RAG 系统通过搜索结果和聊天记录暴露敏感数据,但大多数只保护搜索路径。中间件层可以对聊天回放应用 RBAC 策略。
构建为流行的 RAG 框架的插件,具有消息 redaction、读取权限和保留策略的可配置规则。
从与 LangChain 兼容的基本基于角色的限制开始,然后再扩展到完整的策略引擎。
如果被视为使现有部署复杂化,则采用风险较低。
为 RAG 聊天记录创建细粒度的访问控制,以防止敏感数据泄露。面向使用专有数据的 AI 助手的企业。
RAG 的普及带来了聊天记录中新的攻击面,而现有工具无法解决。
RAG 系统通过搜索结果和聊天记录暴露敏感数据,但大多数只保护搜索路径。中间件层可以对聊天回放应用 RBAC 策略。
构建为流行的 RAG 框架的插件,具有消息 redaction、读取权限和保留策略的可配置规则。
从与 LangChain 兼容的基本基于角色的限制开始,然后再扩展到完整的策略引擎。
如果被视为使现有部署复杂化,则采用风险较低。