Как создать безопасную интеграцию базы знаний для агентов ИИ

Узнайте, как создавать безопасные интеграции баз знаний ИИ, которые защищают данные, обеспечивают соблюдение разрешений и поддерживают доверенных корпоративных агентов.

При правильном подходе интеграция с базами знаний позволяет ИИ-агентам выдавать конкретные, контекстно-обоснованные ответы, не заставляя сотрудников копаться в бесконечных папках. При неправильном подходе возникают уязвимости безопасности и ошибки в разрешениях, подрывающие доверие.

Сложность для разработчиков программного обеспечения, создающих такие интеграции, заключается в том, что не существует двух баз знаний, которые обрабатывают разрешения одинаково. Одна может контролировать контент на уровне пространства, другая — на уровне страницы, а третья — на уровне вложений.

Усугубляет эти проблемы то, что разрешения не статичны. Они меняются, когда люди присоединяются к командам или покидают их, меняют роли или когда владельцы контента обновляют правила видимости. Если ваша интеграция не отражает эти элементы управления точно и в режиме реального времени, вы рискуете предоставить неверные данные не тому человеку.

Создавая интеграцию этих баз знаний самостоятельно, мы изучили множество практических советов о том, как создавать безопасные и удобные в обслуживании соединители, которые сокращают время развертывания без ущерба для безопасности данных.

1. Рассматривайте разрешения как тип данных первого класса.

Слишком много интеграционных проектов отдают приоритет синхронизации контента, а не правам доступа. Этот подход обратный. Прежде чем ваш ИИ-агент обработает одну страницу, он должен понять модель прав доступа исходной системы и уметь её представлять внутри себя.

Это означает:

- Отображение каждой соответствующей области разрешений в исходной системе (пространство, папка, страница, вложение, комментарий).

- Представление разрешений в модели данных, чтобы ваш ИИ-агент мог применять их перед возвратом результата.

- Проектирование с учётом исключений. Например, если статья общедоступна в рамках отдела, но содержит одно ограниченное вложение, ваш коннектор должен учитывать это частичное ограничение.

Например, при интеграции с Confluence необходимо проверять правила как на уровне пространства, так и на уровне страницы для каждого запроса. Если вы кэшируете контент для ускорения поиска, необходимо также кэшировать разрешения и оперативно отменять их при изменении.

2. Синхронизируйте разрешения так же часто, как и контент

Разрешения быстро меняются. Сотрудника могут повысить в должности, перевести или исключить из проекта, требующего особого внимания, и контент, к которому он ранее имел доступ, внезапно станет недоступным. Ваш ИИ-агент никогда не должен полагаться на устаревший снимок разрешений.

Практический подход — привязать обновления разрешений к той же частоте синхронизации, что и обновления контента. Если вы загружаете новые или обновлённые статьи каждые пять минут, обновляйте соответствующие списки контроля доступа (ACL) по тому же расписанию. Если исходная система поддерживает веб-перехваты или подписки на события для изменения разрешений, используйте их для запуска целевых повторных синхронизаций.

3. Соблюдайте принцип наименьших привилегий в ответах.

Обеспечение прав доступа также влияет на то, что возвращает ваш ИИ-агент. Например, предположим, что ваш ИИ-агент получает запрос: «Каковы последние результаты нашего опроса о вовлеченности сотрудников?». База знаний содержит страницу с результатами опроса, доступную только HR-специалистам и руководителям.

Даже если запрос идеально соответствует содержимому страницы, агент должен ответить либо отсутствием результата, либо сообщением о том, что доступ к содержимому ограничен. Это означает фильтрацию извлеченных документов во время запроса на основе личности и прав доступа текущего пользователя, а не только при первой синхронизации контента. Конвейеры RAG ( Retrieval-Augmented Generation ) нуждаются в этом этапе фильтрации перед передачей контекста в LLM.

4.

