Как проверить права доступа к документам перед формированием RAG-контекста

Шаблон входа для переноса примера на свою коллекцию: для каждого вопроса заведите поля id, question, expected_doc_ids, retrieved_doc_ids и, где требуется, index_version. Согласуйте с предметным владельцем, что именно считается релевантным, доступным и актуальным источником. Это рабочая схема сбора данных, а не универсальный формат API. В таблице ревью отдельно отметьте спорные случаи, которые нельзя разрешить одной лишь строковой операцией.

Пошаговая проверка

1. Создайте файл scripts/check_retrieval.py; скопируйте Python-шаблон целиком. Использованные названия библиотечных функций сверены с официальными страницами в конце статьи.
2. Запустите python scripts/check_retrieval.py локально. Сопоставьте консольный вывод с ожидаемым результатом в описании входа; демонстрация обязана проходить без внешнего API и ключей.
3. До подключения модели исполните пример для alpha и отдельно проверьте beta с другим ожидаемым ID. В рабочем коде получайте tenant_id из проверенного контекста авторизации, никогда из текста промпта пользователя. Фильтруйте прямо в поисковом запросе, а перед отправкой модели делайте второй контроль разрешённых ID. Для пустой разрешённой выдачи используйте ветку отказа без пересказа того, что было найдено для другого арендатора. На тестах логируйте только безопасные ID и статусы разрешения, не полный чужой документ.
4. Для регрессии положите тот же файл в репозиторий и добавьте workflow из второго блока в .github/workflows/rag-retrieval.yml. Проверка запускается на pull_request с разрешением contents: read; не передавайте в неё настоящие секреты и закрытые документы.
5. Откройте job retrieval-check в Actions на конкретном коммите. Сравните исходные ID и обнаруженные нарушения с локальным прогоном. При расхождении проверьте версию фикстур и скрипта, а не меняйте эталон до выяснения причины.

# scripts/check_retrieval.py
retrieved = [
    {"id":"D-B","tenant_id":"beta","text":"Секрет beta"},
    {"id":"D-A","tenant_id":"alpha","text":"Часы работы: 9–18"},
]
def permitted_context(rows, tenant_id):
    if not tenant_id:
        raise ValueError("tenant missing")
    return [{"id":r["id"],"text":r["text"]} for r in rows
            if r["tenant_id"] == tenant_id]
context = permitted_context(retrieved, "alpha")
assert context == [{"id":"D-A","text":"Часы работы: 9–18"}]
assert "Секрет beta" not in repr(context)
print("Permitted document IDs:", [r["id"] for r in context])

name: RAG retrieval contract
on:
  pull_request:
permissions:
  contents: read
jobs:
  retrieval-check:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v7
      - uses: actions/setup-python@v7
        with:
          python-version: '3.13'
      - run: python scripts/check_retrieval.py

Реалистичный пример результата

Вход: D-B секрет организации beta стоит перед D-A публичного для alpha. Пользователь alpha должен получить только D-A; в выводе нельзя видеть текст D-B. После запуска ожидается исход, явно проверяемый инструкциями assert в коде. Не публикуйте вымышленное значение как измеренную характеристику вашей поисковой системы. Для рабочего отчёта приложите версию индекса, выбранные фильтры, размер размеченного набора, дату фиксации эталона и список ID провалившихся случаев. По каждому ID откройте первичный документ, прежде чем менять конфигурацию ранжирования: неправильно размеченный источник может выглядеть как технический дефект.

Типовые ошибки и ограничения

Синтетический скрипт не реализует авторизацию и не доказывает безопасность инфраструктуры. Проверьте кэш ответов, логи, трассы и ссылки на источники: утечка возможна и там. Если документ принадлежит нескольким организациям, схему ACL надо согласовать отдельно, не подменять равенством одной строки. При расширении теста сначала добавьте отрицательный случай: намеренно испортите один элемент фикстуры и убедитесь, что проверка обнаружила его. Затем верните исходный набор и проверьте положительный случай. Это важнее зелёного CI на данных, где ошибка случайно отсутствует. Не логируйте полный ответ модели, содержимое закрытых документов или персональные сведения только ради диагностики.

Отдельно разделяйте ошибку данных, ошибку ранжирования и ошибку генерации. Если тест выполняется на другом индексе или другой редакции источника, результат нельзя напрямую сравнить с предыдущим. Снимок исходной выдачи, код и эталон должны относиться к одному запросу и одной версии доступных документов. Указанный демонстрационный результат не устанавливает порог качества для бизнеса; порог согласуют по отдельному размеченному набору и цене ошибки.

Чек-лист финальной проверки

• Задача теста и применимость понятны владельцу корпуса.
• Входные ID и эталон не взяты из ответа оцениваемой модели.
• Демо запускается локально и даёт ожидаемый результат.
• Преднамеренно неверный вход обнаруживается проверкой.
• Зафиксированы версия индекса, редакция документов и условия доступа.
• В логах CI нет приватных документов и секретов.
• Разделены ошибка поиска, ошибка эталона и ошибка генерации.
• После исправления проверены соседние пограничные случаи.