AI- ଚାଳିତ ୱେବ୍ ଆପ୍ଲିକେସନ୍ ପାଇଁ ସୁରକ୍ଷିତ-ବାଇ-ଡିଫଲ୍ଟ ସ୍ଥାପତ୍ୟକୁ କାର୍ଯ୍ୟକାରୀ କରିବା
ପରିଚୟ
ଯେହେତୁ AI ଚାଳିତ ୱେବ୍ ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ଦିନକୁ ଦିନ ପ୍ରଚଳିତ ହେଉଛି, ଦୃ ust ଏବଂ ସୁରକ୍ଷିତ ସ୍ଥାପତ୍ୟର ଆବଶ୍ୟକତା କଦାପି ଅଧିକ ଚାପଗ୍ରସ୍ତ ହୋଇନାହିଁ | AI ଚାଳିତ ଆକ୍ରମଣର ବୃଦ୍ଧି ସହିତ, ଏକ ସୁରକ୍ଷିତ-ଡିଫଲ୍ଟ ଆଭିମୁଖ୍ୟ କାର୍ଯ୍ୟକାରୀ କରିବା ଜରୁରୀ ଅଟେ ଯାହା ସମ୍ଭାବ୍ୟ ବିପଦକୁ ସହ୍ୟ କରିପାରିବ | ଏହି ଆର୍ଟିକିଲରେ, ଆମେ କିପରି ପର୍କୋନାଙ୍କ ସୁରକ୍ଷିତ ମୁକ୍ତ ଉତ୍ସ ଡାଟାବେସ୍ଗୁଡ଼ିକୁ Chainguard ର ସୁରକ୍ଷିତ-ବାଇ-ଡିଫଲ୍ଟ ଆଭିମୁଖ୍ୟ ସହିତ ମିଶ୍ରଣ କରିବା ଏବଂ AI- ଚାଳିତ ୱେବ୍ ଆପ୍ଲିକେସନ୍ ପାଇଁ LangChain ସହିତ ଏକୀଭୂତ ହେବା ବିଷୟରେ ଅନୁସନ୍ଧାନ କରିବୁ |
AI ଚାଳିତ ୱେବ୍ ଆପ୍ଲିକେସନ୍ ପାଇଁ ଧମକ
AI ଚାଳିତ ୱେବ୍ ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ବିଭିନ୍ନ ବିପଦ ପାଇଁ ଅସୁରକ୍ଷିତ, ଏଥିରେ ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ:
- ** ଡାଟା ବିଷାକ୍ତ **: AI ମଡେଲଗୁଡିକ ସେମାନଙ୍କୁ ଖରାପ ତଥ୍ୟ ଖାଇବାକୁ ଦେଇ ବ୍ୟବହାର କରାଯାଇପାରିବ, ଯାହା ଭୁଲ ଭବିଷ୍ୟବାଣୀ କିମ୍ବା ନିଷ୍ପତ୍ତି ନେଇଥାଏ |
- ** ମଡେଲ୍ ଇନଭର୍ସନ୍ **: ଆକ୍ରମଣକାରୀମାନେ AI ମଡେଲ୍ କିମ୍ବା ଏହାର ତାଲିମ ତଥ୍ୟ ବିଷୟରେ ସମ୍ବେଦନଶୀଳ ସୂଚନା ଅନୁମାନ କରିପାରିବେ |
- ** ପ୍ରତିକୂଳ ଆକ୍ରମଣ **: ଏଇ ମଡେଲଗୁଡିକ ଯତ୍ନର ସହ ତିଆରି ଇନପୁଟ ଦ୍ୱାରା ପ୍ରତାରିତ ହୋଇପାରେ ଯାହା ମଡେଲକୁ ବିଭ୍ରାନ୍ତ କରିବା ପାଇଁ ପରିକଳ୍ପିତ |
ସୁରକ୍ଷିତ-ବାଇ-ଡିଫଲ୍ଟ ସ୍ଥାପତ୍ୟ
ଏହି ଧମକକୁ ହ୍ରାସ କରିବା ପାଇଁ, ଆମେ ଏକ ସୁରକ୍ଷିତ-ବାଇ-ଡିଫଲ୍ଟ ସ୍ଥାପତ୍ୟ ପ୍ରୟୋଗ କରିବୁ ଯାହା ପର୍କୋନାର ସୁରକ୍ଷିତ ମୁକ୍ତ-ଉତ୍ସ ଡାଟାବେସ୍ ସହିତ Chainguard ର ସୁରକ୍ଷିତ-ବାଇ-ଡିଫଲ୍ଟ ପଦ୍ଧତି ଏବଂ AI- ପାୱାର୍ ୱେବ୍ ଆପ୍ଲିକେସନ୍ ପାଇଁ LangChain ସହିତ ଏକୀଭୂତ କରେ |
