[Перевод] Пять документов ломают ваш RAG: где реальная уязвимость и что с ней делать
RAG часто воспринимают как аккуратный способ «заземлить» LLM на документах и снизить риск галлюцинаций. Но у этой архитектуры есть менее очевидная проблема: контекст из базы знаний обычно считается доверенным, хотя именно через него в модель могут попасть вредоносные инструкции.
В статье разбираем, как несколько отравленных документов могут повлиять на ответы системы, почему эмбеддинги нельзя считать безопасной абстракцией и какие уровни защиты нужны, если RAG используется не в демо, а в реальном продакшене.
К рискам RAGИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- Почему ваша LLM-платформа — следующая цель: аудит безопасности AI-сервиса изнутри
- Простой гайд как на одном и том же сервере иметь и панель 3X-UI за NGINX, и свой сервис
- Спираль эволюции веб-дизайна: от десктопной версии к адаптиву и обратно к многоликости
- Окружайте, так удобнее промахиваться! Встроенные в Hugging Face проверки ML-моделей против одного сканера
- [Перевод] Проблемы санации SVG
- Яндекс Плюс AdTech: как экосистемные решения обеспечили рост продаж билетов на фильм «Горыныч»
- Молодые дизайнеры против алгоритмов: страх перед ИИ испытывает лишь каждый десятый
- Безопасность приложений на Typescript от А до Я: гайд по защите от очевидных и не очень уязвимостей
- Доля рекламных бюджетов под управлением ИИ в Яндексе достигла 85%
- Яндекс начинает эксперименты с монетизацией каналов в MAX