Kuidas kasutada Azure AI Search ja Purview: Täielik juhend tundlikkuse siltide teadlikuks turvaliseks RAG-iks
Kuidas kasutada Azure AI Search ja Purview: Täielik juhend tundlikkuse siltide teadlikuks turvaliseks RAG-iks
Sissejuhatus
Kaasaegses andmehalduse ja otsingu valdkonnas on tundlikkuse siltide teadlik turvalise RAG (Retrieval-Augmented Generation) süsteemi loomine muutunud eriti oluliseks. RAG suudab kombineerida otsimise ja genereerimise eeliseid, pakkudes kasutajatele täpsemaid vastuseid ja teavet. Selles artiklis juhendame teid samm-sammult, kuidas luua tundlikkuse siltide teadlik turvaline RAG süsteem Azure AI Search ja Purview abil.
Eeltingimused
Enne alustamist veenduge, et teil on järgmised tingimused:
Üksikasjalikud sammud
1. samm: Looge Azure AI Search teenus
Pärast Azure AI otsinguteenuse loomist leiate portaalist seotud teenuse teabe
2. samm: Looge Azure Purview konto
Purview teenus aitab teil hallata andmete klassifitseerimist ja tundlikkuse silte
3. samm: Konfigureerige andmeallikad ja tundlikkuse sildid
Purview abil saate hõlpsasti hallata andmete tundlikkuse silte
4. samm: Integreerige Azure AI Search
{
"name": "sample-index", "fields": [ {"name": "id", "type": "Edm.String", "key": true, "searchable": true}, {"name": "content", "type": "Edm.String", "searchable": true} ] }
5. samm: Looge RAG päringu töötlemise loogika
import requests
def querysearch(query): # Rakendage siin tundlikkuse siltide kontroll ja juurdepääs otsingu API-le vastavalt kontrolli tulemustele response = requests.get(f"?q={query}") return response.json()
6. samm: Tagastage töödeldud vastus
Pärast päringu töötlemist hankige teave otsinguindeksist ja tagastage see kasutajale, samal ajal veendudes, et väljund ei paljasta mingeid tundlikke andmeid.
def processresponse(response):
results = response.get('value', []) # Töötlege otsingutulemusi, filtreerige tundlikud andmed return results
Korduma kippuvad küsimused
- Kasutage Azure Purview tundlikkuse siltide haldamise funktsiooni, et tagada tundlike andmete range kontroll.
- Rakendage päringu loogikas tundlikkuse siltide kontrollimise mehhanism, et teha vastavalt siltidele vajalikke toiminguid, näiteks teatud andmete varjamine.
- Azure Purview toetab mitmeid andmeallikaid, sealhulgas Azure Blob Storage, SQL andmebaasid jne.
Kokkuvõte
Tundlikkuse siltide teadlik turvalise RAG süsteemi loomine nõuab küll teatud tehnilisi aluseid, kuid järgides ülaltoodud samme, saate kasutada Azure AI Search ja Purview, et luua tõhus ja turvaline teabeotsingu süsteem. Tõhusa andmehalduse ja tundlikkuse siltide kontrollimise abil tagage, et teie käsitletav teave jääb alati turvaliseks ja vastavaks. Loodame, et see juhend aitab teid!
