确保 AI 搜索中的数据隐私：Langchain 和 Zilliz Cloud

LangChain 和 Zilliz Cloud 提供了一种强大的组合，用于创建人工智能（AI）驱动的搜索系统。智能搜索利用 AI 提高了商业特定数据检索的准确性和相关性。如图一所示，这些 AI 驱动的搜索使用自然语言处理（NLP）来理解复杂语言，并使用机器学习来学习文档结构并随着时间提高搜索结果。

64.1.png 图 1. 智能搜索的工作原理

随着生成模型的兴起，与传统搜索相比，AI 驱动的搜索应用程序已经脱颖而出，如表一所示，其影响开始显现，如微软在这篇博客中详细描述的，报告称 AI 搜索目前比其他软件搜索的速度快3倍以上。

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表 1. 传统搜索与 AI 驱动搜索的比较

根据 AI 搜索趋势的见解，微软报告称，搜索者对医疗保健、法律、金融、保险和房地产 AI 感兴趣，如下图所示。

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图 2. 看到 AI 相关搜索增长最多的行业

（图片来源：微软广告博客）

随着 AI 搜索在这些行业的应用，数据隐私成为设计 AI 应用程序的一个关键方面。这里就是 LangChain 和 Zilliz Cloud 集成的用武之地。LangChain 提供了查询和处理信息的工具，而 Zilliz Cloud 提供了一个管理向量数据库，用于存储和检索数据。这种集成允许您构建一个定制的搜索引擎，以满足您的特定需求和数据，正如您可以在 Zilliz 集成页面上的一些教程中看到的，我们将通过在 colab 笔记本上使用 Zilliz Cloud 和 LangChain 复制文档上的问题回答，然后实现文档中个人可识别信息的匿名化和去匿名化来详细说明。

AI 搜索中隐私的重要性

维护 AI 驱动搜索应用程序中的用户隐私至关重要，因为有几个伦理和法律问题。从伦理上讲，用户在保密和安全的前提下将他们的数据委托给这些系统。违反这种信任不仅会损害用户信心，还会引起关于滥用个人信息的道德问题。从法律上讲，未能保护隐私可能导致违反欧盟的通用数据保护条例（GDPR）或美国加利福尼亚消费者隐私法案（CCPA）等法规，导致巨额罚款和法律后果。此外，处理用户数据不当可能导致身份盗窃、针对性操纵或不受欢迎的监视，增加了对严格隐私措施的需求。因此，AI 搜索技术的开发者和运营商必须优先考虑强大的隐私保护，以确保符合法律标准并维护保护用户信息的道德义务。

让我们看看 LangChain 如何与 Zilliz Cloud 集成

LangChain 与 Zilliz Cloud 的集成始于将原始数据加载到系统中，其中数据可能包括与小知识库知识库相关的各种文本输入。然后处理这些原始数据以生成向量嵌入，利用 Zilliz Cloud 的强大向量数据库 Milvus，有效处理和存储这些嵌入。一旦嵌入被存储，LangChain 就利用这些向量化的数据形式来促进搜索和检索过程。当收到用户查询时，LangChain 与 Zilliz Cloud 交互以获取最相关且符合查询意图的嵌入。然后系统使用这些嵌入生成准确且上下文适当的响应，有效地弥合了用户查询和存储在 Zilliz Cloud 中的知识库之间的差距，如在 colab 笔记本中实现的。

Langchain 和 Zilliz Cloud 中确保数据隐私的功能

LangChain 提供了一个强大的框架，以确保在使用大型语言模型（LLMs）时的隐私和安全，有效防止私有数据滥用并生成有害或不道德的内容。它结合了像亚马逊理解这样的高级工具来检测和处理个人可识别信息（PII）和毒性，分层安全用于屏蔽敏感数据并减轻各种基于 LLM 的威胁，以及用于数据匿名化的 Presidio。此外，它还采用了机制来识别提示注入攻击，检查输出中的逻辑谬误，并调节内容以标记任何有害文本，确保负责任和安全的 AI 交互。例如，在构建问题-回答机器人时，可以使用 Presidio 数据匿名化来匿名化和去匿名化个人可识别信息，正如我们在 colab 笔记本中使用 LangChain 和 Zilliz Cloud 以及图二所示。

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图 3. 使用 Zilliz Cloud 和 LangChain 实现的带私有数据保护的问题-回答

Zilliz Cloud 非常重视安全性。它通过多个安全层和旨在全面保护用户数据的特性提供强大的数据保护。它通过服务代理层限制客户对核心组件的访问，并为增强的安全需求提供隔离的专用集群，确保运营安全。数据保密性是优先考虑的事项，通过传输和静态数据的端到端加密、安全网络选项如私有链接和 IP 地址访问控制来维护。通过基于角色的访问控制（RBAC）和 OAuth 2.0 单点登录（SSO）系统加强身份和访问管理，确保对用户访问和认证的精确控制。Zilliz Cloud 还提供强大的备份和灾难恢复机制，以保护数据完整性和可用性，并配备积极的安全事件响应团队，通过自动系统升级和补丁快速解决漏洞。此外，Zilliz 致力于合规性，提供各种安全报告和资源给客户，以确认其致力于维护高数据安全标准和遵守法规。

结论

这篇博客展示了如何使用 Zilliz Cloud 和 LangChain 实现问题-回答机器人。这种集成代表了 AI 驱动搜索系统的开创性方法，将高级语言理解和向量数据库技术相结合，以确保高水平的数据隐私和搜索效率。这种集成促进了复杂的搜索应用程序的创建，这些应用程序理解人类语言的复杂细微差别，并通过高级数据处理和存储解决方案优先考虑用户数据的安全性。通过利用这些工具，组织可以在不妥协隐私的情况下在各个领域部署强大的 AI 搜索应用程序，从医疗保健和金融到房地产和法律。

根据《福布斯》的一篇文章，搜索正在从基于关键词的系统转变为更直观、对话式的 AI 驱动方法。有了像 ChatGPT 这样的 AI，搜索更多地变成了提出直接问题并接收即时、具有上下文感知的答案。这种转变需要改变商业策略，优先考虑回答、分享和说服，而不是传统的讲述、展示和销售方法。随着 AI 继续渗透数字领域，适应这些变化并确保数据安全对于在搜索的新时代保持相关性和保护用户隐私至关重要。要了解 Zilliz Cloud 中 AI 搜索技术的最新发展，请考虑关注可通过 Zilliz 学习页面访问的社交媒体渠道。

资源

• 智能搜索是什么？ | IBM

• 背景：什么是生成模型？ | 机器学习 | Google 开发者。

• 解锁语言力量：LangChain 介绍 - Zilliz 博客

• Zilliz Cloud 与 LangChain 集成

• 生成 AI 的兴起：来自搜索趋势的见解 - 微软广告

• 通用数据保护条例（GDPR）

• 加利福尼亚消费者隐私法案（CCPA） | 加利福尼亚州 - 司法部 - 总检察长办公室

• 隐私与安全 | LangChain

• 亚马逊理解自然语言处理服务 - AWS

• Zilliz Cloud 安全和信任政策

• Zilliz Cloud 开发者中心的数据安全

• Zilliz Cloud 开发者中心的用户角色