Hoe Azure AI Search en Purview te gebruiken: Een complete gids voor het bouwen van een beveiligd RAG met gevoeligheidslabels
Hoe Azure AI Search en Purview te gebruiken: Een complete gids voor het bouwen van een beveiligd RAG met gevoeligheidslabels
Inleiding
In het moderne gegevensbeheer en de zoeksector is het steeds belangrijker geworden om een beveiligd RAG (Retrieval-Augmented Generation) systeem te bouwen dat gevoeligheidslabels herkent. RAG kan de voordelen van zowel ophalen als genereren combineren om gebruikers nauwkeurigere antwoorden en informatie te bieden. In dit artikel zullen we u stap voor stap begeleiden bij het bouwen van een beveiligd RAG-systeem met gevoeligheidslabelherkenning met behulp van Azure AI Search en Purview.
Voorwaarden
Voordat u begint, zorg ervoor dat u aan de volgende voorwaarden voldoet:
Gedetailleerde stappen
Stap 1: Maak een Azure AI Search-service aan
Nadat u de Azure AI Search-service hebt gemaakt, kunt u de relevante service-informatie in de portal vinden.
Stap 2: Maak een Azure Purview-account aan
De Purview-service kan u helpen bij het beheren van de classificatie en gevoeligheidslabels van gegevens.
Stap 3: Configureer gegevensbronnen en gevoeligheidslabels
Met Purview kunt u eenvoudig de gevoeligheidslabels van gegevens beheren.
Stap 4: Integreer Azure AI Search
{
"name": "sample-index", "fields": [ {"name": "id", "type": "Edm.String", "key": true, "searchable": true}, {"name": "content", "type": "Edm.String", "searchable": true} ] }
Stap 5: Bouw de logica voor het verwerken van RAG-verzoeken
import requests
def querysearch(query): # Implementeer hier de controle van gevoeligheidslabels en toegang tot de zoek-API op basis van de controle resultaten. response = requests.get(f"?q={query}") return response.json()
Stap 6: Geef de verwerkte respons terug
Nadat u de query hebt verwerkt, haalt u informatie uit de zoekindex en retourneert u deze aan de gebruiker, terwijl u ervoor zorgt dat de uitvoer geen gevoelige informatie onthult.
def processresponse(response):
results = response.get('value', []) # Verwerk de zoekresultaten, filter gevoelige informatie return results
Veelgestelde vragen
- Gebruik de functie voor het beheren van gevoeligheidslabels van Azure Purview om strikte controle over gevoelige informatie te waarborgen.
- Implementeer een mechanisme voor het controleren van gevoeligheidslabels in de querylogica en neem passende maatregelen op basis van de labels, zoals het verbergen van bepaalde gegevens.
- Azure Purview ondersteunt verschillende gegevensbronnen, waaronder Azure Blob Storage, SQL-databases, enz.
Samenvatting
Het bouwen van een beveiligd RAG-systeem dat gevoeligheidslabels herkent, vereist enige technische basis, maar door de bovenstaande stappen te volgen, kunt u een efficiënte en veilige informatiezoekmachine creëren met Azure AI Search en Purview. Door effectief gegevensbeheer en controle over gevoeligheidslabels te waarborgen, kunt u ervoor zorgen dat de informatie die u verwerkt altijd veilig en compliant blijft. We hopen dat deze gids u kan helpen!
