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 Sep 11, 2026

Antony G.

Читать далее

My Wife Wanted Dior. I Spent $600 on Claude Code to Vibe-Code a 2M-Line Database Instead.

Write tests, not code reviews. How a test-first workflow with 6 parallel Claude Code sessions turns a 2M-line C++ codebase into a daily shipping pipeline.

Democratizing AI: Making Vector Search Powerful and Affordable

Zilliz democratizes AI vector search with Milvus 2.6 and Zilliz Cloud for powerful, affordable scalability, cutting costs in infrastructure, operations, and development.

Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI

NVIDIA's Cosmos platform enables safe, digital twin training of GenAI models for physical applications, overcoming data scarcity and safety challenges.