LangChain LLM данасын жасаңыз

AI-мен жұмыс істейтін веб-қосымшалар үшін әдепкі бойынша қауіпсіз архитектураны енгізу

Кіріспе

Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін веб-қосымшалар кең тараған сайын, сенімді және қауіпсіз архитектураға деген қажеттілік бұрын-соңды болмаған. Жасанды интеллектпен басқарылатын шабуылдардың көбеюімен ықтимал қауіптерге төтеп бере алатын әдепкі бойынша қауіпсіз тәсілді енгізу өте маңызды. Бұл мақалада біз Percona-ның қауіпсіз ашық бастапқы дерекқорларын Chainguard-тың әдепкі бойынша қауіпсіз әдісімен біріктіруді және AI-мен жұмыс істейтін веб-қосымшаларға арналған LangChain-пен біріктіруді қарастырамыз.

AI-мен жұмыс істейтін веб-қосымшаларға қауіп төндіреді

AI-мен жұмыс істейтін веб-қосымшалар әртүрлі қауіптерге осал, соның ішінде:

Деректерді улану: AI үлгілерін зиянды деректерді беру арқылы басқаруға болады, бұл қате болжамдарға немесе шешімдерге әкеледі.
Модельдің инверсиясы: шабуылдаушылар AI үлгісі немесе оның жаттығу деректері туралы құпия ақпаратты шығара алады.
Қарсыластық шабуылдары: AI үлгілерін үлгіні жаңылыстыруға арналған мұқият жасалған енгізулер арқылы алдауға болады.

Әдепкі бойынша қауіпсіз архитектура

Бұл қауіптерді азайту үшін біз Percona-ның қауіпсіз ашық бастапқы дерекқорларын Chainguard-тың әдепкі бойынша қауіпсіз әдісімен біріктіретін және AI-мен жұмыс істейтін веб-қосымшаларға арналған LangChain-пен біріктіретін әдепкі бойынша қауіпсіз архитектураны енгіземіз.

Перконаның қауіпсіз ашық бастапқы дерекқорлары

Percona MySQL үшін Percona серверін және PostgreSQL үшін Percona серверін қоса алғанда, қауіпсіз ашық бастапқы дерекқорларды ұсынады. Бұл дерекқорлар сенімді қауіпсіздік мүмкіндіктерін қамтамасыз етеді, мысалы:

Шифрлау: құпия ақпараттың құпия болып қалуын қамтамасыз ететін деректер тыныштықта және тасымалдау кезінде шифрланады.
Қатынастарды басқару: Нақты рұқсатты басқару әкімшілерге құпия деректерге қол жеткізуді шектеуге және тек уәкілетті қызметкерлер деректерді өзгерте немесе жоя алатынына көз жеткізуге мүмкіндік береді.
Аудит: егжей-тегжейлі аудит мүмкіндіктері дерекқордағы барлық әрекеттердің толық жазбасын қамтамасыз етеді, бұл қауіпсіздік оқиғаларын анықтауды және оларға жауап беруді жеңілдетеді.

Chainguard әдепкі бойынша қауіпсіз тәсілі

Chainguard әдепкі бойынша қауіпсіз әдісті ұсынады, ол қолданбалардың басынан бастап қауіпсіздікті ескере отырып құрастырылуын қамтамасыз етеді. Бұл тәсіл мыналарды қамтиды:

Ең аз артықшылық: Қолданбалар өз функцияларын орындау үшін қажетті ең аз артықшылықпен жұмыс істеуге арналған, шабуыл бетін азайтады.
Өзгермейтін инфрақұрылым: Инфрақұрылым қауіпсіздік оқиғаларын анықтауды және оларға жауап беруді жеңілдететін өзгермейтін етіп жасалған.
Қауіпсіз конфигурация: қолданбалар қауіпсіздікті ескере отырып конфигурацияланады, оның ішінде қауіпсіз әдепкі параметрлер мен ең аз конфигурация.

LangChain интеграциясы

LangChain - бұл AI-мен жұмыс істейтін веб-қосымшаларды құру үшін қарапайым және интуитивті API ұсынатын Python кітапханасы. Біз LangChain-ті Percona-ның қауіпсіз ашық бастапқы дерекқорларымен және Chainguard-тың әдепкі бойынша қауіпсіз әдісімен біріктіреміз, бұл сенімді және қауіпсіз архитектураны жасау.

Код мысалы

Мұнда LangChain-ті Percona-ның қауіпсіз ашық бастапқы дерекқорларымен және Chainguard-тың әдепкі бойынша қауіпсіз әдісімен біріктіру жолын көрсететін қарапайым код мысалы берілген:

langchain импорттау
langchain импорт LLM


llm = LLM(
    model_name="davinci:2-үлкен",
    құрылғы = "cuda",
    max_tokens=1024,
)

# Percona дерекқор қосылымын жасаңыз
mysql.connector импорттау
cnx = mysql.connector.connect(
    user='username',
    password='password',
    хост='127.0.0.1',
    дерекқор = 'мәліметтер базасы'
)

# Chainguard қауіпсіз конфигурациясын жасаңыз
импорттық тізбекті қорғау
cfg = chainguard.Config(
    қолданба_атауы="менің_қолданбам",
    қолданба_нұсқасы = "1.0",
    env_vars={
        "DB_HOST": "127.0.0.1",
        "DB_USER": "пайдаланушы аты",
        "DB_PASSWORD": "пароль",
    },
)

# Деректер базасын сұрау үшін LangChain пайдаланыңыз
query = "менің кестемнен * ТАҢДАУ"
нәтиже = llm.query(сұрау, db=cnx, cfg=cfg)

# Нәтижені басып шығарыңыз
басып шығару (нәтиже)

Бұл код мысалы LangChain LLM данасын жасауды, Percona дерекқорына қосылуды және Chainguard қауіпсіз конфигурациясын жасауды көрсетеді. Содан кейін ол дерекқорды сұрау және нәтижені басып шығару үшін LangChain пайдаланады.

Ең көп қолданылатын 5-10 пәрмендер/үзінділер

Міне, осы технология үшін ең көп қолданылатын 5-10 командалар/үзінділер:

langchain.LLM(model_name="davinci:2-large", device="cuda", max_tokens=1024) - LangChain LLM данасын жасаңыз.
mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='127.0.0.1', database='database') - Percona дерекқор қосылымын жасаңыз.
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 қауіпсіз конфигурациясын жасаңыз.
llm.query(query, db=cnx, cfg=cfg) - дерекқорды сұрау үшін LangChain пайдаланыңыз.
басып шығару(нәтиже) - сұрау нәтижесін басып шығару.
импорт langchain - LangChain кітапханасын импорттау.
import mysql.connector - Percona дерекқор қосқышын импорттау.
import chainguard - Chainguard кітапханасын импорттаңыз.
llm = LLM() - Үлгіні көрсетпей LangChain LLM данасын жасаңыз.
cnx = mysql.connector.connect() - Дерекқорды көрсетпей Percona дерекқор қосылымын жасаңыз.

визуализация

Мұнда Chart.js арқылы қауіпсіз-әдепкі архитектураның визуализациясы берілген:

{
  "түрі": "бар",
  «деректер»: {
    "labels": ["Percona Database", "Chainguard Secure Configuration", "LangChain LLM"],
    "деректер жинағы": [
      {
        "label": "Қауіпсіздік мүмкіндіктері",
        "деректер": [10, 8, 12],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56"]
      }
    ]
  },
  "опциялар": {
    «атауы»: {
      "дисплей": шын,
      "text": "Әдепкі бойынша қауіпсіз архитектура"
    },
    «таразы»: {
      "yAxes": [
        {
          «кенелер»: {
            "beginAtZero": шын
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Бұл визуализация Percona қауіпсіз ашық бастапқы дерекқорларының, Chainguard әдепкі бойынша қауіпсіз әдісінің және LangChain's LLM қауіпсіздік мүмкіндіктерін көрсетеді.

Қорытынды

AI-мен жұмыс істейтін веб-қосымшалар үшін әдепкі бойынша қауіпсіз архитектураны енгізу бүгінгі қауіп ландшафтында өте маңызды. Percona-ның қауіпсіз ашық бастапқы дерекқорларын Chainguard-тың әдепкі бойынша қауіпсіз әдісімен біріктіру және LangChain-пен біріктіру арқылы біз AI басқаратын ықтимал шабуылдарға төтеп бере алатын сенімді және қауіпсіз архитектураны жасай аламыз. Бұл мақалада код мысалдары мен визуализацияларды қоса алғанда, осы архитектураны жүзеге асыру жолы бойынша практикалық нұсқаулық берілген.

LangChain LLM данасын жасаңыз

Перконаның қауіпсіз ашық бастапқы дерекқорлары

Chainguard әдепкі бойынша қауіпсіз тәсілі

LangChain интеграциясы

Have Questions?