Azure AI Search 및 Purview 사용 방법: 민감도 태그 인식 보안 RAG 완벽 가이드
Azure AI Search 및 Purview 사용 방법: 민감도 태그 인식 보안 RAG 완벽 가이드
서론
현대 데이터 관리 및 검색 분야에서 민감도 태그 인식 보안 RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구축하는 것이 특히 중요해졌습니다. RAG는 검색과 생성의 장점을 결합하여 사용자에게 더 정확한 답변과 정보를 제공합니다. 이 글에서는 Azure AI Search 및 Purview를 통해 민감도 태그 인식 기능을 갖춘 보안 RAG 시스템을 구축하는 방법을 단계별로 안내합니다.
전제 조건
시작하기 전에 다음 조건을 충족해야 합니다:
세부 단계
첫 번째 단계: Azure AI Search 서비스 생성
Azure AI 검색 서비스를 생성한 후 포털에서 관련 서비스 정보를 찾을 수 있습니다.
두 번째 단계: Azure Purview 계정 생성
Purview 서비스는 데이터의 분류 및 민감도 태그 관리를 도와줍니다.
세 번째 단계: 데이터 소스 및 민감도 태그 구성
Purview를 통해 데이터의 민감도 태그를 쉽게 관리할 수 있습니다.
네 번째 단계: Azure AI Search 통합
{
"name": "sample-index", "fields": [ {"name": "id", "type": "Edm.String", "key": true, "searchable": true}, {"name": "content", "type": "Edm.String", "searchable": true} ] }
다섯 번째 단계: RAG 요청 처리 논리 구축
import requests
def querysearch(query): # 여기에서 민감도 태그 검사를 구현하고 검사 결과에 따라 검색 API에 접근합니다. response = requests.get(f"?q={query}") return response.json()
여섯 번째 단계: 처리된 응답 반환
쿼리를 처리한 후 검색 인덱스에서 정보를 가져와 사용자에게 반환하며, 출력 내용이 민감한 정보를 누설하지 않도록 합니다.
def processresponse(response):
results = response.get('value', []) # 검색 결과를 처리하고 민감한 정보를 필터링합니다. return results
자주 묻는 질문
- Azure Purview의 민감도 태그 관리 기능을 사용하여 민감한 정보에 대한 엄격한 제어를 보장합니다.
- 쿼리 논리에서 민감도 태그 검사 메커니즘을 구현하여 태그에 따라 적절한 처리를 수행합니다. 예를 들어 특정 데이터를 차단합니다.
- Azure Purview는 Azure Blob Storage, SQL 데이터베이스 등 다양한 데이터 소스를 지원합니다.
요약
민감도 태그 인식 보안 RAG 시스템을 구축하는 것은 일정한 기술적 기초가 필요하지만, 위의 단계를 따라 진행하면 Azure AI Search 및 Purview를 활용하여 효율적이고 안전한 정보 검색 시스템을 만들 수 있습니다. 효과적인 데이터 관리와 민감도 태그 제어를 통해 처리하는 정보가 항상 안전하고 규정을 준수하도록 보장합니다. 이 글의 안내가 도움이 되기를 바랍니다!
