使用LangChain构建QA机器人时，是否会将全量数据上传至OpenAI等LLM供应商？

问题描述 #

我目前正在探索LangChain，发现它在为企业实现LLM上下文适配、构建AI驱动机器人或解决企业支持及流程类常见问题方面十分实用。但我未找到完善的数据隐私相关文档，想了解：使用LangChain构建基于企业流程及机密文档的问答机器人时，是否会将全部数据上传至LLM供应商服务器？

使用的代码片段如下：

import os
import sys
from langchain import PromptTemplate
from langchain.chains import RetrievalQA

from langchain.llms import OpenAI

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = ""

llm = OpenAI(temperature=0.9)  # model_name="text-davinci-003"

from langchain.document_loaders import TextLoader

# loader = TextLoader('state_of_the_union.txt', encoding='utf8')


loader = TextLoader('The_Chronology_of_Puranic_Kings_and_Rigv.txt', encoding='utf8')

from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator

index = VectorstoreIndexCreator().from_loaders([loader])

# query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
# query = "How much time elapsed from the beginning to the end of the Nanda dynasty"
# query = "When did MahÀpadma Nanda came to power"


for line in sys.stdin:
    if 'q' == line.rstrip():
        break
    print(f'Input : {line}')
    print(index.query(line))

print("Exit")

请问在此场景下，LangChain是否会将完整的《The_Chronology_of_Puranic_Kings_and_Rigv.txt》文件上传至OpenAI？

解答 #

核心结论 #

不会上传完整的《The_Chronology_of_Puranic_Kings_and_Rigv.txt》文件到OpenAI服务器。

具体流程说明 #

• 文档处理阶段：VectorstoreIndexCreator会先把完整文档拆分成多个小文本片段，随后调用OpenAI的Embedding API将这些片段转换成向量。这个过程中只有拆分后的小片段会被发送到OpenAI，而非整个文档。生成的向量默认会存储在本地的Chroma向量数据库中。
• 查询阶段：当你执行index.query(line)发起查询时，LangChain会先在本地向量数据库中检索出与查询最相关的几个片段，再将这些相关片段与你的查询内容组合成Prompt，发送给OpenAI的LLM生成回答。全程不会传递完整的原始文档。

隐私注意事项 #

虽然不会上传完整文档，但拆分后的片段若包含机密信息，这些片段仍会被发送到OpenAI服务器。如果需要完全规避数据外传风险，可以考虑：

• 使用本地部署的开源Embedding模型和LLM（如Llama 2、Mistral等）
• 配置LangChain使用私有向量数据库，并且禁用所有外部API调用

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kiran Pawar