使用 Llama 3 开源和 Elastic 构建 RAG

RAG（Risk Assessment and Governance）是一种风险评估和管理框架，通常用于保障企业安全和合规。以下是使用 Llama 3 开源项目和 Elastic 技术栈来构建 RAG 的一个基本示例：

from llama_3 import Llama3
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 初始化 Llama 3 实例
llama = Llama3()
 
# 初始化 Elasticsearch 客户端
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 定义 RAG 评估函数
def perform_rag_assessment(entity):
    # 执行 Llama 3 分析
    risk_score = llama.analyze(entity)
 
    # 将评估结果存储到 Elasticsearch
    es.index(index="rag", id=entity, document={"entity": entity, "risk_score": risk_score})
 
    # 根据风险评分确定风险等级
    if 0.0 <= risk_score < 0.25:
        return "GREEN"  # 绿色
    elif 0.25 <= risk_score < 0.50:
        return "AMBER"  # 橙色
    elif 0.50 <= risk_score < 0.75:
        return "RED"  # 红色
    else:
        return "MAGENTA"  # 品红色
 
# 执行 RAG 评估
entity = "example.com"
rag_level = perform_rag_assessment(entity)
print(f"The RAG level for {entity} is {rag_level}")

这段代码展示了如何使用 Llama 3 进行风险评估，并将评估结果存储到 Elasticsearch，然后根据风险评分将实体映射到 RAG 颜色等级。这是一个简化的示例，实际应用中可能需要更复杂的逻辑来处理不同的情况。