Каждая база знаний хранит контент по-разному, будь то вложенные страницы в Confluence, блоки в Notion или статьи в Zendesk. Нормализация этих форматов упрощает работу вашего ИИ-агента с несколькими системами. Однако нормализация ни в коем случае не должна затрагивать исходные структуры разрешений.

Например, при создании унифицированного поискового индекса сохраняйте как нормализованный текст, так и метаданные о разрешениях исходной системы. Тогда ваша служба запросов сможет применять правильные правила независимо от того, из какой системы был получен контент.

5. Тщательно обращайтесь с иерархиями и наследованием

Большинство систем допускают наследование разрешений, при котором вы предоставляете доступ к пространству верхнего уровня, а затем все дочерние страницы наследуют эти права, если только они не переопределены. Ваш коннектор должен понимать и воспроизводить эту логику.

Например, при использовании внутреннего ИИ-агента службы поддержки статья «Устранение неполадок VPN» может наследовать права просмотра от родительского раздела «Сетевые ресурсы». Но если кто-то ограничит доступ к этой статье более узкой группой, ваша интеграция должна переопределить унаследованное правило и применить более строгие настройки.

6. Тестируйте с помощью реалистичных, сложных сценариев

Ошибки разрешений часто скрываются в крайних случаях:

- Смешанное наследование и явные ограничения

- Пользователи с несколькими перекрывающимися ролями

- Вложения с разрешениями, отличными от разрешений родительской страницы

Разработчикам следует создать тестовую среду, которая отражает эти условия, используя анонимизированные или синтетические данные. Убедитесь, что ваш ИИ-агент не только может извлекать нужный контент, но и никогда не раскрывает защищённые данные, даже при косвенном запросе («Что говорят результаты опроса о маркетинговой команде?»).

7. Создавайте с учетом постоянного обслуживания

Безопасная и надёжная интеграция с базой знаний — это не просто функция, которую можно установить и забыть. Это активная часть архитектуры вашего ИИ-агента. После развертывания интеграция с базой знаний требует постоянного обслуживания: изменения версий API, развитие моделей разрешений и изменения организационной структуры.

Назначьте ответственных за мониторинг и обновление каждого коннектора и автоматизируйте регрессионное тестирование для обеспечения соблюдения разрешений. Задокументируйте сопоставление ролей исходной системы и внутренних групп разрешений, чтобы можно было уверенно вносить изменения при необходимости.

Придавая разрешениям ту же инженерную строгость, что и поиску контента, вы защищаете конфиденциальные данные и сохраняете доверие к системе. Именно это доверие в конечном итоге позволяет этим ИИ-агентам встраиваться в реальные рабочие процессы, где они приносят наибольшую пользу.

Возможно, вы изучаете этапы создания коннекторов для баз знаний и задаетесь вопросом, почему они важны. При правильном внедрении они могут преобразовать рабочие процессы:

- Корпоративный поиск на основе искусственного интеллекта: благодаря интеграции с вики-системой, CRM-системой и файловым хранилищем компании поисковый агент может отвечать на многоэтапные запросы, например, «Каков статус сделки с Acme?», используя данные из торговых заметок, внутренних стратегических документов и общих планов проектов. Разрешения гарантируют, что информация о сделке будет видна только команде по работе с клиентами.

- Агент службы ИТ-поддержки: при подключении к базе знаний агент может предоставлять сотрудникам точные пошаговые инструкции по устранению неполадок. Если страница настройки VPN доступна только ИТ-специалистам, агент не будет показывать её пользователям, не являющимся ИТ-специалистами.

- Бот для адаптации новых сотрудников: интегрированный с вики-сайтом и платформой обмена сообщениями компании, агент может отвечать на вопросы о политиках, командах и инструментах. Каждый ответ фильтруется по тем же правилам, которые применялись бы при ручном поиске.

Эти примеры работают не потому, что ИИ-агент «знает всё», а потому, что он знает, как предоставить нужную информацию нужному человеку в нужное время. Поскольку продукты на основе баз знаний становятся стандартом для ИИ-агентов, крайне важно управлять интеграцией, уделяя первостепенное внимание безопасности данных и доверию.