Cerbos项目：在RAG架构的AI系统中实现授权控制

Cerbos项目：在RAG架构的AI系统中实现授权控制

cerbos Cerbos is the open core, language-agnostic, scalable authorization solution that makes user permissions and authorization simple to implement and manage by writing context-aware access control policies for your application resources. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ce/cerbos

引言：RAG架构中的授权挑战

在现代企业AI应用中，检索增强生成(RAG)架构已成为为大型语言模型(LLM)提供业务上下文的主流方案。然而，这种架构也带来了显著的授权挑战：如何在为LLM提供充分上下文的同时，确保不会违反隐私和授权策略？这正是Cerbos项目发挥关键作用的场景。

RAG架构与Cerbos查询计划的协同

RAG架构通常包含以下核心组件：

1. 从业务系统(ERP/CRM/HRIS等)提取数据
2. 通过嵌入模型处理数据
3. 将带有元数据的向量存入向量数据库
4. 前端聊天界面处理用户查询

Cerbos的独特价值在于它能够在数据检索阶段实施精细的授权控制。其工作流程如下：

1. 策略决策生成：Cerbos策略决策点(PDP)根据用户上下文生成访问过滤器
2. 向量化查询：用户输入被向量化后查询向量数据库，同时应用Cerbos查询计划生成的元数据过滤器
3. 结果生成：检索到的授权文档被注入提示词，最终由LLM生成答案

实战示例：项目信息查询系统

假设我们构建一个项目信息查询系统，项目数据包含部门和地区属性，要求用户只能访问同部门同地区的项目信息。

1. 定义Cerbos策略

apiVersion: api.cerbos.dev/v1
resourcePolicy:
  version: "default"
  resource: "project"
  rules:
    - actions: ["read"]
      effect: EFFECT_ALLOW
      condition:
        all:
          of:
            - expr: R.attr.department == P.attr.department
            - expr: R.attr.region == P.attr.region

此策略规定：只有当资源(R)的部门和地区属性与主体(P)的属性匹配时，才允许读取操作。

2. 用户请求处理

当用户Alice(财务部/EMEA地区)发起查询时，系统向Cerbos PDP发送PlanResources请求：

{
  "principal": {
    "id": "alice",
    "roles": ["USER", "MANAGER"],
    "attr": {
      "department": "FINANCE",
      "region": "EMEA"
    }
  },
  "resource": {"kind": "project"},
  "action": "read"
}

3. 查询计划生成

Cerbos返回动态生成的查询计划：

{
  "action": "read",
  "resourceKind": "project",
  "filter": {
    "kind": "KIND_CONDITIONAL",
    "condition": {
      "expression": {
        "operator": "and",
        "operands": [
          {
            "expression": {
              "operator": "eq",
              "operands": [
                {"variable": "request.resource.attr.department"},
                {"value": "FINANCE"}
              ]
            }
          },
          {
            "expression": {
              "operator": "eq",
              "operands": [
                {"variable": "request.resource.attr.region"},
                {"value": "EMEA"}
              ]
            }
          }
        ]
      }
    }
  }
}

4. 向量数据库过滤

将Cerbos查询计划转换为向量数据库(如Chroma)的过滤条件：

{
  "$and": [
    {"department": "FINANCE"},
    {"region": "EMEA"}
  ]
}

技术优势解析

1. 动态授权：基于用户属性和资源元数据的实时策略评估
2. 架构解耦：授权逻辑与业务逻辑分离，便于维护
3. 细粒度控制：支持属性级(ABAC)和角色级(RBAC)的混合授权模型
4. 向量数据库兼容：生成的过滤条件可适配主流向量数据库

最佳实践建议

1. 元数据设计：为向量数据设计全面的元数据字段，支持多维度的授权控制
2. 策略测试：使用Cerbos测试框架验证策略在各种场景下的行为
3. 性能优化：对高频查询的元数据字段建立索引
4. 审计日志：记录授权决策过程，满足合规要求

结论

在RAG架构的AI系统中，Cerbos提供了优雅而强大的授权解决方案。通过将授权逻辑从应用代码中解耦，并以声明式策略定义访问规则，开发团队可以确保AI应用在提供智能服务的同时，严格遵守企业的数据安全和隐私要求。这种方案特别适合需要处理敏感业务数据的企业级AI应用场景。

cerbos Cerbos is the open core, language-agnostic, scalable authorization solution that makes user permissions and authorization simple to implement and manage by writing context-aware access control policies for your application resources. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ce/cerbos