Блог
Обеспечение конфиденциальности данных в поиске ИИ с помощью Langchain и Zilliz Cloud

Обеспечение конфиденциальности данных в поиске ИИ с помощью Langchain и Zilliz Cloud

Apr 27, 20246 min read

LangChain и Zilliz Cloud предлагают мощное сочетание для создания поисковых систем на базе искусственного интеллекта (AI). Интеллектуальный поиск использует AI для повышения точности и релевантности извлечения информации из бизнес-специфичных данных. Как показано на рисунке один, эти поисковые системы на базе AI используют обработку естественного языка (NLP) для понимания сложного языка и машинное обучение, чтобы изучать структуры документов и со временем улучшать результаты поиска.

Рис. 1. Как работает интеллектуальный поиск

Теперь, с ростом генеративных моделей, поисковые приложения на базе AI стали еще заметнее по сравнению с традиционным поиском, как показано в таблице один, а их влияние начало ощущаться, как подробно описано в этом блоге Microsoft, где сообщается, что поисковые запросы AI в настоящее время опережают другие поисковые запросы по программному обеспечению более чем в 3 раза.


Аспект	Традиционный поиск	Поиск на базе AI
Технология	Основан на сопоставлении ключевых слов и анализе ссылок (например, PageRank).	Использует понимание естественного языка и алгоритмы машинного обучения.
Понимание запроса	Опирается на точные совпадения ключевых слов и иногда базовые синонимы.	Интерпретирует намерение и контекст запросов с использованием продвинутых языковых моделей.
Релевантность результатов	В основном основана на частоте ключевых слов и силе обратных ссылок.	Учитывает контекст; корректирует результаты на основе намерения запроса пользователя и контекстной релевантности.
Интерактивность	Обычно статичен; пользователи уточняют поисковые запросы вручную.	Более динамичен, предлагает дополнительные вопросы или уточнения для улучшения поиска.
Извлечение информации	Ограничено отображением ссылок и фрагментов.	Способен извлекать и обобщать информацию, предоставлять прямые ответы и синтезировать контент.

Таблица 1. Сравнение традиционного поиска и поиска на базе AI

Согласно выводам о трендах AI-поиска, Microsoft сообщает, что пользователи проявляют интерес к AI в здравоохранении, праве, финансах, страховании и недвижимости, как показано на графике ниже.

Рис. 2. Отрасли, в которых наблюдается наибольший рост поисковых запросов, связанных с AI

(Источник изображения: Microsoft Advertising Blog)

С применением AI-поиска в таких отраслях конфиденциальность данных становится критически важным аспектом при проектировании AI-приложений. Именно здесь на помощь приходит интеграция LangChain и Zilliz Cloud. LangChain предоставляет инструменты для запроса и обработки информации, а Zilliz Cloud предлагает управляемую векторную базу данных для хранения и извлечения данных. Эта интеграция позволяет вам создать пользовательскую поисковую систему, адаптированную к вашим конкретным потребностям и данным, как вы можете увидеть в некоторых руководствах на странице интеграций Zilliz, и как мы вскоре подробно покажем, воспроизведя ответы на вопросы по документам с Zilliz Cloud и LangChain в этом colab notebook, а затем реализовав анонимизацию и деанонимизацию персональных идентифицируемых данных в документе.

Важность конфиденциальности в AI-поиске

Сохранение конфиденциальности пользователей в поисковых приложениях на базе AI критически важно из-за ряда этических и правовых последствий. С этической точки зрения пользователи доверяют свои данные этим системам, предполагая конфиденциальность и безопасность. Нарушение этого доверия не только подрывает уверенность пользователей, но и вызывает моральные опасения по поводу неправомерного использования персональной информации. С юридической точки зрения неспособность защитить конфиденциальность может привести к нарушениям таких нормативных актов, как Общий регламент по защите данных (GDPR) в ЕС или Закон Калифорнии о защите прав потребителей (CCPA) в США, что влечет за собой крупные штрафы и правовые последствия. Кроме того, неправильное обращение с пользовательскими данными может привести к краже личности, целенаправленной манипуляции или нежелательной слежке, усиливая необходимость строгих мер конфиденциальности. Следовательно, разработчики и операторы технологий AI-поиска должны уделять первостепенное внимание надежной защите конфиденциальности, чтобы обеспечить соблюдение правовых стандартов и выполнить этическое обязательство по защите информации пользователей.

Давайте посмотрим, как LangChain интегрируется с Zilliz Cloud

Интеграция LangChain с Zilliz Cloud начинается с загрузки необработанных данных в систему, где данные могут состоять из различных текстовых входных материалов, относящихся к базе знаний trivia bot. Затем эти необработанные данные обрабатываются для создания векторных эмбеддингов с использованием мощной векторной базы данных Zilliz Cloud, Milvus, которая эффективно обрабатывает и хранит эти эмбеддинги. После сохранения эмбеддингов LangChain использует эти векторизованные формы данных для облегчения процессов поиска и извлечения. Когда поступает пользовательский запрос, LangChain взаимодействует с Zilliz Cloud, чтобы получить наиболее релевантные эмбеддинги, соответствующие намерению запроса. Затем система использует эти эмбеддинги для генерации точных и контекстуально уместных ответов, эффективно соединяя пользовательские запросы и базу знаний trivia bot, хранящуюся в Zilliz Cloud, как реализовано в этом colab notebook.

