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使用RAG和FGA构建具有企业级安全性的AI应用
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原文英文，约1900词，阅读约需7分钟。
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内容提要
在企业级LLM应用中，安全和权限管理至关重要。通过细粒度授权（FGA）和检索增强生成（RAG），可以在医疗领域构建安全的AI应用。本文探讨利用关系基础访问控制（ReBAC）及工具如AstraDB、Langflow和Permit.io，确保医生和患者仅访问授权信息，以保护敏感数据。
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关键要点
- 企业级LLM应用需要确保安全和权限管理。
- 细粒度授权（FGA）和检索增强生成（RAG）是构建安全AI应用的有效策略。
- 医疗领域需要确保医生和患者仅访问授权信息，以保护敏感数据。
- 关系基础访问控制（ReBAC）通过实体之间的关系来派生权限，适合复杂的授权需求。
- 使用AstraDB、Langflow和Permit.io可以实现实时更新的授权系统。
- RAG技术通过从知识库中检索相关信息来增强LLM输出，提高生成的准确性。
- Langflow提供可视化界面，简化复杂LLM应用的创建过程。
- 实施过程中，授权检查在检索数据后、提供给LLM之前进行，以确保信息安全。
- Permit.io用于实时评估复杂关系链，确保信息仅对授权用户可见。
- 结合RAG和细粒度授权可以构建智能且安全的AI应用，提升医疗服务质量。
❓
延伸问答
如何在医疗领域构建安全的AI应用？
可以通过细粒度授权（FGA）和检索增强生成（RAG）来构建安全的AI应用，确保医生和患者仅访问授权信息。
什么是关系基础访问控制（ReBAC）？
ReBAC是一种授权模型，通过实体之间的关系来派生权限，适合复杂的授权需求。
AstraDB在构建AI应用中有什么作用？
AstraDB作为向量数据库，能够高效存储和搜索嵌入，支持RAG技术的实现。
如何确保医疗数据的安全性？
通过实施授权检查，确保在检索数据后、提供给LLM之前过滤掉未授权的信息。
Langflow如何简化AI应用的创建过程？
Langflow提供可视化界面，使得构建复杂的LLM应用变得直观和简单。
RAG技术如何提高LLM的输出准确性？
RAG技术通过从知识库中检索相关信息，增强LLM的上下文，从而提高生成的准确性。
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