Sortu LangChain LLM instantzia bat

Lehenetsitako arkitektura segurua ezartzea AI-k bultzatutako web-aplikazioetarako

Sarrera

AI bidezko web aplikazioak gero eta nagusiagoak direnez, arkitektura sendo eta seguruaren beharra ez da inoiz larriagoa izan. AI-k bultzatutako erasoen gorakadarekin, ezinbestekoa da mehatxu potentzialak jasan ditzakeen ikuspegi segurua ezartzea. Artikulu honetan, Perconaren kode irekiko datu-base seguruak Chainguard-en lehenetsitako ikuspegiarekin konbinatu eta LangChain-ekin nola integratzen diren AI-k bultzatutako web aplikazioetarako.

Mehatxuak AI-k bultzatutako web aplikazioetarako

AI bidezko web aplikazioak hainbat mehatxuren aurrean zaurgarriak dira, besteak beste:

• Datuen pozoitzea: AI ereduak manipula daitezke datu gaiztoak emanez, iragarpen edo erabaki okerrak eraginez.
• Ereduaren Inbertsioa: Erasotzaileek AI ereduari edo bere prestakuntza-datuei buruzko informazio sentikorra ondoriozta dezakete.
• Eraso kontrarioak: AI ereduak engaina daitezke eredua engainatzeko diseinatuta dauden kontu handiz landutako sarrerak.

Arkitektura lehenetsi segurua

Mehatxu horiek arintzeko, lehenetsitako arkitektura segurua ezarriko dugu, Perconaren kode irekiko datu-base seguruak Chainguard-en lehenetsitako ikuspegiarekin konbinatzen dituena eta LangChain-ekin integratzen dena AI-k bultzatutako web aplikazioetarako.

Perconaren kode irekiko datu-base seguruak

Percona-k kode irekiko datu-base seguru ugari eskaintzen ditu, besteak beste, Percona Server MySQL-erako eta Percona Server PostgreSQL-rako. Datu-base hauek segurtasun ezaugarri sendoak eskaintzen dituzte, hala nola:

• Enkriptatzea: datuak geldiunean eta garraioan enkriptatzen dira, informazio sentikorra isilpekoa dela bermatuz.
• Sarbide-kontrola: sarbide-kontrol zehatzak aukera ematen die administratzaileek datu sentikorretarako sarbidea mugatzeko eta baimendutako langileek soilik datuak alda edo ezabatu ditzaketela ziurtatzeko.
• Ikuskaritza: auditoretza-gaitasun xehatuek datu-basearen jarduera guztien erregistro osoa eskaintzen dute, eta errazagoa da segurtasun-intzidenteei detektatzea eta erantzutea.

Chainguard-en Ikuspegi Segurua

Chainguard-ek lehenetsitako ikuspegi segurua eskaintzen du, aplikazioak hasieratik segurtasuna kontuan hartuta eraikitzen direla bermatzen duena. Ikuspegi honek barne hartzen ditu:

• Pribilegio txikiena: Aplikazioak beren funtzioak betetzeko beharrezkoa den pribilegio gutxienarekin exekutatzeko diseinatuta daude, eraso-azalera murriztuz.
• Azpiegitura aldaezina: Azpiegitura aldaezina izateko diseinatuta dago, eta errazagoa da segurtasun gorabeherak hautematea eta horiei erantzutea.
• Konfigurazio segurua: Aplikazioak segurtasuna kontuan hartuta konfiguratzen dira, lehenetsi seguruak eta konfigurazio minimoa barne.

LangChain Integrazioa

LangChain Python liburutegi bat da, AI bidezko web aplikazioak eraikitzeko API sinple eta intuitibo bat eskaintzen duena. LangChain Percona-ren kode irekiko datu-base seguruekin eta Chainguard-en lehenetsitako ikuspegi seguruarekin integratuko dugu arkitektura sendo eta segurua sortzeko.

