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教程

如何为受监管行业构建 RAG 聊天机器人

使用 PII 屏蔽、审计日志和用于公共网络基础的 Scavio 为银行或医疗保健构建合规的 RAG 聊天机器人。

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受监管行业聊天机器人(银行、保险、医疗保健)需要具有 PII 屏蔽、严格源控制和审计日志记录的 RAG。本教程使用 Scavio 进行公共网络基础和本地 PII 清理器来构建该架构。

前置条件

  • Python 3.10+
  • Scavio API 密钥
  • Presidio 或同等 PII 检测器
  • Postgres 与 pgvector 用于引用日志

操作指南

步骤 1: 清理 PII 输入

切勿将 PII 发送到下游 API。

Python
from presidio_analyzer import AnalyzerEngine
from presidio_anonymizer import AnonymizerEngine

analyzer = AnalyzerEngine()
anonymizer = AnonymizerEngine()

def scrub(text):
    results = analyzer.analyze(text=text, language='en')
    return anonymizer.anonymize(text=text, analyzer_results=results).text

步骤 2: 通过 Scavio 找到答案

获取权威的公共内容来补充内部文档。

Python
import os, requests
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']

def ground(question):
    r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers={'x-api-key': API_KEY},
        json={'query': question, 'platform': 'google'})
    return r.json().get('organic_results', [])[:5]

步骤 3: 记录每次引用

监管机构希望每条聊天机器人声明都有出处。

Python
import psycopg2, json
def log_citation(session_id, question, sources):
    conn = psycopg2.connect(os.environ['DATABASE_URL'])
    with conn.cursor() as c:
        c.execute('INSERT INTO citations(session_id, question, sources_json) VALUES (%s, %s, %s)',
            (session_id, question, json.dumps(sources)))
    conn.commit()

步骤 4: 使用受保护的提示撰写答案

指示法学硕士引用每项主张并在不确定时拒绝。

Text
SYSTEM = '''You are a regulated-industry assistant.
Rules:
1. Cite every factual claim with [source N].
2. If unsure, say "I cannot answer with confidence."
3. Never repeat customer PII back in the answer.'''

步骤 5: 强制执行人工审核路径

低置信度的答案路线给人类。每个响应都有一个风险评分。

Python
def risk_score(answer, sources):
    if not sources: return 1.0
    if 'cannot answer' in answer.lower(): return 0.2
    return 0.5

Python 示例

Python
import os, requests
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']

def rag_answer(question):
    clean = scrub(question)
    sources = ground(clean)
    log_citation('sess-1', clean, sources)
    return {'question': clean, 'sources': sources}

print(rag_answer('What are the KYC rules for my account?'))

JavaScript 示例

JavaScript
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
export async function ragAnswer(question) {
  const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
    method: 'POST',
    headers: { 'x-api-key': API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify({ query: question, platform: 'google' })
  });
  const sources = ((await r.json()).organic_results || []).slice(0, 5);
  return { question, sources };
}

预期输出

JSON
PII-scrubbed questions, typed public-web citations, durable audit log of every answer. Compliance team gets a per-session export on demand.

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常见问题

大多数开发者在15到30分钟内完成本教程。您需要一个Scavio API密钥(免费套餐即可)和可用的Python或JavaScript环境。

Python 3.10+. Scavio API 密钥. Presidio 或同等 PII 检测器. Postgres 与 pgvector 用于引用日志. Scavio API密钥注册即送50个免费积分。

可以。免费套餐注册即送50个积分,完全足够完成本教程并构建一个可运行的原型解决方案。

Scavio提供原生LangChain包(langchain-scavio)、MCP服务器以及适用于任何HTTP客户端的REST API。本教程使用 the raw REST API, 但您可以根据需要适配您选择的框架。

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RAG 中的 PII 脱敏

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Solution

带 PII 脱敏的银行合规 RAG

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开始构建

使用 PII 屏蔽、审计日志和用于公共网络基础的 Scavio 为银行或医疗保健构建合规的 RAG 聊天机器人。

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