Das Programm von RAGLight zum Schutz der Privatsphäre besteht aus 3 Ebenen von Maßnahmen:
- Voll-Link-LokalisierungArbeiten Sie mit Ollama/LMStudio, um das Modell lokal auszuführen und sicherzustellen, dass die Rohdaten die Intranetumgebung nicht verlassen. Durch die Deaktivierung der HuggingFace-Online-API wird das Risiko externer Übertragungen vermieden
- Vektor-Speicher-Verschlüsselung: Die Chroma-Datenbank wird
persist_directoryVerweist auf das verschlüsselte Speichervolumen durchVectorStoreConfigBenutzerdefinierte Sammlungsnamen zur Vermeidung von Informationslecks - Zugangskontrolle::
- Strenge Lese- und Schreibrechte für lokale Knowledge-Base-Ordner festlegen
- Änderung der GitHub-Quellen in ein privates Repository + SSH-Authentifizierung (erfordert eine Code-Erweiterung)
- Konfigurieren der Netzwerkisolierung bei der Bereitstellung in Docker-Containern
Besonderer Hinweis: Die Firewall-Regeln für den Port des Ollama-Dienstes (standardmäßig 11434) müssen regelmäßig überprüft werden, um unbefugten Zugriff zu verhindern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRAGLight: Leichtgewichtige Python-Bibliothek zur Generierung von AbruferweiterungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie gehen Sie mit den Datenschutzrisiken um, die sich aus dem Umgang von RAGLight mit sensiblen Unternehmensdaten ergeben?
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