정의와 개요
원본, 청크, 임베딩, 인덱스, 캐시, 답변, 로그를 포함합니다. 위치, 접근자, 삭제와 복구 방법을 알아야 합니다.
적용 방법
데이터 흐름과 서비스 목록을 작성합니다. 전송·저장 암호화와 키 관리를 정하고 외부 트래픽 및 파생 사본 삭제를 테스트하세요.
RAGBOX · RAGBOX Private AI 통제 프레임워크
01신원
02권한
03워크스페이스
04지식
05모델
06감사
시작 전 점검
- 데이터 위치
- 암호화와 키
- 삭제 주기
기능과 배포는 프로젝트별 확인이 필요합니다. 근거 없는 인증, ROI, 고객 주장은 하지 않습니다.
자주 묻는 질문
데이터가 네트워크 밖으로 나가나요?
배포와 연결 서비스에 따라 다릅니다. 모델, OCR, 임베딩, 백업, 로그 트래픽을 파악한 뒤 경계를 확인하세요.
AI 답변을 바로 신뢰해도 되나요?
법률, 회계, 중요한 결정에서는 원문, 완전성, 버전을 확인하세요. 출처는 검토를 돕지만 정확성을 보장하지 않습니다.
어떻게 시작하나요?
활용 사례 하나, 승인 문서, 담당자, 수용 기준을 정하고 소규모로 품질, 권한, 비용을 테스트한 후 확장하세요.
참고 자료
공개 자료는 원칙을 설명하며 RAGBOX를 인증하지 않습니다.
- NIST AI Risk Management Framework
- Microsoft: Retrieval-augmented generation
- OWASP: RAG Security Cheat Sheet
- OWASP: Prompt Injection Prevention
실무 적용 전 전문가 검토가 필요합니다. 개별 법률 또는 세무 자문이 아닙니다.