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Architecture sécurisée et confidentielle pour LLM OpenAI / DPO

Concevoir une architecture sécurisée et confidentielle, avec gouvernance forte, pour un chatbot de traitement de documents juridiques (cabinets d'avocats / DPO). Ces documents contiennent souvent des informations sensibles, et la sécurité des données et la confiance des utilisateurs sont primordiales. Le client souhaitait une solution respectant des réglementations strictes en matière de stockage des données et offrant des fonctionnalités de sécurité robustes.


Architecture:

Passage d'un usage Full API Open AI + Pinecone (US) à une combinaison Microsoft Azure / PostgreSQL.

Azure propose une résidence régionale des données, garantissant que les données des utilisateurs sont stockées dans un emplacement géographique spécifié, ainsi qu'un chiffrement au repos et en transit pour une protection supplémentaire.

Stack:

Passage sur AzureOpenAI, modification et optimisation des appels Langchain, adaptation du prompting, PostgreSQL + pg_embed pour utilisation efficace du stockage des données vectorisées. Système de silo garantissant un accès exclusif aux donnes par son utilisateur propriétaire.

Ingestion de données et CI/CD :

Adaptation des pipelines d'ingestion de données, création des processus CI/CD (front/back/api)

Impact :

Ce projet a considérablement amélioré la sécurité des données et a permis de décrocher 2 nouveaux contrats

Membres

Expertises

Data EngineeringMachine LearningConseil en Stratégie

De

Juil. 2023 à Oct. 2023