LangChain LLM misolini yarating | B4N1

LangChain LLM misolini yarating

6 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 4 min

Aql-idrok bilan ishlaydigan veb-ilovalar uchun standart bo'yicha xavfsiz arxitekturani joriy qilish

Kirish

Sun'iy intellektga asoslangan veb-ilovalar tobora kengayib borayotgani sababli, mustahkam va xavfsiz arxitekturaga bo'lgan ehtiyoj hech qachon bu qadar dolzarb bo'lmagan. Sun'iy intellektga asoslangan hujumlarning kuchayishi bilan potentsial tahdidlarga qarshi tura oladigan standart bo'yicha xavfsiz yondashuvni amalga oshirish juda muhimdir. Ushbu maqolada biz Percona’ning xavfsiz ochiq manbali ma’lumotlar bazalarini Chainguard’ning sukut bo‘yicha xavfsiz yondashuvi bilan qanday birlashtirish va sun’iy intellektga asoslangan veb-ilovalar uchun LangChain bilan integratsiya qilishni o‘rganamiz.

Inteliy intellektga asoslangan veb-ilovalar uchun tahdidlar

Sun'iy intellektga asoslangan veb-ilovalar turli tahdidlarga qarshi himoyasiz, jumladan:

  • Ma'lumotlarning zaharlanishi: AI modellarini zararli ma'lumotlar bilan ta'minlash orqali boshqarish mumkin, bu esa noto'g'ri bashorat yoki qarorlarga olib keladi.
  • Modelning inversiyasi: tajovuzkorlar AI modeli yoki uning o‘quv ma’lumotlari haqidagi nozik ma’lumotlarni qabul qilishi mumkin.
  • Raqib hujumlari: AI modellari modelni chalg‘itish uchun mo‘ljallangan, puxta ishlab chiqilgan kirishlar orqali aldanishi mumkin.

Sukut bo‘yicha xavfsiz arxitektura

Ushbu tahdidlarni yumshatish uchun biz Percona’ning xavfsiz ochiq manbali ma’lumotlar bazalarini Chainguard’ning standart bo‘yicha xavfsiz yondashuvi bilan birlashtirgan va sun’iy intellektga asoslangan veb-ilovalar uchun LangChain bilan integratsiyalashgan standart bo‘yicha xavfsiz arxitekturani joriy qilamiz.

Percona'ning xavfsiz ochiq manbali ma'lumotlar bazalari

Percona, MySQL uchun Percona Server va PostgreSQL uchun Percona Serverni o'z ichiga olgan bir qator xavfsiz ochiq manba ma'lumotlar bazalarini taklif etadi. Ushbu ma'lumotlar bazalari mustahkam xavfsizlik xususiyatlarini ta'minlaydi, masalan:

  • Shifrlash: Maʼlumotlar dam olish va oʻtish vaqtida shifrlanadi, bu esa maxfiy maʼlumotlarning maxfiyligini taʼminlaydi.
  • Kirish nazorati: nozik kirishni boshqarish ma'murlarga maxfiy ma'lumotlarga kirishni cheklash va faqat vakolatli xodimlar ma'lumotlarni o'zgartirishi yoki o'chirishi mumkinligiga ishonch hosil qilish imkonini beradi.
  • Audit: Batafsil audit imkoniyatlari barcha ma'lumotlar bazasi faoliyatining to'liq qaydini ta'minlaydi, bu esa xavfsizlik hodisalarini aniqlash va ularga javob berishni osonlashtiradi.

Chainguard’s Secure-by-Default yondashuvi

Chainguard ilovalarning boshidan xavfsizlikni hisobga olgan holda yaratilganligini ta'minlaydigan standart bo'yicha xavfsiz yondashuvni taklif qiladi. Ushbu yondashuv quyidagilarni o'z ichiga oladi:

  • Eng kam imtiyoz: Ilovalar o'z funktsiyalarini bajarish uchun zarur bo'lgan eng kam imtiyozlar bilan ishlashga mo'ljallangan, bu esa hujum yuzasini kamaytiradi.
  • Oʻzgarmas infratuzilma: Infratuzilma oʻzgarmas boʻlishi uchun yaratilgan boʻlib, xavfsizlik intsidentlarini aniqlash va ularga javob berishni osonlashtiradi.
  • Xavfsiz konfiguratsiya: Ilovalar xavfsizlikni hisobga olgan holda sozlangan, shu jumladan xavfsiz standart sozlamalar va minimal konfiguratsiya.

LangChain integratsiyasi

LangChain - bu Python kutubxonasi bo'lib, u sun'iy intellektga asoslangan veb-ilovalarni yaratish uchun oddiy va intuitiv API taqdim etadi. Biz LangChain’ni Percona’ning xavfsiz ochiq manbali ma’lumotlar bazalari va Chainguard’ning ishonchli va xavfsiz arxitekturasini yaratish uchun standart bo‘yicha xavfsiz yondashuvi bilan birlashtiramiz.

