Како да користите Azure AI Search и Purview: Комплетен водич за изградба на безбедна RAG свесна за етикети на чувствителност

Вовед

Во современото управување со податоци и областите на пребарување, изградбата на безбедна RAG (Retrieval-Augmented Generation) система свесна за етикети на чувствителност станува особено важна. RAG може да комбинира предностите на пребарување и генерирање, нудејќи им на корисниците попрецизни одговори и информации. Во овој напис, ќе ве водиме чекор по чекор преку Azure AI Search и Purview, како да изградите безбедна RAG система со свест за етикети на чувствителност.

Предуслови

Пред да започнете, уверете се дека имате следниве услови:

Azure сметка: Ви е потребна валидна Azure сметка за пристап до Azure AI Search и Azure Purview.

Разбирање на основните Azure услуги: Основно разбирање за Azure, вклучувајќи како да создадете ресурсни групи и услуги.

Основи на програмирање: Некои примери во овој напис можеби ќе бараат основно знаење за Python или PowerShell програмирање.

Детални чекори

Чекор 1: Создавање на Azure AI Search услуга

Најавете се во Azure порталот.

Кликнете на "Создај ресурс" во левото мени.

Во полето за пребарување внесете "Azure пребарување", изберете "Azure Cognitive Search", а потоа кликнете на "Создај".

Пополнете ги потребните информации, како што се име, претплата, ресурсна група и локација, а потоа кликнете на "Проверка + Создавање".

По потврдувањето на информациите, кликнете на "Создај".

Создавањето на Azure AI Search услугата ќе ви овозможи да најдете релевантни информации во порталот.

Чекор 2: Создавање на Azure Purview сметка

Најавете се во Azure порталот.

Кликнете на "Создај ресурс".

Во полето за пребарување внесете "Purview", а потоа изберете "Azure Purview".

Пополнете ги потребните информации, како што се име на сметката, претплата, ресурсна група и регион, потврдете и кликнете на "Проверка + Создавање".

Чекајте ресурсот да се распоредува.

Purview услугата може да ви помогне да управувате со класификацијата на податоците и етикетите на чувствителност.

Чекор 3: Конфигурирање на извори на податоци и етикети на чувствителност

Во Azure Purview портата, кликнете на "Извори на податоци".

Изберете "Додај извор на податоци", внесете релевантни информации и поврзете се со вашиот извор на податоци.

Конфигурирајте скенирање на податоци. Можете да изберете автоматско или рачно скенирање.

Во класификацијата на податоците, прилагодете етикетите на чувствителност, на пример: лични податоци, финансиски информации, доверливи податоци итн.

Со помош на Purview, можете лесно да управувате со етикетите на чувствителност на податоците.

Чекор 4: Интеграција на Azure AI Search

Создајте нов индекс, конфигурирајте го индексот преку REST API или SDK во Azure Search услугата.

Во Azure порталот создадете индекс, конфигурирајќи го преку дефинирање на полиња, типови на податоци и други параметри.

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

Користете SDK за вчитување на податоците во индексот за пребарување.

Чекор 5: Изградба на логика за обработка на RAG барања

Користете Azure Functions или апликациски услуги за создавање на API интерфејс, кој ќе прима барања за пребарување од корисниците.

Во тој интерфејс, имплементирајте логика за проверка на етикетите на чувствителност.

import requests
def querysearch(query): # Имплементирајте проверка на етикетите на чувствителност и според резултатот, пристапете до API за пребарување response = requests.get(f"?q={query}") return response.json() 

Чекор 6: Враќање на обработениот одговор

По обработката на пребарувањето, добијте информации од индексот за пребарување и враќајте ги на корисникот, истовремено осигурувајќи се дека излезните информации не откриваат никакви чувствителни информации.

def processresponse(response):
results = response.get('value', []) # Обработете ги резултатите од пребарувањето, филтрирајте чувствителни информации return results 

Често поставувани прашања

Како да се осигурите за безбедноста на податоците?

- Користете ја функцијата за управување со етикетите на чувствителност во Azure Purview за да осигурите строг надзор над чувствителните информации.

Како да се справите со чувствителните информации во барањата на корисниците?

- Имплементирајте механизам за проверка на етикетите на чувствителност во логиката на пребарување, и постапувајте според етикетите, на пример, блокирајте одредени податоци.

Кои типови извори на податоци можат да се користат?

- Azure Purview поддржува различни извори на податоци, вклучувајќи Azure Blob Storage, SQL бази на податоци итн.

Заклучок

Иако изградбата на безбедна RAG система свесна за етикети на чувствителност бара одредено техничко знаење, следејќи ги горенаведените чекори, можете да создадете ефикасен и безбеден систем за пребарување информации користејќи Azure AI Search и Purview. Со ефективно управување со податоците и контрола на етикетите на чувствителност, осигурајте се дека информациите со кои управувате секогаш остануваат безбедни и усогласени. Се надеваме дека упатствата во овој напис ќе ви помогнат!