Come utilizzare Azure AI Search e Purview: Guida completa per costruire un sistema RAG sicuro e consapevole delle etichette di sensibilità

Introduzione

Nel moderno campo della gestione dei dati e della ricerca, costruire un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) sicuro e consapevole delle etichette di sensibilità è diventato particolarmente importante. RAG è in grado di combinare i vantaggi del recupero e della generazione, fornendo agli utenti risposte e informazioni più precise. In questo articolo, ti guideremo passo dopo passo su come costruire un sistema RAG sicuro con funzionalità di consapevolezza delle etichette di sensibilità utilizzando Azure AI Search e Purview.

Requisiti

Prima di iniziare, assicurati di avere i seguenti requisiti:

Account Azure: Hai bisogno di un account Azure valido per accedere a Azure AI Search e Azure Purview.

Comprensione dei servizi Azure di base: Una comprensione di base di Azure, inclusa la creazione di gruppi di risorse e servizi.

Fondamenti di programmazione: Alcuni esempi in questo articolo potrebbero richiedere conoscenze di base di programmazione in Python o PowerShell.

Passaggi dettagliati

Passo 1: Creare il servizio Azure AI Search

Accedi al portale Azure.

Clicca su "Crea risorsa" nel menu a sinistra.

Inserisci "Azure Search" nella barra di ricerca, seleziona "Azure Cognitive Search" e poi clicca su "Crea".

Compila le informazioni necessarie, come nome, sottoscrizione, gruppo di risorse e posizione, quindi clicca su "Rivedi + crea".

Dopo aver confermato che le informazioni sono corrette, clicca su "Crea".

Dopo aver creato il servizio Azure AI Search, puoi trovare le informazioni relative al servizio nel portale.

Passo 2: Creare un account Azure Purview

Accedi al portale Azure.

Clicca su "Crea risorsa".

Inserisci "Purview" nella barra di ricerca, quindi seleziona "Azure Purview".

Compila le informazioni necessarie, come nome dell'account, sottoscrizione, gruppo di risorse e area, quindi clicca su "Rivedi + crea".

Attendi il completamento della distribuzione delle risorse.

Il servizio Purview può aiutarti a gestire la classificazione dei dati e le etichette di sensibilità.

Passo 3: Configurare le fonti di dati e le etichette di sensibilità

Nel portale Azure Purview, clicca su "Fonti di dati".

Seleziona "Aggiungi fonte di dati", inserisci le informazioni pertinenti e connettiti alla tua fonte di dati.

Configura la scansione dei dati. Puoi scegliere di eseguire una scansione automatica o manuale.

Nella classificazione dei dati, personalizza le etichette di sensibilità, ad esempio: dati personali, informazioni finanziarie, dati riservati, ecc.

Con Purview, puoi gestire facilmente le etichette di sensibilità dei dati.

Passo 4: Integrare Azure AI Search

Crea un nuovo indice, configurando l'indice nel servizio di ricerca Azure tramite REST API o SDK.

Crea l'indice nel portale Azure, configurando l'indice definendo campi, tipi di dati e altri parametri.

{
"name": "sample-index", "fields": [ {"name": "id", "type": "Edm.String", "key": true, "searchable": true}, {"name": "content", "type": "Edm.String", "searchable": true} ] } 

Usa l'SDK per caricare i dati nell'indice di ricerca.

Passo 5: Costruire la logica di gestione delle richieste RAG

Usa Azure Functions o App Services per creare un'interfaccia API che riceva le richieste di query degli utenti.

Implementa la logica di controllo delle etichette di sensibilità in questa interfaccia.

import requests
def querysearch(query): # Implementa qui il controllo delle etichette di sensibilità e accedi all'API di ricerca in base ai risultati del controllo response = requests.get(f"?q={query}") return response.json() 

Passo 6: Restituire la risposta elaborata

Dopo aver elaborato la query, recupera le informazioni dall'indice di ricerca e restituiscile all'utente, assicurandoti che il contenuto restituito non divulghi alcuna informazione sensibile.

def processresponse(response):
results = response.get('value', []) # Elabora i risultati della ricerca, filtrando le informazioni sensibili return results 

Domande frequenti

Come garantire la sicurezza dei dati?

- Utilizza le funzionalità di gestione delle etichette di sensibilità di Azure Purview per garantire un controllo rigoroso sulle informazioni sensibili.

Come gestire le informazioni sensibili nelle query degli utenti?

- Implementa un meccanismo di controllo delle etichette di sensibilità nella logica delle query, agendo di conseguenza in base alle etichette, ad esempio oscurando alcuni dati.

Quali tipi di fonti di dati possono essere utilizzati?

- Azure Purview supporta diverse fonti di dati, tra cui Azure Blob Storage, database SQL, ecc.

Conclusione

Costruire un sistema RAG sicuro e consapevole delle etichette di sensibilità richiede una certa base tecnica, ma seguendo i passaggi sopra indicati, puoi utilizzare Azure AI Search e Purview per creare un sistema di recupero delle informazioni efficiente e sicuro. Attraverso una gestione efficace dei dati e un controllo delle etichette di sensibilità, assicurati che le informazioni che gestisci rimangano sempre sicure e conformi. Speriamo che questa guida ti sia stata utile!