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RAG知识库应用

RAG知识库应用将信息检索与大型语言模型（LLM）相结合的技术。有效缓解了模型的幻觉问题，提升知识更新速度，并增强了内容生成的透明度，使得大模型在实际应用中更加实用和可信。

什么是RAG技术？

索引

RAG概念
RAG存在的风险与挑战
RAG知识库应用治理方案

RAG技术概览

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种将信息检索与大型语言模型（LLM）相结合的技术。在生成回答之前，RAG从外部知识库中检索相关信息，以提供最新、准确且可追溯的内容。这种方法有效缓解了模型的幻觉问题，提升了知识更新速度，并增强了内容生成的透明度，使得大模型在实际应用中更加实用和可信。

RAG存在的风险与挑战

AI供应链中的组件，如开源模型和训练数据集，可能已被攻击者篡改，导致模型输出被操控、代码被恶意执行或恶意软件被传播。

开发前期

AI供应链中的组件，如开源模型和训练数据集，可能已被攻击者篡改，导致模型输出被操控、代码被恶意执行或恶意软件被传播。

部署后

部署后的RAG应用程序易受到有害输入和模型输出的威胁。攻击者可能设计特定提示，增加计算资源消耗，提升运营成本，并影响其他用户的模型性能。他们还可能通过提示注入，从连接的向量数据库中窃取敏感信息。

安全隐患

尽管RAG技术旨在提高模型的准确性和相关性，但AI应用程序仍可能生成不正确、有害或违反数据安全和隐私要求的内容，这些问题可能源于用户提示或无意中产生的错误。
尽管RAG技术旨在提高模型的准确性和相关性，但AI应用程序仍可能生成不正确、有害或违反数据安全和隐私要求的内容，这些问题可能源于用户提示或无意中产生的错误。

RAG知识库应用治理方案

随着RAG技术在各行各业的广泛应用，其安全性与可信度问题逐渐凸显。为了确保RAG应用的健康发展，君同未来提出了一套全面的安全可信解决方案。该方案从可用性评估、知识库合规性检查、以及敏感内容防护等多个维度入手，旨在提升RAG应用在实际应用中的可靠性与安全性，确保其在满足用户需求的同时，符合社会和法律的规范。

防止Agent输出风险内容

防止Agent输出风险内容是该解决方案的核心功能之一。平台通过实时监控和过滤技术，能够检测并阻止Agent生成不当内容，包括恶意、违法、偏见、虚假信息等。利用多层次的安全模型和自然语言处理技术，平台能够精准识别潜在风险，确保生成的内容符合道德和法律规范，有效降低不合规内容的输出风险。

防护高资源消耗攻击行为

为了保障Agent的稳定性和高效运行，防护高资源消耗攻击行为至关重要。平台能够识别并防止拒绝服务攻击（DDoS）、资源消耗型攻击等行为，通过动态资源调配、负载均衡等技术手段，减少恶意攻击对系统造成的负担。通过智能化防护措施，平台能够在恶意流量攻击面前维持正常服务运行，并保障其他用户的使用体验。

提供用户使用权限管理

用户使用权限管理功能旨在根据不同用户的角色或需求，灵活地限制其访问智能体所提供的内容。平台通过定义角色权限，确保用户只能访问与其角色相关的内容，避免敏感或不适当信息的泄露。管理员可以为不同类型的用户设置权限，灵活地控制其能访问的服务范围，包括查询、交互、数据操作等功能，确保平台操作的安全性和合规性。这一功能可以根据不同的应用场景，提供个性化和高效的权限管理，增强用户体验和安全防护。