标签：rag

2026-02-02andy阅读(5)评论(0)

如何针对车载垂直领域构建高效的 RAG 知识库：提升座舱大模型知识准确性 在汽车座舱环境中部署大模型（LLM）面临两大挑战：一是模型必须理解高度专业化的汽车术语和操作指南；二是用户对实时、准确的答案有极高要求，不能容忍“幻觉”（Halluc...

2026-01-16andy阅读(64)评论(0)

如何利用向量数据库的访问控制机制保护RAG中的敏感文档 导语 检索增强生成（RAG）系统是构建现代知识型AI应用的核心范式。然而，在企业级部署中，安全性是一个巨大的挑战。如果将敏感和非敏感文档混合存储在同一个向量索引中，没有适当的访问控制，...

2026-01-14andy阅读(62)评论(0)

简介：RAG系统中的数据隐私挑战 检索增强生成（RAG）系统通过从私有语料库中检索相关信息来增强大型语言模型（LLM）的回复质量。然而，当RAG系统应用于企业级或多租户场景时，数据隔离和隐私保护成为一个关键的架构问题。 如果用户A的查询不小...

2026-01-04andy阅读(69)评论(0)

引言：RAG面临的“检索投毒”威胁 检索增强生成（RAG）架构通过结合大语言模型（LLM）的推理能力和外部知识库的实时信息，极大地提升了模型响应的准确性和时效性。然而，RAG的安全性高度依赖于其检索到的数据的质量和信任度。当攻击者能够向知识...

2025-12-28andy阅读(112)评论(0)

概述：RAG与间接注入的威胁 随着大语言模型（LLM）代理的兴起，将模型的能力与外部知识库相结合（即检索增强生成，RAG）已成为主流的部署范式。RAG系统极大地增强了LLM的时效性和专业性，但同时也引入了一个新的安全漏洞：间接注入（Indi...

2025-12-21andy阅读(146)评论(0)

AI模型在实际应用中并非孤立运行，而是通过特定的模式（Patterns）进行组合，以解决复杂的业务问题。虽然业界对AI模式的划分有多种版本（如Google的7大模式），但在AI基础设施和模型部署领域，检索增强生成（Retrieval-Aug...