Agentic AI架构提出在调用大型语言模型前进行数据清理

作者提出了一种用于Agentic AI系统的“数据出口边界”方法，以防止敏感信息被发送到大型语言模型（LLMs）。这包括在数据被检索增强生成（RAG）或嵌入模型处理之前实现一个清理层。提出的架构包括清理原始数据、验证数据，然后将其输入到RAG或大型语言模型中，并制定了严格的规则，如果在清理后仍检测到API密钥或持有者令牌等敏感数据，则避免调用模型。这种架构方法旨在为大型语言模型提供必要的上下文，而不会暴露不必要的敏感细节，从而加强AI治理。 AI

影响 提出架构性变更以加强Agentic系统中的数据安全和AI治理，可能影响敏感数据处理方式。

排序理由 该条目讨论了一种用于管理发送到大型语言模型的数据的架构方法，而不是宣布新产品、模型或研究发现。

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