Construire des applications RAG sécurisées avec des lacs de données serverless AWS
Les données sont votre atout différenciant en IA générative, et leur mise en œuvre réussie dépend d'une stratégie robuste intégrant une gouvernance complète. Les architectures traditionnelles peinent souvent à répondre aux exigences uniques des applications génératives. Une stratégie efficace nécessite plusieurs composants clés : intégration transparente de sources diverses, capacités de traitement en temps réel, cadres de gouvernance rigoureux et modèles d'accès sécurisés. Parmi les avancées prometteuses, les applications RAG (Retrieval Augmented Generation) optimisent les réponses des modèles de base en référençant des bases de connaissances externes. Ces systèmes exigent des modèles d'ingestion et d'accès sécurisés, évolutifs et flexibles aux données d'entreprise. Cet article explore comment construire une application RAG sécurisée en utilisant une architecture serverless, avec des services AWS comme S3, DynamoDB, Lambda et Bedrock Knowledge Bases. Nous couvrons aussi les contrôles d'accès granulaires et les systèmes de récupération pilotés par métadonnées, essentiels pour maximiser la valeur des données tout en garantissant sécurité et conformité.
Prenons l'exemple d'une application générative basée sur RAG. Un workflow conversationnel typique commence par une requête utilisateur, comme des spécialistes opérationnels interrogeant des connaissances internes pour des détails sur les fournisseurs. L'utilisateur interagit via une interface Streamlit, avec une authentification gérée par Amazon Cognito et IAM Identity Center pour un accès sécurisé. Pour un usage en production, AWS Amplify est recommandé pour sa robustesse. Après connexion, l'application récupère depuis DynamoDB la liste des jeux de données accessibles à l'utilisateur, utilisée pour filtrer les réponses de la base de connaissances. Cette dernière est préremplie avec des métadonnées stockées dans S3, liant utilisateurs et jeux de données.
Les données résident dans un lac serverless sur S3, avec des permissions automatisées via S3 Access Grants et IAM Identity Center. Les modifications de permissions sont tracées via CloudTrail et EventBridge, mettant à jour DynamoDB en temps réel. Les étapes clés incluent : l'extraction de permissions basées sur les données pertinentes, le filtrage des résultats selon les rôles, l'application de politiques de confidentialité (comme l'anonymisation des PII), et le contrôle d'accès granulaire pour les informations sensibles. Cette approche garantit un équilibre entre valeur métier et conformité.
