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RAG API
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RAG系统存在通过可逆嵌入向量泄露敏感数据的风险
检索增强生成（RAG）系统的一个重大安全风险在于，嵌入向量有可能被逆向还原成原始文本，这一漏洞常常被忽视。与安全哈希不同，通过迭代编辑和嵌入比较，嵌入向量可以被重构回大部分源文本，正如近期研究所示。这意味着，如果原始嵌入向量暴露在API响应、日志或调试输出中，敏感信息就会在不以传统泄露的形式出现的情况下被泄露。为减轻此风险，开发人员应避免将原始嵌入返回给客户端，将其排除在日志之外，并对向量存储和调试端点实施严格的访问控制。
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开发者推出免费RAG API，供本地LLM访问医疗事实
一位开发者创建了一个免费的检索增强生成（RAG）API，该API使本地大型语言模型（LLM）能够访问维基百科上的医疗事实。该API可在hyfl.uk访问，目标是实现亚秒级响应时间，并使用约2GB的RAM。它已被证明能显著提高LLM的准确性，防止幻觉并提供正确的医疗信息，如一个示例所示，其中一个LLM在启用RAG后准确描述了Lhermitte征，而之前则给出了虚构的回答。