Auf den ersten Blick scheinen Chatbots und Datenschutz widersprüchlich zu sein: Chatbots werden verwendet, um alle Informationen schnell und einfach bereitzustellen. Durch die Vorgaben des Datenschutzes jedoch, kann der Zugriff auf sensible Daten eingeschränkt werden.
Wenn ein Unternehmen eine Wissensdatenbank betreibt, beispielsweise in Form eines RAG-Chatbots, stellt sich eine entscheidende Frage: Wie können Informationen effizient bereitgestellt werden und gleichzeitig sensible Inhalte geschützt bleiben?
Durch die Kombination eines leistungsstarken Sprachmodells mit einem präzisen Rechtemanagement entsteht eine Lösung, die beide Ziele vereint: Schnelle Informationsbereitstellung und maximale Sicherheit. Der Chatbot filtert Anfragen und gibt nur die Informationen frei, die für den jeweiligen Benutzer zugänglich sein sollen.
Inhalt:
Was ist ein RAG-Chatbot?
Ein RAG-Chatbot kombiniert zwei Hauptkomponenten:
Die generative Komponente
Ein Sprachmodell wie ChatGPT verarbeitet Anfragen, versteht Sprache und liefert hilfreiche Antworten.
Die Retrieval-Komponente
Sie ergänzt die generative KI, indem sie spezifische Informationen aus einer Wissensdatenbank abruft, wie z. B. firmenspezifische Dokumentationen, Anlagenspezifikationen oder Projektdetails.
Welche Vorteile bietet der RAG-Chatbot?
Aktualität: Neue Dokumente in der Wissensdatenbank stehen dem Chatbot sofort zur Verfügung, ohne aufwändige Trainings.
Gezielte Informationen: Die Wissensdatenbank ermöglicht den Zugriff auf firmenspezifische Inhalte, die dem Sprachmodell sonst fehlen.
Effizienz: Der Chatbot durchsucht riesige Datenmengen in Sekundenschnelle, während Benutzer präzise Ergebnisse erhalten.
Wie funktioniert das Rechtemanagement im RAG-Chatbot?
Um sicherzustellen, dass Benutzer nur die Informationen sehen, die für sie bestimmt sind, nutzt der Chatbot ein intelligentes Rechtemanagementsystem.
Wie wird der Benutzer authentifiziert?
Der Zugriff erfolgt über Microsoft Entra ID (ehemals Azure Active Directory). Benutzer melden sich mit ihrem Microsoft-Konto an, wodurch die Identität und Zugehörigkeit automatisch überprüft werden.
Microsoft Anmeldemaske beim Öffnen des Chatbots Welche Daten speichert der Chatbot?
Gruppenzugehörigkeiten: Teams, Abteilungen oder Projekte, zu denen der Benutzer gehört.
Benutzer-ID: Eine eindeutige Kennung jedes Nutzers.
Wie regelt das Rechtemanagement den Dokumentenzugriff?
Das Rechtemanagement basiert auf den Informationen, die während der Anmeldung erfasst werden. Es stellt sicher, dass jeder Nutzer nur die Dokumente sehen kann, für die er berechtigt ist. Dabei wird wie folgt vorgegangen:
Benutzergruppen und Teams: Jedes Dokument ist mit sogenannten Metadaten versehen, die festlegen, welche Benutzergruppen oder Teams darauf zugreifen dürfen. Der Chatbot gleicht die Gruppenzugehörigkeit des angemeldeten Benutzers mit diesen Metadaten ab.
Einzelne Benutzerrechte: Zusätzlich können einzelne Personen oder Gruppen für spezifische Dokumente freigeschaltet werden, auch wenn sie nicht zum Team oder Projekt gehören, welches diese Dokumente verwaltet. Diese Berechtigungen werden ebenfalls in den Metadaten gespeichert.
Metadaten-Tags mit Berechtigungen Wie läuft der Abgleich ab?
1. Der Benutzer stellt eine Anfrage.
2. Der Chatbot durchsucht die Wissensdatenbank und prüft für jedes relevante Dokument:
Entspricht die Benutzer-ID einer Berechtigung in den Metadaten des Dokuments?
Stimmt die Gruppenzugehörigkeit in den Metadaten überein?
3. Nur die Dokumente, für welche der User berechtigt ist, werden angezeigt.
Architektur des Prozesses
Welche Vorteile bietet das Rechtemanagement?
Datensicherheit: Nur autorisierte Benutzer erhalten Zugang.
Flexibilität: Berechtigungen lassen sich problemlos anpassen, sei es für Teams oder Einzelpersonen.
Schutz sensibler Daten: Vertrauliche Informationen bleiben geschützt.
Fazit
Der RAG-Chatbot verbindet intelligente Informationsbereitstellung mit einer sicheren Zugriffskontrolle. Dies macht ihn zu einem wertvollen Werkzeug für Unternehmen, die sensible Daten schützen und gleichzeitig effizient verfügbar machen möchten.
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