ପର୍କୋନାର ସୁରକ୍ଷିତ ମୁକ୍ତ ଉତ୍ସ ଡାଟାବେସ୍ |
Percona MySQL ପାଇଁ Percona Server ଏବଂ PostgreSQL ପାଇଁ Percona Server ସହିତ ସୁରକ୍ଷିତ ମୁକ୍ତ ଉତ୍ସ ଡାଟାବେସର ଏକ ସୀମା ପ୍ରଦାନ କରେ | ଏହି ଡାଟାବେସ୍ ଦୃ rob ସୁରକ୍ଷା ବ features ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ପ୍ରଦାନ କରେ, ଯେପରି:
- ** ଏନକ୍ରିପସନ୍ **: ବିଶ୍ରାମ ଏବଂ ଗମନାଗମନରେ ତଥ୍ୟ ଏନକ୍ରିପ୍ଟ ହୋଇଛି, ଏହା ନିଶ୍ଚିତ କରେ ଯେ ସମ୍ବେଦନଶୀଳ ସୂଚନା ଗୋପନୀୟ ରହିଥାଏ |
- ** ଆକ୍ସେସ୍ କଣ୍ଟ୍ରୋଲ୍ **: ସୂକ୍ଷ୍ମ-ଗ୍ରେଡ୍ ଆକ୍ସେସ୍ କଣ୍ଟ୍ରୋଲ୍ ପ୍ରଶାସକମାନଙ୍କୁ ସମ୍ବେଦନଶୀଳ ତଥ୍ୟର ପ୍ରବେଶକୁ ସୀମିତ କରିବାକୁ ଅନୁମତି ଦେଇଥାଏ ଏବଂ ନିଶ୍ଚିତ କରେ ଯେ କେବଳ ପ୍ରାଧିକୃତ କର୍ମଚାରୀମାନେ ତଥ୍ୟ ପରିବର୍ତ୍ତନ କିମ୍ବା ବିଲୋପ କରିପାରିବେ |
- ** ଅଡିଟ୍ **: ବିସ୍ତୃତ ଅଡିଟ୍ କ୍ଷମତା ସମସ୍ତ ଡାଟାବେସ୍ କାର୍ଯ୍ୟକଳାପର ଏକ ବିସ୍ତୃତ ରେକର୍ଡ ପ୍ରଦାନ କରିଥାଏ, ଯାହା ସୁରକ୍ଷା ଘଟଣାଗୁଡ଼ିକୁ ଚିହ୍ନଟ କରିବା ଏବଂ ପ୍ରତିକ୍ରିୟା କରିବା ସହଜ କରିଥାଏ |
Chainguard ର ନିରାପତ୍ତା ଦ୍ by ାରା ଡିଫଲ୍ଟ ଉପାୟ |
Chainguard ଏକ ସୁରକ୍ଷିତ-ବାଇ-ଡିଫଲ୍ଟ ପଦ୍ଧତି ପ୍ରଦାନ କରେ ଯାହା ନିଶ୍ଚିତ କରେ ଯେ ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ଆରମ୍ଭରୁ ସୁରକ୍ଷାକୁ ଦୃଷ୍ଟିରେ ରଖି ନିର୍ମିତ ହୋଇଛି | ଏହି ପଦ୍ଧତି ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ:
- ** ସର୍ବନିମ୍ନ ସୁବିଧା **: ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ସେମାନଙ୍କର କାର୍ଯ୍ୟ ସମ୍ପାଦନ କରିବା ପାଇଁ ଆବଶ୍ୟକ ସର୍ବନିମ୍ନ ସୁବିଧା ସହିତ ଚଲାଇବା ପାଇଁ ଡିଜାଇନ୍ ହୋଇଛି, ଆକ୍ରମଣ ପୃଷ୍ଠକୁ ହ୍ରାସ କରେ |
- ** ଅକ୍ଷୟ ଭିତ୍ତିଭୂମି **: ଭିତ୍ତିଭୂମି ଅପରିବର୍ତ୍ତନୀୟ ଭାବରେ ଡିଜାଇନ୍ ହୋଇଛି, ଯାହା ସୁରକ୍ଷା ଘଟଣାଗୁଡ଼ିକୁ ଚିହ୍ନଟ କରିବା ଏବଂ ପ୍ରତିକ୍ରିୟା କରିବା ସହଜ କରିଥାଏ |
