- ChatGPT 2022の導入以来、AI技術の使用が増加
- Retrieval Augmented Generation（RAG）が革新的アプリケーションの開発に好まれる技術
- RAGシステムの急速な開発サイクルにより、セキュリティリスクが増大
- RAGには、テキストブロックのデータベースとそれらを取得する方法が必要
- ベクトルストアは重要な役割を果たすが、セキュリティリスクも存在
- LLMは小型で軽量なモデルを使用してコスト削減と応答時間の向上を実現
- ベクトルストアの利用が増加中で、ChromaDBやWeaviateなどのソリューションが存在
- セキュリティの問題が発生しており、CVE番号で特定されている
- llama.cppやOllamaなどのリリースサイクルには違いがあり、セキュリティ面での影響が異なる
- 将来的には、LLMとベクトルメモリが重要な役割を果たすが、セキュリティには十分な注意が必要
私の考え：
この記事では、AI技術の進歩に伴うセキュリティリスクに焦点を当てており、RAGシステムの開発や運用における懸念が述べられています。特に、CVE番号で特定されたセキュリティの問題やリリースサイクルの違いがセキュリティへの影響に及ぼす点が興味深いです。将来的には、エージェントベースのAIが重要性を増していくとの指摘も興味深いですが、その際には企業がシステムのセキュリティに充分な注意を払う必要があると感じます。
元記事: https://b2b-cyber-security.de/en/rag-innovative-AI-technologies-bring-dangers/