IA Generativa (GenAI) está ganhando popularidade rapidamente, mas sua eficácia pode ser prejudicada por limitações em seus dados de treinamento. Isso inclui a falta de informações específicas, contexto relevante e conhecimento desatualizado. Além disso, Modelos GenAI às vezes pode gerar resultados imprecisos ou enganosos, conhecidos como alucinações.
A Geração Aumentada de Recuperação (RAG) oferece uma solução convincente para enfrentar esses desafios. A RAG utiliza Bancos de Dados Vetoriais (BDs Vetoriais) para fornecer aos modelos GenAI acesso a uma base de conhecimento mais ampla e relevante. No entanto, os próprios BDs Vetoriais apresentam novas considerações e riscos. Como os aplicativos RAG visam revolucionar as experiências de clientes e funcionários, os bancos de dados vetoriais armazenarão metadados sensíveis, tendenciosos ou restritos, incluindo informações confidenciais. As organizações precisam de estratégias robustas para identificar e gerenciar esses dados sensíveis em seus BDs Vetoriais. A limpeza e a rotulagem adequadas dos dados são essenciais para maximizar o valor da RAG e minimizar o risco de exposição não autorizada de dados. Além disso, implementar salvaguardas contra dados redundantes é crucial para manter a eficiência do banco de dados.
Banco de dados vetorial BigID e Elasticsearch para recuperação segura e geração aumentada (RAG)
Ao combinar a segurança e a privacidade de dados líderes do setor da BigID com os recursos abrangentes de pesquisa empresarial da Elastic e seu banco de dados de vetores Elasticsearch, as organizações podem criar aplicativos RAG seguros e confiáveis, dando suporte ao uso eficaz da IA generativa.
Veja como cada solução contribui para uma arquitetura RAG robusta e segura:
Banco de dados de vetores Elasticsearch
A plataforma Elastic Search AI desempenha um papel fundamental na arquitetura RAG.
- Banco de dados de vetores: Com o banco de dados vetorial Elasticsearch, os desenvolvedores podem implementar pesquisa vetorial e pesquisa semântica, incluindo k-vizinhos mais próximos (kNN) e pesquisa aproximada do vizinho mais próximo (ANN), com gerenciamento flexível de modelos de múltiplas nuvens fornecido para PNL modelos e um aberto API de inferência. Elastic fornece ELSER, modelo fora de domínio da Elastic e acesso a reclassificação modelos para melhorar os resultados da pesquisa. O Elasticsearch também se integra perfeitamente com os principais produtos de ecossistema de terceiros de provedores como Coerente, LangChaine Índice de Lhama. O Elasticsearch pode ser autogerenciado ou implantado com Nuvem Elástica.
- Análise, fragmentação e incorporação de vetores: O Elasticsearch se destaca na análise e fragmentação de dados em segmentos gerenciáveis dentro de um único documento para diversas estratégias de fragmentação, preparando-os para recuperação e análise eficientes. Você pode aprender mais neste blog sobre fragmentação por meio de pipelines de ingestão.
- Seguro por padrão: O Elasticsearch fornece políticas de controle de acesso granulares e em camadas para proteger os dados. O Elasticsearch pode ser integrado a provedores de autenticação padrão do setor em empresas, como LDAP, SAML, etc. Você pode ler mais sobre os recursos de segurança do Elasticsearch no contexto do RAG em RBAC e RAG – Melhores Amigos
Segurança centrada em dados e com reconhecimento de riscos da BigID
Embora os próprios VectorDBs ofereçam armazenamento seguro, os dados que eles contêm podem ser sensíveis, tendenciosos ou restritos. É aqui que os recursos de segurança e governança de dados líderes do setor do BigID entram em ação:
- Descoberta e classificação de dados: Identifique informações confidenciais em diversas fontes de conhecimento, utilizando recursos de descoberta e classificação baseados em IA e ML. Identifique todos os tipos de dados confidenciais, incluindo PII, PHI, PCI, segredos, propriedade intelectual e muito mais.
- Redação de Dados Sensíveis: Edite informações confidenciais dentro dos VectorDBs, reduzindo o risco de exposição durante o treinamento e a recuperação do LLM.
- Controle de acesso a dados e rótulos de sensibilidade: Facilitar a criação de metadados em vetores de dados, especificando usuários e grupos autorizados com níveis de acesso apropriados. Além disso, de forma completa e precisa aplicar rótulos de sensibilidade (Restrito, Uso Interno, Confidencial, Público) para vetores de dados, garantindo que os usuários acessem somente informações autorizadas.
- Indicadores de atualização de dados: Incorpore metadados em vetores para rastrear desatualização de dados (última atualização, acesso e criação). Isso permite que os aplicativos RAG priorizem a recuperação das informações mais atualizadas.
- Detecção e remoção de duplicatas: Identifique e remova documentos duplicados antes da vetorização, evitando a recuperação redundante de informações e melhorando a eficiência geral do sistema.
O contexto de dados e os insights do BigID, juntamente com a experiência em pesquisa e análise da Elastic, liberam todo o potencial dos aplicativos RAG seguros:
- Implante aplicativos RAG seguros mais rapidamente: Reduza o tempo necessário para implantar aplicativos RAG em produção com confiança.
- Aumentar a adoção do usuário: Entregue aplicativos RAG limpos de dados confidenciais e informações irrelevantes, promovendo maior adoção e confiança do usuário.
- Minimize o risco de exposição de dados: Mitigar os riscos associados à vinculação de dados confidenciais dentro da arquitetura RAG.
- Melhore a recuperação e a relevância dos dados: Os aplicativos RAG podem recuperar dados com base nas permissões de acesso do usuário e priorizar dados novos, minimizando os riscos de vazamento de dados e entregando os resultados mais relevantes e valiosos aos usuários finais.
BigID e Elastic oferecem um kit de ferramentas poderoso, minimizando riscos de segurança e maximizando o potencial das aplicações RAG. Descubra insights ocultos e impulsione a inovação com confiança. Quer saber mais? Configurar um 1:1 com um dos nossos especialistas em segurança de IA BigID hoje mesmo!
Autor