Kodearen Adibidea

Hona hemen LangChain Percona-ren kode irekiko datu-base seguruekin eta Chainguard-en lehenetsitako ikuspegi seguruarekin nola integratzen den erakusten duen kode sinple bat:

inportatu langchain
langchain import LLM-tik


llm = LLM(
    model_name="davinci:2-large",
    device="cuda",
    max_tokens=1024,
)

# Sortu Percona datu-basearen konexioa
inportatu mysql.connector
cnx = mysql.connector.connect(
    erabiltzaile='erabiltzaile izena',
    pasahitza='pasahitza',
    host='127.0.0.1',
    datu-base='datu-basea'
)

# Sortu Chainguard konfigurazio segurua
inportazio katea
cfg = chainguard.Config(
    app_name="nire_aplikazioa",
    app_version="1.0",
    env_vars={
        "DB_HOST": "127.0.0.1",
        "DB_USER": "erabiltzaile izena",
        "DB_PASSWORD": "pasahitza",
    },
)

# Erabili LangChain datu-basea kontsultatzeko
kontsulta = "HAUTATU * nire_taulatik"
emaitza = llm.query (kontsulta, db=cnx, cfg=cfg)

# Inprimatu emaitza
inprimatu (emaitza)

Kode adibide honek LangChain LLM instantzia bat nola sortu, Percona datu-base batera konektatu eta Chainguard konfigurazio segurua nola sortu erakusten du. Ondoren, LangChain erabiltzen du datu-basea kontsultatzeko eta emaitza inprimatzeko.

Erabiltzen diren 5-10 komando/zati nagusiak

Hona hemen teknologia honetarako gehien erabiltzen diren 5-10 komando/zatienak:

1. langchain.LLM(model_name="davinci:2-large", device="cuda", max_tokens=1024) - Sortu LangChain LLM instantzia.
2. mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='127.0.0.1', database='database') - Sortu Percona datu-basearen konexioa.
3. chainguard.Config(app_name="my_app", app_version="1.0", env_vars={"DB_HOST": "127.0.0.1", "DB_USER": "erabiltzaile-izena", "DB_PASSWORD": "pasahitza"}) - Sortu Chainguard-en konfigurazio segurua.
4. llm.query(query, db=cnx, cfg=cfg) - Erabili LangChain datu-basea kontsultatzeko.
5. inprimatu(emaitza) - Inprimatu kontsultaren emaitza.
6. import langchain - Inportatu LangChain liburutegia.
7. import mysql.connector - Inportatu Percona datu-basearen konektorea.
8. import chainguard - Inportatu Chainguard liburutegia.
9. llm = LLM() - Sortu LangChain LLM instantzia bat eredurik zehaztu gabe.
10. cnx = mysql.connector.connect() - Sortu Percona datu-baseko konexioa datu-baserik zehaztu gabe.

Bistaratzea

Hona hemen Chart.js erabiliz lehenetsitako arkitektura seguruaren bistaratzea:

{
  "mota": "barra",
  "datuak": {
    "labels": ["Percona Database", "Chainguard Secure Configuration", "LangChain LLM"],
    "datu multzoak": [
      {
        "label": "Segurtasun Ezaugarriak",
        "datuak": [10, 8, 12],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56"]
      }
    ]
  },
  "aukerak": {
    "titulua": {
      "bistaratu": egia,
      "text": "Arkitektura lehenetsi segurua"
    },
    "eskalak": {
      "yAxes": [
        {
          "ticks": {
            "beginAtZero": egia
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ikuspegi honek Perconaren kode irekiko datu-base seguruen segurtasun-ezaugarriak erakusten ditu, Chainguard-en lehenetsitako ikuspegi segurua eta LangChain-en LLM.

Ondorioa

AI bidezko web aplikazioetarako lehenetsitako arkitektura segurua ezartzea funtsezkoa da gaur egungo mehatxuen panoraman. Perconaren kode irekiko datu-base seguruak Chainguard-en lehenetsitako ikuspegiarekin konbinatuz eta LangChain-ekin integratuz, AI-k bultzatutako balizko erasoei aurre egin diezaiekeen arkitektura sendo eta seguru bat sor dezakegu. Artikulu honek arkitektura hau ezartzeko gida praktiko bat eman du, kodeen adibideak eta bistaratzeak barne.