Si të përdorni Azure AI Search dhe Purview: Udhëzuesi i plotë për ndërtimin e një RAG të sigurt që percepton etiketat e ndjeshmërisë

Hyrje

Në fushën moderne të menaxhimit të të dhënave dhe kërkimit, ndërtimi i një sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) që percepton etiketat e ndjeshmërisë është bërë veçanërisht i rëndësishëm. RAG është në gjendje të kombinojë avantazhet e kërkimit dhe gjenerimit, duke ofruar përgjigje dhe informacione më të sakta për përdoruesit. Në këtë artikull, ne do t'ju udhëzojmë hap pas hapi se si të ndërtoni një sistem RAG të sigurt me funksionalitetin e perceptimit të etiketave të ndjeshmërisë përmes Azure AI Search dhe Purview.

Kushtet e parapara

Para se të filloni, sigurohuni që të keni këto kushte:

Llogari Azure: Ju nevojitet një llogari e vlefshme Azure për të aksesuar Azure AI Search dhe Azure Purview.

Njohuri bazike mbi shërbimet Azure: Njohuri të përgjithshme mbi Azure, duke përfshirë se si të krijoni grupe burimesh dhe shërbimesh.

Baza në programim: Disa shembuj në këtë artikull mund të kërkojnë njohuri bazike në programimin Python ose PowerShell.

Hapat e detajuar

Hapi i parë: Krijoni shërbimin Azure AI Search

Hyni në portalin Azure.

Klikoni "Krijo burim" në menunë e majtë.

Shkruani "Azure Search" në kutinë e kërkimit, zgjidhni "Azure Cognitive Search", pastaj klikoni "Krijo".

Plotësoni informacionet e nevojshme si emri, abonimi, grupi i burimeve dhe vendndodhja, pastaj klikoni "Rishiko + Krijo".

Pasi të konfirmoni se informacioni është i saktë, klikoni "Krijo".

Pasi të krijoni shërbimin Azure AI Search, mund të gjeni informacionin përkatës të shërbimit në portal

Hapi i dytë: Krijoni llogarinë Azure Purview

Hyni në portalin Azure.

Klikoni "Krijo burim".

Shkruani "Purview" në kutinë e kërkimit, pastaj zgjidhni "Azure Purview".

Plotësoni informacionet e nevojshme si emri i llogarisë, abonimi, grupi i burimeve dhe rajoni, konfirmoni dhe klikoni "Rishiko + Krijo".

Prisni që burimi të përfundojë implementimin.

Shërbimi Purview mund t'ju ndihmojë të menaxhoni klasifikimin e të dhënave dhe etiketat e ndjeshmërisë

Hapi i tretë: Konfiguroni burimin e të dhënave dhe etiketat e ndjeshmërisë

Në portalin Azure Purview, klikoni "Burimet e të dhënave".

Zgjidhni "Shto burim të dhënash", plotësoni informacionin përkatës dhe lidheni me burimin tuaj të të dhënave.

Konfiguroni skanimin e të dhënave. Mund të zgjidhni skanim automatik ose manual.

Në klasifikimin e të dhënave, personalizoni etiketat e ndjeshmërisë, për shembull: të dhëna personale, informacion financiar, të dhëna konfidenciale etj.

Përmes Purview, mund të menaxhoni lehtësisht etiketat e ndjeshmërisë së të dhënave

Hapi i katërt: Integroni Azure AI Search

Krijoni një indeks të ri, konfiguroni indeksin përmes REST API ose SDK në shërbimin Azure Search.

Krijoni indeksin në portalin Azure, duke përcaktuar fushat, llojet e të dhënave dhe parametrat e tjerë për të konfiguruar indeksin.

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

Përdorni SDK për të ngarkuar të dhënat në indeksin e kërkimit.

Hapi i pestë: Ndërtoni logjikën e përpunimit të kërkesave RAG

Përdorni Azure Functions ose shërbime aplikacionesh për të krijuar një ndërfaqe API që merr kërkesat e përdoruesve.

Në këtë ndërfaqe, implementoni logjikën e kontrollit të etiketave të ndjeshmërisë.

import requests
def querysearch(query): # Implementoni kontrollin e etiketave të ndjeshmërisë këtu dhe aksesoni API-në e kërkimit sipas rezultateve të kontrollit response = requests.get(f"?q={query}") return response.json() 

Hapi i gjashtë: Kthejeni përgjigjen e përpunuar

Pasi të keni përpunuar kërkesën, merrni informacionin nga indeksi i kërkimit dhe kthejeni atë te përdoruesi, duke siguruar që përmbajtja e dalë të mos zbulojë asnjë informacion të ndjeshëm.

def processresponse(response):
results = response.get('value', []) # Përpunoni rezultatet e kërkimit, filtroni informacionet e ndjeshme return results 

Pyetje të shpeshta

Si të sigurohet siguria e të dhënave?

- Përdorni funksionalitetin e menaxhimit të etiketave të ndjeshmërisë në Azure Purview për të siguruar kontroll të rreptë mbi informacionet e ndjeshme.

Si të trajtohen informacionet e ndjeshme në kërkesat e përdoruesve?

- Implementoni mekanizmin e kontrollit të etiketave të ndjeshmërisë në logjikën e kërkimit, duke bërë trajtime përkatëse sipas etiketave, siç është bllokimi i disa të dhënave.

Cilat lloje burimesh të dhënash mund të përdoren?

- Azure Purview mbështet shumë lloje burimesh të dhënash, duke përfshirë Azure Blob Storage, databaza SQL etj.

Përmbledhje

Ndërtimi i një sistemi RAG të sigurt që percepton etiketat e ndjeshmërisë, megjithëse kërkon një bazë të caktuar teknike, mund të arrihet lehtësisht duke ndjekur hapat e mësipërm. Ju mund të krijoni një sistem efikas dhe të sigurt për kërkimin e informacionit duke përdorur Azure AI Search dhe Purview. Përmes menaxhimit efektiv të të dhënave dhe kontrollit të etiketave të ndjeshmërisë, sigurohuni që informacionet që trajtoni të mbeten gjithmonë të sigurta dhe në përputhje me rregullat. Shpresojmë që udhëzimi në këtë artikull t'ju ndihmojë!