检索增强生成 (RAG) 是一种结合了以下要素的人工智能架构模式： 搜索或检索步骤 配 大型语言模型 (LLM)因此，该模型使用以下方式回答问题 具体、经批准的原始文件 而不是仅仅依赖于其训练数据。
在 RAG 系统中，工作流程通常是：
- 用户提问
- 该系统会搜索相关的企业文档，例如政策、工单、知识库或合同。
- 检索到的内容作为上下文传递给LLM。
- LLM（法学硕士）会根据这些文件生成答案。
这种方法使人工智能聊天机器人能够提供 准确、最新且符合语境的答案 同时减少幻觉和不受控制的数据暴露。
这对中小企业意味着什么
对于中小企业而言，RAG 通常是 不安全的AI实验与实际的AI应用之间的区别.
主要影响包括：
- 根据您的数据给出的答案
RAG 不提供通用答案，而是让 AI 工具根据您实际的政策、流程和文档进行回答。
- 降低虚假信息传播风险
由于答案是基于检索到的文档，RAG 大大降低了给出自信但错误答案的可能性。
- 改善安全状况
数据保存在定义的存储库中，并且可以根据角色限制访问权限，从而减少意外泄露。
- 更快的入职和支持
员工可以从内部文档中自助获取答案，而无需暴露原始文件或敏感系统。
简而言之，RAG 使中小企业能够利用人工智能。 安全有效地而无需将完全控制权交给通用模型。
这对托管服务提供商 (MSP) 意味着什么
对于托管服务提供商而言，RAG 是 基础 提供安全、可扩展的人工智能服务。
主要考虑因素包括：
- 租户隔离
RAG 能够严格隔离客户数据，确保一个客户的文档永远不会被用来回答另一个客户的问题。
- 受控数据范围
MSP 可以精确限制 AI 助手可以参考哪些文档、系统或时间范围。
- 可审计性和信任
许多 RAG 系统可以显示引用或来源参考，帮助 MSP 解释答案的来源。
- 降低责任风险
将回复建立在已批准的文件基础上，可以降低人工智能生成的指导对客户造成伤害的风险。
- 服务差异化
安全的、基于 RAG 的 AI 助手可以增强服务台、虚拟首席信息安全官 (vCISO) 服务和内部运营，而不会损害安全性。
为什么 RAG 对企业人工智能安全至关重要
不含 RAG：
用 RAG：
- 答案是有依据的
- 数据访问是明确的
- 安全控制措施仍然有效
实用建议
RAG 将 LLM 从一个 通用语言引擎 成 受控企业助理.
适用于中小企业和托管服务提供商：
- 对于严肃的部署，RAG（红绿灯）并非可有可无。
- 这是一项核心安全和治理控制措施。
- 它能够在不放弃数据控制权的前提下实现人工智能的普及。
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