規模、資料分佈、合規要求及預算，權衡上述關鍵因素做出選擇。如果可能，先行試用兩者（Notion AI 有免費反饋次數，Onyx 開源版可自建測試）（notion.com）（onyx.app）。從試用中觀察哪種方案更契合團隊使用習慣與能真正解決知識檢索痛點，再投入全面部署。透過精心選擇，您將能為團隊打造一個既專業可靠又親和易用的 AI 知識夥伴，讓每個人都能更高效地挖掘和運用組織的智慧資源。（aimresearch.co）（bitcoinworld.co.in）

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