إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي مسؤولين يتطلب أكثر من مجرد شفرة وظيفية. على الرغم من أن النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) يمكنها إنشاء نماذج أولية للتطبيقات بسرعة، إلا أن نشرها في بيئات المؤسسات يتطلب إطارات قوية للحوكمة والأمان والاختبار. يتبع البرنامج التقليدي منطقًا محددًا، لكن وكلاء الذكاء الاصطناعي يعتمدون على نماذج لغوية احتمالية يمكن التلاعب بها من خلال الهروب من القيود أو التوافق أو الحقن غير المباشر. لمعالجة هذا، يجب على المؤسسات تنفيذ استراتيجيات دفاع عميق مع حواجز أمان محددة حول نواة غير محددة.
يستكشف هذا المقالة بنية معمارية RAG عاملية جاهزة للإنتاج باستخدام مساعد سياسات الموارد البشرية. ثلاثة شخصيات مستخدم - المسؤول (acl_level=2)، بوب مدير الموارد البشرية (acl_level=1)، وأليس الموظف (acl_level=0) - يوضحون التحكم في الوصول متعدد المستويات. يشمل النظام فلتر أمان ما قبل الفحص الذي يمنع هجمات الحقن، ومحرك سياسات يصنف الاستفسارات إلى مستويات ذاتية، رقابية، أو تتطلب مشاركة بشرية، وتطبيق ACL هرمي على مستويات الوثائق والإجراءات.
تشمل الإجراءات الإضافية التدقيق SHA-256 للتكامل لكتل مخزن المتجهات، مما يمنع اكتشاف التلاعب، وفلتر أمان ما بعد الفحص الذي يحمي ضد حقن المطالب غير المباشرة. يمر استفسار كل مستخدم عبر طبقات تحقق متعددة قبل الوصول إلى نواة LLM المعزولة، مما يضمن الامتثال لسياسات المنظمة ويقلل المخاطر الأمنية في نشر الذكاء الاصطناعي في المؤسسات.
تؤكد البنية المعمارية أن بناء وكلاء ذكاء اصطناعي وظيفيين بسيط، لكن جعلهم جاهزين للإنتاج يتطلب بنية تحتية أمنية شاملة.
كيانات رئيسية: أشخاص: المسؤول، بوب، أليس
المصدر: Towards Data Science · لخّصه HeadlinesBriefing