RAG 将大型语言模型与私有数据连接起来，增强安全性和可审计性

检索增强生成（RAG）为 GPT-4 和 Claude 等大型语言模型提供了一种访问和利用组织私有文档的方式，而无需昂贵的再训练。该过程包括将文档分解成更小的片段，使用嵌入模型将它们转换为数值向量，并将这些向量存储在向量数据库中。当用户提问时，问题也会被转换为向量，从而使系统能够检索最相关的文档片段来为大型语言模型的响应提供信息。安全性是一个关键问题，通过访问控制、数据匿名化以及使用本地部署或私有云模型（如 Llama 3）来解决，尤其是在 LGPD 等数据保护法规的背景下。可审计性也至关重要，RAG 系统旨在记录查询、检索到的片段和生成的响应，以确保合规性并提供数字保管链。 AI

影响 通过支持大型语言模型安全可靠地使用私有数据，增强了企业的 AI 采用。

排序理由 该项目讨论了一种将大型语言模型与私有数据集成（RAG）的技术方法，重点关注实际实现和安全考虑，而不是新的模型发布或核心研究。

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• André Dias Moreira Prol
• ChatGPT
• Claude
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