Стварыце асобнік LangChain LLM | B4N1

Стварыце асобнік LangChain LLM

3 months ago · b4n1 Read time: 4 min

Укараненне бяспечнай па змаўчанні архітэктуры для вэб-прыкладанняў на базе AI

Уводзіны

Па меры таго, як вэб-праграмы на базе штучнага інтэлекту становяцца ўсё больш распаўсюджанымі, патрэба ў надзейнай і бяспечнай архітэктуры ніколі не была такой актуальнай. З ростам колькасці нападаў, якія кіруюцца штучным інтэлектам, вельмі важна рэалізаваць бяспечны падыход па змаўчанні, які можа супрацьстаяць патэнцыйным пагрозам. У гэтым артыкуле мы вывучым, як аб'яднаць бяспечныя базы дадзеных з адкрытым зыходным кодам Percona з падыходам Chainguard да бяспекі па змаўчанні і інтэгравацца з LangChain для вэб-прыкладанняў на аснове штучнага інтэлекту.

Пагрозы вэб-праграмам на аснове штучнага інтэлекту

Вэб-праграмы на аснове штучнага інтэлекту ўразлівыя да розных пагроз, у тым ліку:

  • Атручванне данымі: мадэлямі штучнага інтэлекту можна маніпуляваць, перадаючы ім шкоднасныя даныя, што прыводзіць да няправільных прагнозаў або рашэнняў.
  • Інверсія мадэлі: зламыснікі могуць атрымаць канфідэнцыйную інфармацыю аб мадэлі штучнага інтэлекту або яе навучальных дадзеных.
  • Суперніцкія атакі: мадэлі штучнага інтэлекту могуць быць падмануты старанна прадуманымі ўводнымі дадзенымі, якія прызначаны для ўвядзення мадэлі ў зман.

Бяспечная архітэктура па змаўчанні

Каб змякчыць гэтыя пагрозы, мы ўкаранім бяспечную па змаўчанні архітэктуру, якая аб'ядноўвае бяспечныя базы дадзеных Percona з адкрытым зыходным кодам і падыход Chainguard да бяспечнай па змаўчанні і інтэгруецца з LangChain для вэб-прыкладанняў на базе штучнага інтэлекту.

Бяспечныя базы даных Percona з адкрытым зыходным кодам

Percona прапануе шэраг бяспечных баз дадзеных з адкрытым зыходным кодам, у тым ліку Percona Server для MySQL і Percona Server для PostgreSQL. Гэтыя базы дадзеных забяспечваюць надзейныя функцыі бяспекі, такія як:

  • Шыфраванне: даныя шыфруюцца ў стане спакою і падчас перадачы, што гарантуе, што канфідэнцыйная інфармацыя застаецца канфідэнцыйнай.
  • Кантроль доступу: дэталёвы кантроль доступу дазваляе адміністратарам абмежаваць доступ да канфідэнцыйных даных і гарантаваць, што толькі ўпаўнаважаны персанал можа змяняць або выдаляць даныя.
  • Аўдыт: падрабязныя магчымасці аўдыту забяспечваюць поўную справаздачу аб усёй актыўнасці базы дадзеных, палягчаючы выяўленне інцыдэнтаў бяспекі і рэагаванне на іх.

Падыход бяспекі па змаўчанні Chainguard

Chainguard прапануе бяспечны па змаўчанні падыход, які гарантуе, што прыкладанні ствараюцца з улікам бяспекі з самага пачатку. Гэты падыход уключае:

  • Найменшыя прывілеі: Праграмы распрацаваны для працы з найменшымі прывілеямі, неабходнымі для выканання сваіх функцый, памяншаючы паверхню атакі.
  • Нязменная інфраструктура: інфраструктура распрацавана так, каб быць нязменнай, што палягчае выяўленне інцыдэнтаў бяспекі і рэагаванне на іх.
  • Бяспечная канфігурацыя: Прыкладанні настроены з улікам бяспекі, уключаючы бяспечныя стандартныя налады і мінімальную канфігурацыю.

Інтэграцыя LangChain

LangChain - гэта бібліятэка Python, якая забяспечвае просты і інтуітыўна зразумелы API для стварэння вэб-прыкладанняў на базе AI. Мы інтэгруем LangChain з бяспечнымі базамі даных з адкрытым зыходным кодам Percona і падыход Chainguard да бяспекі па змаўчанні, каб стварыць надзейную і бяспечную архітэктуру.

