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RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

4.4 Few Shot을 활용한 답변 정확도 향상과 포맷 수정

개인정보의 처리

해결된 질문

185

dlgustmddd

작성한 질문수 2

0

안녕하세요 강의를 따라 하나씩 실습해보고 있습니다.

사내의 데이터를 이용하여 RAG를 구현하고 있는중입니다.

질문은

  1. 추후 사내에 적용시킬때 chatGPT모델을 사용한다면 관련 내용이 외부 GPT로 전이될 가능성이있을까요?

  2. 가지고 있는 DB에서 어떤 개인의 정보를 요구했을때 보안상의 이유로 제공을 해주지 않는다고 답변이 나옵니다. 해결할 수 있는 방법이 있을까요?

vector-database llm langchain rag openai-api

답변 1

0

제이쓴

안녕하세요! 사내 도입전 보안 이슈로 고민이 많으신 것 같습니다. 저도 비슷한 상황인데요,

  1. 추후 사내에 적용시킬 때 데이터 보안은 Team Plan이나 Enterprise Plan을 사용하면 괜찮은 것 같습니다 OpenAI Team Plan, OpenAI Enterprise Plan 공식문서 에 따르면 Team Plan이나 Enterprise Plan을 이용한다면 OpenAI에서 데이터를 보관하지 않는다고 명시되어 있습니다.

    1. 하지만 윗분들이 그 말을 어떻게 믿냐 라고 하시면 답이 없는 것 같아요

  2. DB에서 가져온 정보가 masking 되어 있는지 확인해보시고, Masking되지 않았다면 프롬프트를 활용해보셔야 할 것 같습니다.

    1. 4.4강에서 보신것처럼 few shot을 제공하시면서 그동안 어떤 개인의 정보를 요구했을 때 GPT가 답변을 해줬던 것 처럼 작업하시면 제대로 된 답변을 제공할 것 같습니다

    2. 테스트 해보시고 답변이 안나오면 다시 한번 말씀해주세요! 저도 고민해보겠습니다

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