- ** ସୁରକ୍ଷିତ ବିନ୍ୟାସ **: ସୁରକ୍ଷିତ ଡିଫଲ୍ଟ ଏବଂ ସର୍ବନିମ୍ନ ବିନ୍ୟାସକୁ ଅନ୍ତର୍ଭୂକ୍ତ କରି ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ସୁରକ୍ଷାକୁ ଦୃଷ୍ଟିରେ ରଖି ବିନ୍ୟାସିତ ହୋଇଛି |
ଲାଙ୍ଗ୍ ଚେନ୍ ଇଣ୍ଟିଗ୍ରେସନ୍ |
LangChain ହେଉଛି ଏକ ପାଇଥନ୍ ଲାଇବ୍ରେରୀ ଯାହା AI- ଚାଳିତ ୱେବ୍ ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ନିର୍ମାଣ ପାଇଁ ଏକ ସରଳ ଏବଂ ଅନ୍ତର୍ନିହିତ API ପ୍ରଦାନ କରେ | ଏକ ଦୃ ust ଼ ଏବଂ ସୁରକ୍ଷିତ ସ୍ଥାପତ୍ୟ ସୃଷ୍ଟି କରିବା ପାଇଁ ଆମେ ପର୍କୋନା ର ସୁରକ୍ଷିତ ମୁକ୍ତ ଉତ୍ସ ଡାଟାବେସ୍ ଏବଂ Chainguard ର ସୁରକ୍ଷିତ-ଡିଫଲ୍ଟ ପଦ୍ଧତି ସହିତ LangChain କୁ ଏକତ୍ରିତ କରିବୁ |
କୋଡ୍ ଉଦାହରଣ
ଏଠାରେ ଏକ ସରଳ ସଂକେତ ଉଦାହରଣ ଅଛି ଯାହା ପର୍କୋନାର ସୁରକ୍ଷିତ ମୁକ୍ତ ଉତ୍ସ ଡାଟାବେସ୍ ଏବଂ ଚାଙ୍ଗୁଆର୍ଡର ସୁରକ୍ଷିତ-ବାଇ-ଡିଫଲ୍ଟ ପଦ୍ଧତି ସହିତ ଲ୍ୟାଙ୍ଗ ଚେନ୍ କୁ କିପରି ଏକୀକୃତ କରାଯିବ ତାହା ଦର୍ଶାଏ | `` ପାଇଥନ୍ | langchain ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ | langchain ଆମଦାନି LLM ରୁ |
llm = LLM ( model_name = "davinci: 2-ବଡ", ଉପକରଣ = "କୁଡା", max_tokens = 1024, )
ଏକ ପର୍କୋନା ଡାଟାବେସ୍ ସଂଯୋଗ ସୃଷ୍ଟି କରନ୍ତୁ |
mysql.connector ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ | cnx = mysql.connector.connect ( ଉପଯୋଗକର୍ତ୍ତା = 'ଉପଯୋଗକର୍ତ୍ତା ନାମ', ପାସୱାର୍ଡ = 'ପାସୱାର୍ଡ', ହୋଷ୍ଟ = '127.0.0.1', ଡାଟାବେସ୍ = 'ଡାଟାବେସ୍' )
ଏକ Chainguard ସୁରକ୍ଷିତ ସଂରଚନା ସୃଷ୍ଟି କରନ୍ତୁ |
ଚେଙ୍ଗୁର୍ଡ ଆମଦାନୀ କରନ୍ତୁ | cfg = chainguard.Config ( app_name = "my_app", app_version = "1.0", env_vars = { "DB_HOST": "127.0.0.1", "DB_USER": "ଉପଯୋଗକର୍ତ୍ତା ନାମ", "DB_PASSWORD": "ପାସୱାର୍ଡ", }, )
