官方來源· AWS Artificial Intelligence· AI· 發布於 2026年10月7日

AWS 說明 Amazon Quick 與 Bedrock Knowledge Bases 如何即時驗證 RAG 文件權限

AWS 介紹一套兩階段存取控制流程:先依索引中的 ACL 篩選候選文件,再於查詢時向權威來源即時驗證權限。未獲授權的文件會從結果排除,只有經驗證的文件段落才會交給 LLM。

AWS 說明 Amazon Quick 與 Bedrock Knowledge Bases 如何即時驗證 RAG 文件權限

完整報導

AWS 於 10 月 7 日發布文章,說明 Amazon Quick 與 Amazon Bedrock Knowledge Bases 如何處理企業 RAG 面對的複雜文件權限。這套做法把索引既有的存取控制清單(ACL)篩選,與查詢當下向權威來源確認權限的即時檢查結合,作為預先檢索篩選之外的額外安全層。

在 Amazon Quick 的 Google Drive 範例中,第一階段會搜尋向量索引,依索引內的 ACL 找出候選文件;第二階段則透過 Google Drive API 即時驗證候選文件。Amazon Quick 使用管理員提供的服務帳戶憑證,透過身分模擬產生符合個別使用者權限的存取權杖。

檢查結果會影響哪些內容能進入生成流程:使用者無權存取的文件會從檢索結果排除,只有已驗證且獲授權的文件段落才會作為 LLM 的上下文。AWS 表示,使用 RAG 產品時,權限撤銷可在幾分鐘內反映於 AI 回應,而不是延後數小時或數天;Amazon Bedrock 另提供 Guardrails、grounding checks 與可設定的安全政策。

AWS 也指出,Mondelēz International 已在四個區域、為超過 35,000 名員工部署 Amazon Quick。這與 AWS 10 月 1 日介紹的 Quick 即時查詢受治理 Quick Sight 資料集功能,分別展示了 AI 應用中的資料列/欄權限,以及 RAG 文件層級權限控制。

為什麼值得注意

RAG 系統可能在文件權限變更後仍面臨索引資訊與來源端權限不同步的問題。AWS 描述的查詢時驗證可在內容交給 LLM 前再次確認文件權限,並讓讀者更清楚區分 Amazon Quick 的資料集安全控制與這次介紹的文件級存取檢查。

來源證據

先看主要證據,再查看佐證來源與來源脈絡。

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主要證據

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  • 官方AWS Artificial Intelligence文件原始來源

    Rethinking access control for RAG with Amazon Quick and Amazon Bedrock

    Amit Choudhary

    “Enterprise RAG unlocks insights from knowledge sources like SharePoint, Google Drive, and Confluence, but those sources carry complex permissions. Learn how Amazon Quick and Amazon Bedrock Knowledge Bases enforce document-level access controls in real time, verifying permissions directly with authoritative sources at query time.”

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