보안 강화된 RAG 시스템 구축: MongoDB, Permit.io, LangChain 활용 사례
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능, 데이터 분석
대상자
- 개발자 및 AI 엔지니어
- 보안 및 RAG 시스템 구축에 관심 있는 중급~고급 수준의 개발자
- 역할 기반 접근 제어(RBAC) 및 벡터 검색 기술 이해 필요
핵심 요약
- MongoDB Atlas는 벡터 임베딩과 연관된 문서를 저장하고, Atlas Vector Search를 통해 의미 기반 검색을 지원함.
- Permit.io은 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 통해 department, confidentiality, restricted 속성 기반의 정밀한 권한 관리 가능.
- LangChain은 RetrievalQA 체인을 통해 Permit.io의 권한 검증 결과를 기반으로 안전한 문서 검색 및 응답 생성.
섹션별 세부 요약
1. MongoDB Atlas: 데이터 저장소 및 검색 엔진
- MongoDB Atlas는 문서 및 벡터 임베딩을 단일 플랫폼에서 저장, 복잡성 감소 및 데이터 일관성 확보.
- Atlas Vector Search를 통해 의미 기반 검색 실행 (예:
numDimensions: 1536,similarity: cosine). - 분산 아키텍처로 대규모 데이터 처리 및 저지연 보장.
- LangChain과의 원활한 통합을 통한 RAG 파이프라인 구축 지원.
2. Permit.io: 역할 기반 접근 제어(RBAC) 구현
- 자원:
department,document,confidentiality,restricted속성 기반 정의. - 역할:
viewer,admin,intern,prefect등 부여 및 조건 설정 (예:department: "mysteries"). - 정책:
```code
allow { input.user.role == "intern" && input.resource.department == "mysteries" && input.resource.confidentiality != "high" }
```
- 동적 정책 업데이트를 통해 시스템 다운타임 없이 권한 조정 가능.
3. LangChain: RAG 파이프라인 오케스트레이션
- RetrievalQA 체인 사용 (예:
llm=OpenAI(),retriever=vector_store.as_retriever()). - Permit.io 권한 검증 결과에 따라
Access Denied또는 문서 검색 수행. - 예시 코드:
```code
if permit.check_permission(user="hermione", action="read", resource="document:magic_laws"):
response = qa_chain.run("What are the magical laws regarding underage spells?")
else:
response = "Access Denied: You do not have permission to access this knowledge."
```
4. 시나리오별 보안 적용
- Ginny (intern):
mysteries부서 문서에만 접근 가능,high confidentiality제외. - Neville (student):
herbology부서 내restricted: false문서만 접근. - Prefect:
disciplinary카테고리 문서 접근 권한 동적 추가. - Harry, Ron, Hermione: 각자
defense,strategy부서 문서만 접근 가능. - Draco:
order_member역할 미소유로Order of the Phoenix문서 접근 거부.
결론
- MongoDB Atlas + Permit.io + LangChain의 조합을 통해 보안 강화된 RAG 시스템 구축 가능.
- 권한 정책의 유연성과 의미 기반 검색을 통한 정확한 접근 제어 실현.
- 동적 정책 업데이트 기능을 활용해 시스템의 확장성과 보안성 동시에 확보.