Kod misoli

LangChain-ni Percona-ning xavfsiz ochiq manbali ma'lumotlar bazalari va Chainguard-ning standart bo'yicha xavfsiz yondashuvi bilan qanday integratsiya qilishni ko'rsatadigan oddiy kod misoli:

import langchain
langchain import LLM dan


llm = LLM(
    model_name="davinci:2-katta",
    qurilma = "cuda",
    max_tokens=1024,
)

# Percona ma'lumotlar bazasi ulanishini yarating
mysql.connector import qiling
cnx = mysql.connector.connect(
    user='username',
    parol = 'parol',
    host='127.0.0.1',
    ma'lumotlar bazasi = 'ma'lumotlar bazasi'
)

# Chainguard xavfsiz konfiguratsiyasini yarating
import zanjiri himoyasi
cfg = chainguard.Config(
    app_name="mening_ilovam",
    app_version="1.0",
    env_vars={
        "DB_HOST": "127.0.0.1",
        "DB_USER": "foydalanuvchi nomi",
        "DB_PASSWORD": "parol",
    },
)

# Ma'lumotlar bazasini so'rash uchun LangChain-dan foydalaning
query = "Mening_jadvalimdan * ni tanlang"
natija = llm.query(so'rov, db=cnx, cfg=cfg)

# Natijani chop eting
chop etish (natija)

Ushbu kod misoli LangChain LLM namunasini yaratish, Percona ma'lumotlar bazasiga ulanish va Chainguard xavfsiz konfiguratsiyasini qanday yaratishni ko'rsatadi. Keyin u ma'lumotlar bazasini so'rash va natijani chop etish uchun LangChain-dan foydalanadi.

Eng koʻp ishlatiladigan 5-10 ta buyruq/parchalar

Ushbu texnologiya uchun eng ko'p ishlatiladigan 5-10 ta buyruq/parchalar:

  1. langchain.LLM(model_name="davinci:2-large", device="cuda", max_tokens=1024) - LangChain LLM misolini yarating.
  2. mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='127.0.0.1', ma'lumotlar bazasi='ma'lumotlar bazasi') - Percona ma'lumotlar bazasi ulanishini yaratish.
  3. chainguard.Config(app_name="my_app", app_version="1.0", env_vars={"DB_HOST": "127.0.0.1", "DB_USER": "username", "DB_PASSWORD": "password"}) - Chainguard xavfsiz konfiguratsiyasini yarating.
  4. llm.query(query, db=cnx, cfg=cfg) - Ma'lumotlar bazasini so'rash uchun LangChain-dan foydalaning.
  5. chop etish(natija) - so`rov natijasini chop etish.
  6. import langchain - LangChain kutubxonasini import qiling.
  7. import mysql.connector - Percona ma'lumotlar bazasi konnektorini import qiling.
  8. import chainguard - Chainguard kutubxonasini import qiling.
  9. llm = LLM() - Modelni ko'rsatmasdan LangChain LLM misolini yarating.
  10. cnx = mysql.connector.connect() - Ma'lumotlar bazasini ko'rsatmasdan Percona ma'lumotlar bazasi ulanishini yaratish.

Vizualizatsiya

Mana, Chart.js yordamida standart boʻyicha xavfsiz arxitekturaning vizualizatsiyasi:

{
  "turi": "bar",
  "ma'lumotlar": {
    "yorliqlar": ["Percona ma'lumotlar bazasi", "Chainguard Secure Configuration", "LangChain LLM"],
    "ma'lumotlar to'plami": [
      {
        "label": "Xavfsizlik xususiyatlari",
        "ma'lumotlar": [10, 8, 12],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56"]
      }
    ]
  },
  "variantlar": {
    "sarlavha": {
      "displey": rost,
      "matn": "Sukut bo'yicha xavfsiz arxitektura"
    },
    "tarozi": {
      "yAxes": [
        {
          "tiklash": {
            "beginAtZero": rost
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ushbu vizualizatsiya Percona’ning xavfsiz ochiq manbali ma’lumotlar bazalarining xavfsizlik xususiyatlarini, Chainguard’ning standart bo‘yicha xavfsiz yondashuvini va LangChain’s LLM’ni ko‘rsatadi.

Xulosa

Sun'iy intellektga asoslangan veb-ilovalar uchun standart bo'yicha xavfsiz arxitekturani joriy etish bugungi tahdidlar manzarasida hal qiluvchi ahamiyatga ega. Percona’ning xavfsiz ochiq manbali ma’lumotlar bazalarini Chainguard’ning sukut bo‘yicha xavfsiz yondashuvi bilan birlashtirib, LangChain bilan integratsiyalashgan holda, biz AI tomonidan boshqariladigan potentsial hujumlarga bardosh bera oladigan mustahkam va xavfsiz arxitekturani yaratishimiz mumkin. Ushbu maqola ushbu arxitekturani qanday amalga oshirish bo'yicha amaliy qo'llanmani taqdim etdi, shu jumladan kod misollari va vizualizatsiya.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn