LangchainとZilliz CloudによるAI検索におけるデータ・プライバシーの確保
LangChainとZilliz Cloudは、人工知能(AI)を活用した検索システムを構築するための強力な組み合わせを提供します。インテリジェント・サーチは、AIを活用して、ビジネスに特化したデータの情報検索の精度と関連性を高める。図1に示すように、これらのAIを利用した検索では、自然言語処理（NLP）を利用して複雑な言語を理解し、機械学習によって文書構造を学習し、時間の経過とともに検索結果を改善する。
図1 インテリジェント検索の仕組み](https://assets.zilliz.com/Fig_1_How_intelligent_search_works_cc556e7d35.png)
図1.インテリジェント検索の仕組み
ジェネレーティブ](https://zilliz.com/glossary/generative-adversarial-networks)モデルの台頭により、AIを搭載した検索アプリケーションは、表1に示したように、従来の検索と比較して際立っているだけでなく、その影響は、マイクロソフトのこのブログで詳しく述べられているように、感じられ始めている。マイクロソフトは、AI検索が現在、他のソフトウェア検索を3倍以上上回っていると報告している。
| 側面｜従来の検索｜AIを活用した検索 | ||
| 技術｜キーワードのマッチングとリンク分析（PageRankなど）に基づく。 | 自然言語理解と機械学習アルゴリズムを活用。 | |
| クエリ理解｜キーワードの完全一致と、時には基本的な同義語に頼る。 | 高度な言語モデルを用いてクエリの意図と文脈を解釈する。 | |
| 結果の関連性｜主にキーワードの頻度とバックリンクの強さに基づく。 | ユーザーのクエリの意図とコンテキストの関連性に基づいて結果を調整する。 | |
| インタラクティブ｜通常は静的。 | より動的で、検索を絞り込むためにフォローアップの質問や説明を提供する。 | |
| 情報抽出｜リンクとスニペットの表示に限定される。 | 情報の抽出と要約、直接的な回答の提供、コンテンツの統合が可能。 |
表1.従来の検索とAIを活用した検索の比較
AI検索トレンドに関する洞察によると、マイクロソフトは、検索者がヘルスケア、法律、金融、保険、不動産のAIに関心を持っていると報告している。
図2.AI関連検索が最も伸びている業界】(https://assets.zilliz.com/Fig_2_Industries_that_see_the_most_AI_related_search_growth_539fa1b94c.png)
(画像ソースマイクロソフト広告ブログ
このような産業でAI検索が適用されると、データプライバシーはAIアプリケーションを設計する上で重要な側面となる。ここでLangChainとZilliz Cloudの統合が登場する。LangChainは情報の照会と処理のためのツールを提供し、Zilliz Cloudはデータの保存と検索のためのマネージド・ベクター・データベースを提供します。Zilliz integrations page](https://zilliz.com/product/integrations/langchain)のチュートリアルをご覧ください。また、このcolab notebookでZilliz CloudとLangChainを使って文書に対する質問応答を再現し、文書内の個人を特定できる情報の匿名化と非匿名化を実装することで、この統合により、特定のニーズとデータに合わせたカスタム検索エンジンを構築することができます。
AI検索におけるプライバシーの重要性
AIを利用した検索アプリケーションにおいてユーザーのプライバシーを維持することは、いくつかの倫理的、法的な意味合いから非常に重要である。倫理的には、ユーザーは機密性と安全性を前提に、自分のデータをこれらのシステムに託す。この信頼に反することは、ユーザーの信頼を損なうだけでなく、個人情報の悪用に関する道徳的な懸念も引き起こす。法的には、プライバシーの保護に失敗すると、EUの一般データ保護規則（GDPR）や米国のカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）のような規制違反につながり、多額の罰金や法的な影響を受けることになる。さらに、ユーザーデータの取り扱いを誤ると、個人情報の盗難、標的を絞った操作、望まない監視につながる可能性があり、厳格なプライバシー対策の必要性が高まる。したがって、AI検索技術の開発者と運営者は、法的基準の遵守を保証し、ユーザー情報を保護する倫理的義務を守るために、強固なプライバシー保護を優先しなければならない。
LangChainがZilliz Cloudとどのように統合されるか見てみよう。
LangChainとZilliz Cloudの統合は、トリビアボットの知識ベースに関連する様々なテキスト入力からなる生データをシステムにロードすることから始まる。この生データは、次にベクトル埋め込みを生成するために処理され、Zilliz Cloudの強力なベクトルデータベースMilvusを活用します。エンベッディングが保存されると、LangChainはこれらのベクトル化されたデータ形式を利用して、検索と取得のプロセスを促進する。ユーザからのクエリを受信すると、LangChainはZilliz Cloudと対話し、クエリの意図に最も関連する埋め込みデータを取得します。そして、システムはこれらの埋め込みデータを使って、正確で文脈に適した応答を生成します。このcolab notebookで実装されているように、ユーザのクエリとZilliz Cloudに保存されているトリビアボットの知識データベースとのギャップを効果的に埋めています。
データのプライバシーを保証するLangchainとZilliz Cloudの機能
LangChainは、大規模言語モデル(LLM)を利用する際にプライバシーと安全性を確保するための強固なフレームワークを提供し、個人データの悪用や有害または非倫理的なコンテンツの生成を効果的に防ぎます。個人を特定できる情報(PII)と有害性を検出し処理するためのAmazon Comprehend、機密データをマスキングし、様々なLLMベースの脅威を軽減するためのLayered Security、データの匿名化のためのPresidioのような高度なツールが組み込まれています。さらに、プロンプト・インジェクション攻撃を特定し、論理的誤謬がないか出力をチェックし、有害なテキストにフラグを立てるためにコンテンツを調整するメカニズムを採用し、責任ある安全なAIインタラクションを保証している。例えば、質問応答ボットの構築では、presidioデータ匿名化を採用して、個人を特定できる情報を匿名化および非匿名化することができます。このcolab notebook では、LangChainとZilliz Cloudを使用し、図2で説明します。
図3.Zilliz CloudとLangChainを使った個人情報保護付き質問応答](https://assets.zilliz.com/Fig_2_Question_answering_with_private_data_protection_implemented_using_Zilliz_Cloud_and_Lang_Chain_10292ca372.png)
Zilliz Cloudはセキュリティに真剣です。ユーザーデータを包括的に保護するために設計された複数のセキュリティレイヤーと機能により、堅牢なデータ保護を提供します。サービス・プロキシ層を介してコア・コンポーネントへの顧客アクセスを制限し、高度なセキュリティ・ニーズに対応するために隔離された専用クラスタを提供することで、運用上のセキュリティを確保します。データの機密性は最優先事項であり、転送時および静止時のエンドツーエンドのデータ暗号化、Private Linkなどのセキュアなネットワーキング・オプション、IPアドレスのアクセス制御によって維持されます。アイデンティティとアクセス管理は、役割ベースのアクセス制御（RBAC）とOAuth 2.0シングルサインオン（SSO）システムによって強化され、ユーザーアクセスと認証の正確な制御を保証します。また、Zilliz Cloudは、自動化されたシステムアップグレードとパッチで脆弱性に迅速に対処するプロアクティブなセキュリティインシデント対応チームとともに、データの完全性と可用性を維持するための強力なバックアップと災害復旧メカニズムを提供します。さらに、Zillizはコンプライアンスに取り組んでおり、高いデータセキュリティ基準と規制の遵守を維持するための献身を確認するためのセキュリティレポートやリソースの数々を顧客に提供しています。
結論
このブログでは、Zilliz CloudとLangChainを利用して質問回答ボットを実装する方法を紹介した。この統合は、高度な言語理解とベクトルデータベーステクノロジーを融合させ、高レベルのデータプライバシーと検索効率を保証する、AIを活用した検索システムの先駆的なアプローチです。この統合により、人間の言語の複雑なニュアンスを理解し、高度なデータハンドリングとストレージソリューションを通じてユーザーデータのセキュリティを優先する、洗練された検索アプリケーションの作成が容易になります。これらのツールを活用することで、企業はプライバシーを損なうことなく、ヘルスケアや金融から不動産や法律まで、さまざまな分野で強力なAI検索アプリケーションを展開することができます。
Forbes](https://www.forbes.com/sites/forbesbusinesscouncil/2023/12/13/the-future-of-search-is-changing-our-verbs/?sh=4e497f9d3036)の記事によると、検索はキーワードベースのシステムから、より直感的で会話的なAI主導のアプローチへと進化している。ChatGPTのようなAIによって、検索はより直接的な質問をし、即座に文脈を認識した回答を受け取るものになりつつある。この変化により、従来の「伝える」「見せる」「売る」という手法よりも、「答える」「共有する」「説得する」ことを優先するビジネス戦略に変える必要がある。AIがデジタルランドスケープに浸透し続ける中、データセキュリティを確保しながらこれらの変化に適応することは、検索の新時代において関連性を維持し、ユーザーのプライバシーを守るために極めて重要である。Zilliz CloudでAI検索技術の最新情報を入手し、開発の最前線に立ち続けるには、Zilliz Learnページからアクセス可能なソーシャルメディアチャンネルのフォローをご検討ください。
リソース
インテリジェントサーチとは｜IBM](https://www.ibm.com/topics/intelligent-search)
言語パワーを解き放つ：LangChain入門 - Zillizブログ](https://zilliz.com/learn/LangChain)
LangChainとZillizのクラウド連携](https://zilliz.com/product/integrations/langchain)
ジェネレーティブAIの台頭：検索トレンドからの洞察 - Microsoft Advertising](https://about.ads.microsoft.com/en-us/blog/post/march-2024/the-rise-of-genai-insights-from-search-trends)
GDPR](https://gdpr-info.eu/)
カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）｜カリフォルニア州 - 司法省 - 司法長官室](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)
プライバシーと安全｜🦜️🔗 LangChain](https://python.langchain.com/v0.1/docs/guides/productionization/safety/)
自然言語処理サービス - Amazon Comprehend - AWS](https://aws.amazon.com/comprehend/)
Zillizクラウドのセキュリティと信頼ポリシー](https://zilliz.com/security)
データセキュリティ｜Zilliz Cloud Developer Hub](https://docs.zilliz.com/docs/data-security#authentication)
ユーザーロール｜Zilliz Cloud Developer Hub](https://docs.zilliz.com/docs/access-control)
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