君同场景化治理方案✖️3

在以生成式大模型为代表的人工智能技术深度渗透产业转型变革的进程中，人们已经熟悉通过Chat的方式与模型交互完成指令的下达，并获取信息的反馈；与此同时，RAG和Agent相关应用的广泛推进也极大推动大模型技术落地。君同基于“用户、数据源、软件工具”三个对象与生成式大模型的交互方式，构建了以“Chat、RAG、Agent”为主题的场景化治理解决方案。

如下图所示，用户以Chat的方式通过浏览器、APP或者各种插件接口将指令下达至模型，如不借助外部资源，模型根据自身训练后所掌握的能力直接向用户反馈答案，完成交互；当模型自身训练后的结果不足以支撑对用户需求的有效、充分反馈时，通过RAG类技术可以将在线的数据信息以检索的形式获取回本地，或者直接调用本地的数据源信息支持对用户请求的反馈；更进一步，模型也可通过调用软件的方式执行命令或内嵌对信息的搜集整理再反馈给用户，以Agent的方式完成大模型应用的落地。在每个具体的交互过程中，可以进一步嵌套更多的用户与模型，模型与数据，模型与工具多重交互，完成更加复杂的模型场景应用。

图注：君同创新性提出 Chat-RAG-Agent 场景交互框架图

君同针对包括Chat与用户的交互、RAG与数据源的交互、Agent与软件工具的交互在内的上述三类交互方式的应用，提供场景化可信治理方案，通过统一的可信评估框架、动态风险监测机制及场景化合规适配方案，为人工智能技术在关键领域的规模化应用提供全生命周期可信保障。

Chat基底模型治理：针对智能客服、多轮交互、反馈应答等场景，构建基于大语言模型的对话系统可信框架，通过数据筛选、模型优化、风险防控等维度，全面检测不良信息、防护模型风险，保障金融、政务等领域对话服务的安全可控。

RAG治理：针对企业级知识管理需求，开发行业垂直领域 RAG 系统可信治理方案，通过设置RAG全方位可靠性评测基准，利用内容安全防护和恶意攻击防护技术，解决数据污染、恶意攻击等关键风险问题，打造助力金融风控、智能制造等领域实现从数据资产到智能决策的可信路径。

Agent治理：面向自动化运维、边缘智能等场景，全新推出智能体可信治理方案，实现从环境感知、策略生成到行动执行的全链路风险检测和管控，重点解决重复任务、状态漂移、越权访问、隐私泄露、幻觉等可靠性相关难题，打造助力边缘智能、自动化运维、工业制造等高价值领域的智能Agent信任基座。

本文聚焦「君同RAG知识库应用治理方案」首发亮相

助力实现模型与数据源的可信交互

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一、RAG治理背景

1、RAG定义与应用

生成式AI技术的爆发式发展，推动企业从“数据存储”向“知识智能”跃迁。RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）技术成为驱动这一跃迁的关键技术力量。作为一种将大规模语言模型（LLM）与外部知识源的检索相结合，以改进问答能力的工程框架技术，“生成+检索”的协同机制使RAG逐渐成为企业构建智能知识库的核心引擎，广泛应用于金融、制造、政务等领域。RAG架构通过三个流程协同工作实现从精准信息获取到可靠输出的全链路优化：

• 检索流程（Retrieval）：利用向量搜索或关键词匹配等技术从外部知识库中检索相关信息，检索模块通过将查询和文档转换成向量表示，以便在向量空间中进行相似度计算

• 增强流程（Augmentation）：通过NLP技术优化检索结果的质量，检测并消除文档间的语义冲突，并对多源数据进行摘要整合，最终生成结构化、连贯的上下文输入，为生成模块提供可靠基础信息

• 生成流程（Generation）：通常是一个预训练的语言模型（如GPT、BERT等），负责生成文本。生成模块会将检索到的相关文档与原始查询合并，形成更丰富的上下文信息，作为生成模型的输入

2、RAG技术核心挑战

尽管 RAG 技术前景广阔，但依然面临关键挑战，常见风险涵盖数据管理、内容安全以及合规性等方面。具体到RAG技术落地环节的挑战，一方面行业尚缺乏统一的评估标准体系，一方面企业难以有效管理RAG应用中的各种风险，确保其在业务赋能中的可靠性与安全性。

• 解析意图识别失准：任务解析模块依赖大模型语义理解能力，缺乏对非法请求、敏感意图的细粒度识别机制，易被对抗性输入伪装绕过，触发违规操作或生成敏感内容。同时，复杂任务拆解过程可能引发循环调用或权限串联，造成计算资源的浪费

