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实时 22:02:35
English(EN) Multi-tenant RAG: stop one customer's documents leaking into another's answers

开源引擎防止多租户 RAG 系统中的文档泄露

一位开发者创建了一个名为 Enterprise RAG Engine 的开源服务,以解决多租户检索增强生成 (RAG) 系统中的一个关键安全漏洞。该引擎通过在摄取过程中为文档打上租户 ID 标签并在基于这些 ID 进行搜索过滤,确保一个客户的文档不会泄露到另一个客户的答案中。这种方法可以防止跨租户数据泄露,正如一项测试所示,其中一家公司的定价数据被正确地与另一家公司的休假政策查询分开。开发者还发现并修复了自己隔离逻辑中的一个错误,该错误会导致缺失租户 ID 时无意中搜索所有文档。 AI

影响 增强了 RAG 应用程序的数据安全性和隔离性,从而能够更安全地进行多租户部署。

排序理由 该条目描述了一个针对特定技术问题的、新开发的开源服务。

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开源引擎防止多租户 RAG 系统中的文档泄露

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · ALI KHUSROO BIN SABIR ·

    多租户 RAG:防止一个客户的文档泄露到另一个客户的答案中

    <p>Retrieval-augmented generation (RAG) is the standard way to let people "chat with their documents": split the documents into chunks, embed them, store them in a vector database, and at question time retrieve the closest chunks and hand them to an LLM as context.</p> <p>Nearly …