Архитектура RAG часто используется для снижения риска галлюцинаций в ответах системы. Однако, эта архитектура имеет менее очевидную проблему – контекст из базы знаний может содержать вредоносные инструкции. В данном случае, несколько отравленных документов могут повлиять на ответы системы.
Существует несколько ключевых фактов, которые необходимо учитывать при использовании RAG:
- Контекст из базы знаний не всегда является доверенным.
- Эмбеддинги не могут быть считаны безопасной абстракцией.
- Необходимы дополнительные уровни защиты при использовании RAG в реальном продакшене.
Для маркетолога и SEO-специалиста это означает, что при использовании умного сервиса для анализа и генерации контента необходимо тщательно проверять качество и безопасность входных данных. Это поможет предотвратить попадание вредоносных инструкций в систему и обеспечить надежность получаемых ответов. Практический вывод: при использовании платформы для автоматизации контент-генерации необходимо уделять особое внимание контролю качества и безопасности входных данных.
По материалам Хабр, 29.04 18:40.