ଡାଟାବେସ୍ ଜିଜ୍ଞାସା କରିବାକୁ LangChain ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତୁ | query = "my_table ରୁ SELECT *" ଫଳାଫଳ = llm.query (ଜିଜ୍ଞାସା, db = cnx, cfg = cfg)
ଫଳାଫଳ ମୁଦ୍ରଣ କରନ୍ତୁ |
ମୁଦ୍ରଣ (ଫଳାଫଳ) `` ଏହି କୋଡ୍ ଉଦାହରଣ ଦର୍ଶାଏ ଯେ କିପରି ଏକ LangChain LLM ଉଦାହରଣ ସୃଷ୍ଟି କରିବେ, ଏକ ପର୍କୋନା ଡାଟାବେସ୍ ସହିତ ସଂଯୋଗ କରିବେ ଏବଂ ଏକ Chainguard ସୁରକ୍ଷିତ ସଂରଚନା ସୃଷ୍ଟି କରିବେ | ଏହା ପରେ ଡାଟାବେସ୍ ଜିଜ୍ଞାସା କରିବା ଏବଂ ଫଳାଫଳ ପ୍ରିଣ୍ଟ୍ କରିବା ପାଇଁ ଲ୍ୟାଙ୍ଗ୍ ଚେନ୍ ବ୍ୟବହାର କରେ |
ଶ୍ରେଷ୍ଠ 5-10 ସର୍ବାଧିକ ବ୍ୟବହୃତ ନିର୍ଦ୍ଦେଶ / ସ୍ନିପେଟ୍
ଏହି ଟେକ୍ନୋଲୋଜି ପାଇଁ ଏଠାରେ ସର୍ବାଧିକ 5-10 ସର୍ବାଧିକ ବ୍ୟବହୃତ କମାଣ୍ଡ / ସ୍ନିପେଟ୍ ଅଛି:
1। "Langchain.LLM (model_name =" davinci: 2-large ", device =" cuda ", max_tokens = 1024)" - ଏକ LangChain LLM ଉଦାହରଣ ସୃଷ୍ଟି କରନ୍ତୁ | 2। 3। 4। "Llm.query (ଜିଜ୍ଞାସା, db = cnx, cfg = cfg)" - ଡାଟାବେସ୍ ଜିଜ୍ଞାସା କରିବାକୁ LangChain ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତୁ | 5। "ପ୍ରିଣ୍ଟ୍ (ଫଳାଫଳ)" - ଜିଜ୍ଞାସାର ଫଳାଫଳ ପ୍ରିଣ୍ଟ୍ କର | 6। "ଆମଦାନୀ langchain" - LangChain ଲାଇବ୍ରେରୀ ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ | 7. mysql.connector ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ - ପର୍କୋନା ଡାଟାବେସ୍ ସଂଯୋଜକ ଆମଦାନୀ କରନ୍ତୁ | 8। "Chainguard ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ" - Chainguard ଲାଇବ୍ରେରୀ ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ | 9। "Llm = LLM ()" - ଏକ ମଡେଲ୍ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ନକରି ଏକ LangChain LLM ଉଦାହରଣ ସୃଷ୍ଟି କରନ୍ତୁ | 10। "Cnx = mysql.connector.connect ()" - ଏକ ଡାଟାବେସ୍ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ନକରି ଏକ ପର୍କୋନା ଡାଟାବେସ୍ ସଂଯୋଗ ସୃଷ୍ଟି କରନ୍ତୁ |
ଭିଜୁଆଲାଇଜେସନ୍
Chart.js ବ୍ୟବହାର କରି ସୁରକ୍ଷିତ-ବାଇ-ଡିଫଲ୍ଟ ସ୍ଥାପତ୍ୟର ଏକ ଭିଜୁଆଲାଇଜେସନ୍:
json { "ପ୍ରକାର": "ଦଣ୍ଡିକା", "ଡାଟା": { "ଲେବଲ୍": "ଡାଟାବେସ୍": [ { "label": "ସୁରକ୍ଷା ବ Features ଶିଷ୍ଟ୍ୟଗୁଡିକ", "ଡାଟା": [10, 8, 12], "ପୃଷ୍ଠଭୂମି ରଙ୍ଗ": ["# FF6384", "# 36A2EB", "# FFCE56"] } ] }, "ବିକଳ୍ପଗୁଡିକ": { "ଆଖ୍ୟା": { "ପ୍ରଦର୍ଶନ": ସତ୍ୟ, "ପାଠ୍ୟ": "ନିରାପତ୍ତା ଦ୍ by ାରା ଡିଫଲ୍ଟ ସ୍ଥାପତ୍ୟ" }, "ମାପ": { "yAxes": [ { "ଟିକ୍ସ": { "startAtZero": ସତ୍ୟ | } } ] } } }
ଏହି ଭିଜୁଆଲାଇଜେସନ୍ ପର୍କୋନାର ସୁରକ୍ଷିତ ମୁକ୍ତ ଉତ୍ସ ଡାଟାବେସର ସୁରକ୍ଷା ବ features ଶିଷ୍ଟ୍ୟ, ଚାଙ୍ଗୁଆର୍ଡର ସୁରକ୍ଷିତ-ଡିଫଲ୍ଟ ଆଭିମୁଖ୍ୟ ଏବଂ ଲ୍ୟାଙ୍ଗଚେନର LLM କୁ ଦର୍ଶାଏ |
ସିଦ୍ଧାନ୍ତ
ଆଜିର ବିପଦ ଦୃଶ୍ୟରେ AI- ଚାଳିତ ୱେବ୍ ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ପାଇଁ ଏକ ସୁରକ୍ଷିତ-ବାଇ-ଡିଫଲ୍ଟ ସ୍ଥାପତ୍ୟ କାର୍ଯ୍ୟକାରୀ କରିବା ଅତ୍ୟନ୍ତ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ | ପର୍କୋନାର ସୁରକ୍ଷିତ ମୁକ୍ତ ଉତ୍ସ ଡାଟାବେସ୍ଗୁଡ଼ିକୁ Chainguard ର ସୁରକ୍ଷିତ-ବାଇ-ଡିଫଲ୍ଟ ଆଭିମୁଖ୍ୟ ଏବଂ ଲ୍ୟାଙ୍ଗଚେନ ସହିତ ଏକୀକୃତ କରି, ଆମେ ଏକ ଦୃ ust ଏବଂ ସୁରକ୍ଷିତ ସ୍ଥାପତ୍ୟ ସୃଷ୍ଟି କରିପାରିବା ଯାହା ସମ୍ଭାବ୍ୟ AI ଚାଳିତ ଆକ୍ରମଣକୁ ପ୍ରତିହତ କରିପାରିବ | ଏହି ଆର୍ଟିକିଲ୍ କୋଡ୍ ସ୍ଥାପନା ଏବଂ ଭିଜୁଆଲାଇଜେସନ୍ ସହିତ ଏହି ସ୍ଥାପତ୍ୟକୁ କିପରି କାର୍ଯ୍ୟକାରୀ କରାଯିବ ସେ ସମ୍ବନ୍ଧରେ ଏକ ବ୍ୟବହାରିକ ଗାଇଡ୍ ପ୍ରଦାନ କରିଛି |