Como usar o Azure AI Search e Purview: Guia completo para construir um RAG seguro com percepção de etiquetas de sensibilidade
Como usar o Azure AI Search e Purview: Guia completo para construir um RAG seguro com percepção de etiquetas de sensibilidade
Introdução
No campo moderno de gerenciamento de dados e busca, construir um sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) seguro com percepção de etiquetas de sensibilidade se torna especialmente importante. O RAG pode combinar as vantagens de recuperação e geração, oferecendo aos usuários respostas e informações mais precisas. Neste artigo, vamos guiá-lo passo a passo sobre como construir um sistema RAG seguro com percepção de etiquetas de sensibilidade usando o Azure AI Search e o Purview.
Pré-requisitos
Antes de começar, certifique-se de que você possui os seguintes requisitos:
Passos detalhados
Passo 1: Criar o serviço Azure AI Search
Após criar o serviço Azure AI Search, você pode encontrar as informações relacionadas ao serviço no portal
Passo 2: Criar uma conta do Azure Purview
O serviço Purview pode ajudá-lo a gerenciar a classificação de dados e etiquetas de sensibilidade
Passo 3: Configurar fontes de dados e etiquetas de sensibilidade
Com o Purview, você pode gerenciar facilmente as etiquetas de sensibilidade dos dados
Passo 4: Integrar o Azure AI Search
{
"name": "sample-index", "fields": [ {"name": "id", "type": "Edm.String", "key": true, "searchable": true}, {"name": "content", "type": "Edm.String", "searchable": true} ] }
Passo 5: Construir a lógica de processamento de solicitações RAG
import requests
def querysearch(query): # Implemente a verificação de etiquetas de sensibilidade aqui e acesse a API de busca com base no resultado da verificação response = requests.get(f"?q={query}") return response.json()
Passo 6: Retornar a resposta processada
Após processar a consulta, obtenha informações do índice de busca e retorne ao usuário, garantindo que o conteúdo de saída não revele nenhuma informação sensível.
def processresponse(response):
results = response.get('value', []) # Processar os resultados da busca, filtrando informações sensíveis return results
Perguntas frequentes
- Use a funcionalidade de gerenciamento de etiquetas de sensibilidade do Azure Purview para garantir um controle rigoroso sobre informações sensíveis.
- Implemente um mecanismo de verificação de etiquetas de sensibilidade na lógica de consulta e tome as devidas providências com base nas etiquetas, como ocultar certos dados.
- O Azure Purview suporta várias fontes de dados, incluindo Azure Blob Storage, bancos de dados SQL, etc.
Conclusão
Construir um sistema RAG seguro com percepção de etiquetas de sensibilidade pode exigir uma certa base técnica, mas seguindo os passos acima, você pode utilizar o Azure AI Search e o Purview para criar um sistema de recuperação de informações eficiente e seguro. Através de uma gestão eficaz de dados e controle de etiquetas de sensibilidade, você garante que as informações que processa permaneçam sempre seguras e em conformidade. Esperamos que este guia tenha sido útil para você!
