Как использовать Azure AI Search и Purview: Полное руководство по созданию безопасной системы RAG с учетом чувствительных меток
Как использовать Azure AI Search и Purview: Полное руководство по созданию безопасной системы RAG с учетом чувствительных меток
Введение
В современных условиях управления данными и поиска создание безопасной системы RAG (Retrieval-Augmented Generation), учитывающей чувствительные метки, становится особенно важным. RAG сочетает в себе преимущества поиска и генерации, предоставляя пользователям более точные ответы и информацию. В этой статье мы пошагово покажем, как создать безопасную систему RAG с учетом чувствительных меток с помощью Azure AI Search и Purview.
Предварительные условия
Перед началом убедитесь, что у вас есть следующие условия:
Подробные шаги
Шаг 1: Создание службы Azure AI Search
После создания службы Azure AI Search вы сможете найти соответствующую информацию о службе в портале
Шаг 2: Создание учетной записи Azure Purview
Служба Purview может помочь вам управлять классификацией данных и чувствительными метками
Шаг 3: Настройка источников данных и чувствительных меток
С помощью Purview вы можете легко управлять чувствительными метками данных
Шаг 4: Интеграция Azure AI Search
{
"name": "sample-index", "fields": [ {"name": "id", "type": "Edm.String", "key": true, "searchable": true}, {"name": "content", "type": "Edm.String", "searchable": true} ] }
Шаг 5: Создание логики обработки запросов RAG
import requests
def querysearch(query): # Реализуйте проверку чувствительных меток здесь и обращайтесь к поисковому API в зависимости от результатов проверки response = requests.get(f"?q={query}") return response.json()
Шаг 6: Возврат обработанного ответа
После обработки запроса получите информацию из поискового индекса и верните ее пользователю, при этом убедившись, что выводимые данные не раскрывают никакой чувствительной информации.
def processresponse(response):
results = response.get('value', []) # Обработайте результаты поиска, отфильтровав чувствительную информацию return results
Часто задаваемые вопросы
- Используйте функции управления чувствительными метками Azure Purview, чтобы обеспечить строгий контроль над чувствительной информацией.
- Реализуйте механизм проверки чувствительных меток в логике запросов, чтобы принимать соответствующие меры в зависимости от меток, например, скрывать определенные данные.
- Azure Purview поддерживает различные источники данных, включая Azure Blob Storage, SQL базы данных и т.д.
Заключение
Создание безопасной системы RAG с учетом чувствительных меток требует определенной технической базы, но следуя приведенным выше шагам, вы сможете использовать Azure AI Search и Purview для создания эффективной и безопасной системы поиска информации. Благодаря эффективному управлению данными и контролю чувствительных меток вы можете гарантировать, что обрабатываемая вами информация всегда остается безопасной и соответствующей требованиям. Надеемся, что это руководство будет вам полезно!