• 知识来源合规难控：向量知识库模块由多源异构数据构成，缺乏统一的授权审查机制，易形成合规盲区。攻击者可通过幻觉知识污染向量特征空间。此外，传统静态脱敏策略难以防止RAG语境下敏感数据的重构与泄漏，导致隐私合规风险持续暴露

• 知识检索可信缺失：知识检索模块依赖语义相关性进行匹配，易被构造型查询诱导召回偏见或违规信息。此外，系统在日志、缓存等环节缺乏加密保护，用户侧查询内容可能被截获或滥用，存在数据泄露与模型投毒的双重风险

• 提示拼接冲突失控：上下文生成策略侧重信息最大化拼接，缺乏对冲突内容、敏感语义的清洗与裁剪机制，易将多源信息无差别合并，导致上下文语义混乱或事实冲突。同时，在token预算受限场景下，核心指令或关键证据片段易被截断，影响模型理解路径，诱发幻觉输出与误判生成

• 结构提示逃逸失防：增强检索后的提示词结构清晰、规律固定，攻击者可通过模型输出反推提示模板结构，构造定向的越狱攻击模板。此外，拼接中的角色设定若被污染，模型将“扮演”非法身份绕过原有的内容审核策略

• 语义融合逻辑混乱：任务整合模块在处理多源召回内容或多轮上下文时，容易将逻辑冲突、立场对立的信息融合为任务指令。同时，在多语言场景下，模块难以正确解析语种边界与上下文衔接，影响模型生成的准确性与连贯性，甚至形成新的提示注入路径，引发内容误导与安全风险

图注：RAG风险流程图

面向RAG知识库应用治理需求，君同推出RAG知识库应用治理方案，通过设置RAG全方位评测基准，利用内容安全防护和恶意攻击防护技术，解决数据污染、隐私泄露、恶意攻击等RAG全流程防护中的关键问题；通过符号学派逻辑一致性验证、混合检索校验等多种技术，为RAG应用增强提供可靠保障；有效解决RAG应用中的知识冲突、检索依赖、信息泄露等风险问题，显著提升RAG场景的可靠性，有效降低有害信息输出风险。

二、方案能力特性

君同RAG知识库应用治理方案核心功能包括RAG全方位评测、RAG全流程防护、RAG应用增强，从不同维度出发，构建评测－防护－增强一体化、全流程的RAG大模型生态治理解决方案，旨在针对RAG面临的安全威胁提出关键有效的解决方案，实现RAG知识库的安全、可信、合规应用。

图注： RAG知识库应用治理方案能力框架图

1、RAG全方位评测

• RAG全方位多维度安全风险评测，构建覆盖“检索质量-生成质量-安全合规-知识库”的全方位评测体系，及时发现RAG系统潜在问题，为模型优化提供依据，确保系统在实际应用中的安全性和可靠性

• 检索质量评测维度，运用文档排名、检索精确性和召回率等指标，确保系统高效检索相关信息

• 生成质量评测维度，基于真实性、相关性、回答精准性等维度，保证生成内容的质量

• 安全合规评测维度，涵盖违法违规、舆论伤害和隐私信息等方面，确保系统严格遵守法规和道德规范

• 知识库评测维度，针对毒性知识、噪声知识、知识时效性等进行评估，保证知识库的权威性和准确性

2、RAG全流程防护

• RAG全流程防护以“全链路风险可控”为核心，覆盖数据采集、检索、生成全流程防护，实现RAG应用风险的可感知、可追溯、可管控，为RAG系统的稳健运行提供可信保障

• 内容安全防护层面，采用不良意图识别、毒性检测等技术，结合定期数据清洗与知识库动态更新机制，有效过滤低质量及恶意数据，确保输入与知识库的清洁性

• 恶意攻击防护层面，通过对抗攻击检测、输出脱敏及权限控制等技术，抵御模型窃取、注入攻击等威胁，并利用意图识别矩阵增强模型鲁棒性，保护用户隐私与防止滥用

3、RAG应用增强

• RAG应用增强以“精准+可控”为突破方向，通过检索与生成双引擎技术优化传统RAG能力边界，为知识密集型场景提供安全可靠、合规可控的智能增强支持

• 检索侧采用混合检索+逻辑验证架构，结合动态查询改写与多语言对齐算法，实现跨模态知识精准匹配

• 生成侧融合强化学习与领域知识适配机制，构建“价值观对齐-多源知识修正-优先级响应”三重保障，解决冲突与有害输出问题

三、方案应用场景

1、某央国企

需求痛点：某央国企依托RAG技术整合数百万条非结构化数据构建智能知识中枢，但需要解决应用中所面临的生成内容逻辑矛盾、基层员工越权访问以及条款过期等风险。

方案收益：“精准-安全-可控”三重防线实时拦截违规生成内容越权请求，同步构建行业知识动态更新系统与领域专用脱敏模型，实现法规快速更新与敏感信息动态掩码，行业匹配准确性提升至95%以上，有害信息输出风险降低约97%，显著增强RAG系统在实际应用中的可靠性和合规性。