Функции в Langchain и Zilliz Cloud, обеспечивающие конфиденциальность данных

LangChain предоставляет надежный фреймворк для обеспечения конфиденциальности и безопасности при использовании больших языковых моделей (LLM), эффективно предотвращая неправомерное использование приватных данных и генерацию вредоносного или неэтичного контента. Он включает передовые инструменты, такие как Amazon Comprehend для обнаружения и обработки персонально идентифицируемой информации (PII) и токсичности, Layered Security для маскирования чувствительных данных и снижения различных угроз на основе LLM, а также Presidio для анонимизации данных. Кроме того, он использует механизмы для выявления атак prompt injection, проверки выходных данных на логические ошибки и модерации контента для пометки любого вредоносного текста, обеспечивая ответственное и безопасное взаимодействие с ИИ. Например, при создании бота для ответов на вопросы можно использовать анонимизацию данных presidio для анонимизации и деанонимизации персонально идентифицируемой информации, как мы показываем в этом colab notebook с использованием LangChain и Zilliz Cloud, а также на рисунке два.

Рис. 3. Ответы на вопросы с защитой приватных данных, реализованной с использованием Zilliz Cloud и LangChain

Zilliz Cloud серьезно относится к безопасности. Он предлагает надежную защиту данных с помощью нескольких уровней безопасности и функций, предназначенных для комплексной защиты пользовательских данных. Он обеспечивает операционную безопасность, ограничивая доступ клиентов к основным компонентам через слой Service Proxy и предлагая изолированные выделенные кластеры для повышенных требований к безопасности. Конфиденциальность данных является приоритетом и поддерживается за счет сквозного шифрования данных при передаче и в состоянии покоя, безопасных сетевых опций, таких как Private Link, и контроля доступа по IP-адресам. Управление идентификацией и доступом усилено системами Role-Based Access Control (RBAC) и OAuth 2.0 Single Sign-On (SSO), обеспечивающими точный контроль доступа пользователей и аутентификации. Zilliz Cloud также предоставляет надежные механизмы резервного копирования и аварийного восстановления для сохранения целостности и доступности данных, а также проактивную команду реагирования на инциденты безопасности, которая быстро устраняет уязвимости с помощью автоматизированных обновлений системы и исправлений. Кроме того, Zilliz стремится к соблюдению нормативных требований, предлагая клиентам широкий набор отчетов и ресурсов по безопасности, чтобы подтвердить свою приверженность поддержанию высоких стандартов безопасности данных и соблюдению регуляторных требований.

Заключение

В этом блоге показано, как использовать Zilliz Cloud с LangChain для реализации бота для ответов на вопросы. Эта интеграция представляет собой новаторский подход в поисковых системах на базе ИИ, объединяя продвинутое понимание языка и технологию векторных баз данных для обеспечения высокого уровня конфиденциальности данных и эффективности поиска. Эта интеграция облегчает создание сложных поисковых приложений, которые понимают сложные нюансы человеческого языка и ставят в приоритет безопасность пользовательских данных благодаря передовым решениям для обработки и хранения данных. Используя эти инструменты, организации могут развертывать мощные поисковые приложения на базе ИИ в различных секторах — от здравоохранения и финансов до недвижимости и права — без ущерба для конфиденциальности.

Согласно статье Forbes, поиск эволюционирует от системы на основе ключевых слов к более интуитивному, разговорному подходу на базе ИИ. С ИИ, таким как ChatGPT, поиск всё больше сводится к тому, чтобы задавать прямые вопросы и получать немедленные, учитывающие контекст ответы. Этот сдвиг требует изменения бизнес-стратегий, чтобы отдавать приоритет ответам, обмену информацией и убеждению вместо традиционных методов рассказа, демонстрации и продажи. Поскольку ИИ продолжает проникать в цифровую среду, адаптация к этим изменениям при одновременном обеспечении безопасности данных имеет решающее значение для сохранения актуальности и защиты конфиденциальности пользователей в новую эпоху поиска. Чтобы оставаться в курсе событий и находиться на переднем крае разработок в области технологии поиска на базе ИИ с Zilliz Cloud, рассмотрите возможность подписаться на каналы социальных сетей, доступные через страницу Zilliz Learn.

Ресурсы

Обновлено Jul 28, 2026

Antony G.

Читать далее

Introducing Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud

We're announcing the general availability of Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud.

Zilliz Cloud Delivers Better Performance and Lower Costs with Arm Neoverse-based AWS Graviton

Zilliz Cloud adopts Arm-based AWS Graviton3 CPUs to cut costs, speed up AI vector search, and power billion-scale RAG and semantic search workloads.

Introducing Zilliz MCP Server: Natural Language Access to Your Vector Database

Developers can easily manage and query vector databases with natural language via Zilliz MCP Server in AI-native environments.