基于LlamaIndex和LangChain本地处理文档时的数据外传风险问询

如果仅使用LangChain的本地VectorStores组件（如Chroma、FAISS、本地部署的Pinecone等）完成数据摄入与索引，且全程不调用OpenAI的任何服务，不会有任何敏感数据或业务相关信息发送至OpenAI或公司网络外部。

但如果流程中涉及以下操作，对应的信息会被传出：

• 调用OpenAI嵌入模型生成向量：数据摄入阶段需将文本转换为向量，若使用OpenAIEmbeddings类，待嵌入的原始敏感数据会被发送至OpenAI服务器。
• 借助OpenAI大语言模型预处理数据：若在数据摄入/索引过程中用OpenAI模型做文本拆分、清洗、标注等操作，待处理的文本内容会被发送至OpenAI。
• LangChain默认遥测数据：LangChain默认会收集匿名使用数据（如调用的组件名称、操作类型）发送至LangChain服务器，这部分不包含敏感数据，可通过设置环境变量LANGCHAIN_TRACING_V2=false和LANGCHAIN_DISABLE=true关闭。

无外发风险的保障方案 #

• 采用本地嵌入模型（如Sentence-BERT、基于Llama.cpp部署的嵌入模型）替代OpenAI Embeddings，全程在本地完成向量生成。
• 确保所有数据处理、向量存储操作均基于本地部署的组件，不依赖任何外部API。
• 关闭LangChain的遥测功能，避免匿名使用数据外发。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jeff Power