要約
- データセキュリティとデータ認可は、ジェネレーティブAIワークロードの重要なコンポーネントであり、センシティブなデータのリスクに対処する必要がある。
- ジェネレーティブAIは、企業内の既存データを使用する新しい方法を導入し、機密データの取り扱いに注意が必要。
- LLM（Large Language Models）やRAG（retrieval augmented generation）などのツールを使用する際、データへのアクセス制御が重要。
- LLMの出力は予測不可能で、データに関連する認可フローが必要。
- Amazon Bedrock Agentsを使用することで、データ認可機構を実装できる。
考察
ジェネレーティブAIの普及に伴い、センシティブデータの取り扱いはますます重要になっています。データセキュリティとデータ認可の機構を適切に実装することで、機密情報を安全に取り扱うことが可能です。特に、ジェネレーティブAIのアプリケーションにおいて、データアクセス制御が適切に行われていることは、重要な課題であり、Amazon Bedrock Agentsを活用することでセキュアなデータアクセスが実現できます。