RAG be klientų duomenų nutekinimo
Duomenų atskyrimas, paieškos filtrai ir slėpimas, kad paieška liktų naudinga ir netaptų nutekinimo kanalu
Paieška papildyta generacija (RAG) naudinga tol, kol netampa mandagiu būdu peržengti klientų duomenų ribas. Sunkiausia dalis – ne teksto skaidymas, o įrodymas, kad kiekvienas rastas fragmentas šiam naudotojui, šiame kontekste ir dabar buvo leistinas.
Mažinkite tai, kas išeina už ribos
Rinkitės tiekėjus ir režimus, kurie vektorinius atvaizdus bei užklausas laiko jums suprantamoje sutartyje. Paslaptis ir tiesioginius identifikatorius pašalinkite dar prieš skaidydami tekstą. Nekelkite produkcijos duomenų į asmeninę bandymų aplinką „tiesiog pažiūrėti“.
Jei dokumentas per daug jautrus, kad patektų į užklausą modeliui, jam ne vieta RAG korpuse – naudokite atskirą eigą su griežtesnėmis kontrolėmis.
Prieš patenkant į korpusą
- Kiekvienas dokumentas turi kliento ir matomumo požymius
- Paslaptys ir tiesioginiai identifikatoriai pašalinti arba užtušuoti
- Tiekėjo sutartis dėl vektorinių atvaizdų ir užklausų perskaityta, o ne numanoma
- Per jautriems dokumentams taikoma atskira, griežtesnė eiga
Cituokite, ribokite ir atsisakykite
Kartu su atsakymais grąžinkite šaltinius. Ribokite konteksto lango dydį, kad viena užklausa negalėtų išsiurbti visų kliento duomenų. Kai paieška nieko neranda, taip ir pasakykite: neleiskite modeliui išgalvoti naudingai skambančios tuštumos.
Atsakymas tik iš rasto konteksto
Loading code…Audituokite kelią
Registruokite kliento ID, užklausos maišą, rastų dokumentų ID ir modelio versiją, o ne neapdorotą klientų tekstą bendruose žurnaluose, jei tik įmanoma to išvengti. Saugojimo terminai turi atitikti saugumo politiką. Nutekėjimai žurnaluose randami dažnai anksčiau nei pačiame modelyje.
Apibendrinimas
RAG yra duomenų prieigos funkcija su kalbos modelio kauke. Pirmiausia filtruokite pagal klientą, mažinkite nutekinimo vietas, cituokite šaltinius, atsisakykite atsakyti be konteksto ir audituokite visą kelią. Nauda be šių kontrolių tėra lėtas duomenų pažeidimas.
Susiję straipsniai
Dirbtinis intelektas smulkiam verslui: naudingos automatizacijos ir brangios demonstracijos
Laiškų rūšiavimas, kainos skaičiavimas ir CRM sinchronizavimas – kada verta imtis modelio, o kada laimi taisyklės
Kalbos modelių funkcijų kaštų valdymas produkcijoje
Biudžetai, talpyklos ir modelių pakopos, kad dirbtinis intelektas liktų produkto kaštu, o ne netikėta sąskaita
Norite, kad jūsų produktas būtų toks pat apgalvotas?