定義と概要
関連情報を検索しモデルへ文脈として渡す RAG に、企業の権限、版、監査要件を追加。質問者が利用できる知識を検索します。
実践の進め方
文書と分割片に権限を保持し、モデルへ渡す前に強制。許可・禁止質問を試験。削除や権限変更時に索引とキャッシュを更新。プロンプトは認可システムではありません。
RAGBOX · RAGBOX Private AI 管理モデル
01本人確認
02権限
03ワークスペース
04ナレッジ
05モデル
06監査
開始前の確認
- 分割片の権限
- 出典追跡
- 索引とキャッシュ削除
機能と導入は案件ごとに確認。根拠のない認証、ROI、顧客の主張は行いません。
重要ポイント
- 許可文書を選択
- 責任者を指定
- 参照問答を準備
- 拒否と削除を試験
- 品質・速度・費用を測定
RAGBOX の計画指針で外部認証ではありません。各層に責任者、根拠、試験が必要。
よくある質問
データは外部へ出ますか？
構成と連携によります。モデル、OCR、埋め込み、バックアップ、ログの通信を整理して確認します。
AI 回答をそのまま信頼できますか？
特に法律・会計・重要判断では原文、完全性、版を確認。出典は正確性の保証ではありません。
どう始めますか？
用途、承認文書、責任者、合格基準を定め、小規模で品質、権限、費用を検証して展開します。
参考資料
公開資料は原則説明であり RAGBOX の認証ではありません。
- NIST AI Risk Management Framework
- Microsoft: Retrieval-augmented generation
- OWASP: RAG Security Cheat Sheet
- OWASP: Prompt Injection Prevention
実務利用前に専門家確認が必要。個別の法律・税務助言ではありません。