2、某商业银行

需求痛点：某大型商业银行在部署RAG系统处理客户贷款申请时，需要解决多源政策冲突、隐私泄露风险及生成建议合规性不足等一系列问题。

方案收益：在RAG匹配过程引入精准度测验机制，通过不断优化检索匹配算法并结合动态脱敏策略，仅向生成模块提供必要信息片段，降低泄露风险，实现银行政策匹配准确性显著提升，输出合规性错误和隐私泄露风险大幅降低，提升金融客户体验。

3、某三甲医院

需求：某三甲医院引入RAG技术，整合数百万份病历及医学文献构建智能诊疗中枢，需要解决系统面临的诊断偏差风险、多模态理解局限、隐私泄露压力等挑战。

方案收益：构建医疗知识动态更新机制，实时同步临床指南；引入视觉-文本跨模态融合引擎，实现医学影像与文本病历的联合向量化处理；同时部署隐私保护机制，确保患者信息仅在加密**向量空间中处理与传输。助力医院实现诊疗效率与风险防控的双重提升，改善患者就医体验。

风险附录

风险一：提示词注入攻击风险

任务解析模块对自然语言任务意图的解析存在模糊性，容易将探讨型、查询型输入误判为执行型指令，导致非法操作被模型接受和执行，引发越权、违规等安全风险。

风险二：任务循环分解风险

在多步任务解析中，任务解析模块可能将复杂任务无限拆解或错误组合，形成循环调用链或权限重构路径，造成系统性能浪费、安全边界穿透等风险隐患。

风险三：知识幻觉污染风险

知识库中存在未经验证或结构混乱的信息片段，易被大模型错误吸收为“事实依据”，在生成中形成幻觉内容，误导用户并降低系统可信度。

风险四：敏感数据安全风险

知识库中可能包含身份证号、地址、交易记录等敏感信息，传统脱敏方式无法防止大模型在RAG场景中将这些信息通过语义重构方式泄露出去，构成重大合规风险。

风险五：查询诱导攻击风险

攻击者可构造特定查询内容，引导模型在检索阶段优先召回带有偏见、攻击性或目标导向的知识，影响最终生成方向，实现隐蔽的内容操纵或提示注入。

风险六：用户侧查询泄露风险

RAG系统中用户查询需经过解析、向量化与检索等环节，若日志、缓存或接口传输缺乏加密与隔离保护，敏感查询内容可能被截获，导致隐私泄露与合规风险。

风险七：知识拼接污染风险

RAG系统中多条检索内容在上下文拼接阶段未经过有效可信排序与冲突剔除，易将错误、低质、甚至恶意内容一并注入模型，污染生成结果，影响安全性与专业性。

风险八：核心信息截断风险

RAG系统中检索后的上下文拼接长度受token限制，若缺乏优先级控制策略，关键指令、重要事实等核心信息可能被截断，从而影响模型的理解准确性与生成效果。

风险九：提示词结构可逆风险

攻击者可通过模型返回内容推测RAG系统内部提示结构，进而构造专门绕过安全规则的输入，触发提示注入或越权生成，威胁系统提示模板的保密性和稳定性。

风险十：角色漂移与权限误导

提示词中的角色设定容易被污染或攻击者重写，诱导RAG系统以管理员、内部员工等非法身份生成敏感内容，破坏权限控制边界，引发合规与信息泄露风险。

风险十一：语义冲突风险

任务整合模块在合并多源召回结果或多轮上下文任务时，缺乏语义一致性与事实关联性的统一判断能力，容易将立场对立、逻辑冲突的内容拼接入同一任务提示中，导致模型输出前后矛盾、结论混乱，影响生成可信度与业务决策稳定性。

风险十二：多语言融合风险

任务整合模块对语言边界、语义优先级缺乏准确识别能力，可能导致上下文理解断裂、语义错配，进而引发模型误判语境、答非所问，甚至形成提示注入的新通道，带来内容安全与稳定性双重风险。