A implementação de identidade em aplicações de Gen-AI historicamente teve um papel secundário, sendo utilizada apenas para restringir o acesso a usuários autorizados em ambientes específicos, como Recursos Humanos, Finanças e Jurídico. Essa realidade trouxe à tona o desafio de como gerenciar o acesso a documentos dentro de um mesmo aplicativo, especialmente quando é necessário limitar a visualização de certas informações para grupos específicos, como contratados em comparação a funcionários.

A solução proposta envolve três componentes principais: a ingestão de dados ciente da identidade, um banco de dados vetorial com filtragem por metadados de autorização e uma recuperação que impõe identidade e semântica. A ingestão consciente da identidade é realizada através de repositórios de documentos que marcam quais identidades estão autorizadas a acessar certos documentos, utilizando ferramentas como o Google Drive.

Além disso, o banco de dados vetorial atua como intermediário entre a ingestão de dados e a recuperação, permitindo a filtragem de documentos com base em metadados que contêm informações de autorização. A técnica é aplicada através da ferramenta *Pinecone*, que permite consultas com filtragem de identidade, garantindo que apenas os documentos apropriados sejam acessados por usuários específicos.

1. Ingestão de dados ciente da identidade.

2. Banco de dados vetorial com metadados de autorização.

3. Recuperação com imposição de identidade.

4. Uso da plataforma Unstructured.IO.

5. Implementação do PebbloRetrievalChain.

A implementação do *PebbloRetrievalChain* possibilita que a recuperação de informações se alinhe semanticamente com as autorizações do usuário, aplicando políticas de segurança durante o acesso. O uso dessa abordagem reduz a necessidade de múltiplas aplicações separadas e melhora a gestão dos acessos, permitindo que as equipes de TI integrem mais rapidamente a identidade nos comportamentos das aplicações Gen-AI.

A incorporação de medidas de segurança baseadas em identidade é essencial para o sucesso de aplicações Gen-AI nas organizações. Com a solução proposta pela Daxa, ferramentas como Unstructured.IO e Langchain podem ser adotadas rapidamente, proporcionando uma abordagem prática para o controle de acesso a informações sensíveis. Ao implementar essas soluções, as empresas poderão minimizar riscos de vazamento de dados e oferecer um ambiente mais seguro aos seus usuários. Para mais conteúdos sobre inovação em tecnologia e segurança de dados, inscreva-se em nossa newsletter e acompanhe as atualizações diárias!

FONTES:

1. Pebblo GitHub

2. Pebblo Website

3. Unstructured Enterprise Platform

4. Pinecone filtering with metadata