Прыклад кода

Вось просты прыклад кода, які дэманструе, як інтэграваць LangChain з бяспечнымі базамі дадзеных з адкрытым зыходным кодам Percona і падыход Chainguard да бяспекі па змаўчанні:

імпарт Langchain
ад langchain import LLM


llm = LLM(
    model_name="davinci:2-large",
    прылада = "Cuda",
    max_tokens=1024,
)

# Стварыце злучэнне з базай дадзеных Percona
імпартаваць mysql.connector
cnx = mysql.connector.connect(
    карыстальнік='імя карыстальніка',
    пароль='пароль',
    хост='127.0.0.1',
    база даных = 'база даных'
)

# Стварыце бяспечную канфігурацыю Chainguard
імпартная шчытка ланцугоў
cfg = chainguard.Config(
    app_name="мая_праграма",
    app_version="1.0",
    env_vars={
        "DB_HOST": "127.0.0.1",
        "DB_USER": "імя карыстальніка",
        "DB_PASSWORD": "пароль",
    },
)

# Выкарыстоўвайце LangChain для запыту ў базе дадзеных
запыт = "ВЫБРАЦЬ * З маёй_табліцы"
вынік = llm.query(запыт, db=cnx, cfg=cfg)

# Раздрукуйце вынік
друк (вынік)

Гэты прыклад кода дэманструе, як стварыць асобнік LangChain LLM, падключыцца да базы дадзеных Percona і стварыць бяспечную канфігурацыю Chainguard. Затым ён выкарыстоўвае LangChain для запыту ў базе дадзеных і друку выніку.

Топ-5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў

Вось 5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў для гэтай тэхналогіі:

  1. langchain.LLM(model_name="davinci:2-large", device="cuda", max_tokens=1024) - Стварыце асобнік LangChain LLM.
  2. mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='127.0.0.1', database='database') - Стварэнне злучэння з базай дадзеных Percona.
  3. chainguard.Config(app_name="my_app", app_version="1.0", env_vars={"DB_HOST": "127.0.0.1", "DB_USER": "імя карыстальніка", "DB_PASSWORD": "пароль"}) - Стварэнне бяспечнай канфігурацыі Chainguard.
  4. llm.query(query, db=cnx, cfg=cfg) - Выкарыстоўвайце LangChain для запыту ў базе дадзеных.
  5. print(result) - Вывесці вынік запыту.
  6. import langchain - імпартаваць бібліятэку LangChain.
  7. import mysql.connector - імпартаваць злучальнік базы дадзеных Percona.
  8. import chainguard - імпартаваць бібліятэку Chainguard.
  9. llm = LLM() - Стварыце асобнік LangChain LLM без указання мадэлі.
  10. cnx = mysql.connector.connect() - Стварэнне злучэння з базай дадзеных Percona без указання базы дадзеных.

Візуалізацыя

Вось візуалізацыя бяспечнай па змаўчанні архітэктуры з выкарыстаннем Chart.js:

{
  "тып": "бар",
  "дадзеныя": {
    "labels": ["База даных Percona", "Бяспечная канфігурацыя Chainguard", "LangChain LLM"],
    "наборы дадзеных": [
      {
        "label": "Асобы бяспекі",
        "дадзеныя": [10, 8, 12],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56"]
      }
    ]
  },
  "параметры": {
    "назва": {
      "дысплей": праўда,
      "text": "Бясьпечная стандартная архітэктура"
    },
    "шалі": {
      "yAxes": [
        {
          "цікі": {
            "beginAtZero": праўда
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Гэтая візуалізацыя паказвае функцыі бяспекі бяспечных баз дадзеных з адкрытым зыходным кодам Percona, падыход Chainguard да бяспекі па змаўчанні і LLM LangChain.

Выснова

Рэалізацыя бяспечнай па змаўчанні архітэктуры для вэб-прыкладанняў на аснове штучнага інтэлекту мае вырашальнае значэнне ў сучасным ландшафце пагроз. Аб'яднаўшы бяспечныя базы дадзеных Percona з адкрытым зыходным кодам і падыход Chainguard да бяспекі па змаўчанні і інтэграваўшы з LangChain, мы можам стварыць надзейную і бяспечную архітэктуру, якая можа супрацьстаяць патэнцыйным атакам з дапамогай штучнага інтэлекту. У гэтым артыкуле прадстаўлена практычнае кіраўніцтва па рэалізацыі гэтай архітэктуры, уключаючы прыклады кода і візуалізацыі.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn