Secure RAG — 社内文書を安全にRAGで活用する
Starter プラン以上が必要
/rag/ingest および /rag/resolve は Starter プラン以上でご利用いただけます。Free プランからのリクエストは 403 Forbidden を返します。 プランの詳細を確認する →
製造業・医療・金融など「データをクラウドに出せない」業種向けに、社内文書のPIIをトークン化してからRAGパイプラインに渡すフローを提供します。
Secure RAG とは
通常のRAGでは、社内文書をそのままベクトルDBやLLMに渡すため、個人情報・取引先情報・機密情報が外部クラウドに送信されます。
Secure RAGは、文書をRAGに渡す前にPIIをトークンに置き換え、LLMには匿名化済みテキストのみを渡します。回答を返す際にトークンを元の値に復元するため、ユーザーには完全な情報が届きます。
社内文書 → rag_ingest → PIIをトークン化 → ベクトルDB格納
↓ ↓
[クラウドには匿名化済みテキストのみ] LLMで検索・回答生成
↓
rag_resolve → PIIを復元 → ユーザーへMCPツール
| ツール | 説明 |
|---|---|
rag_ingest | 社内文書をPIIトークン化してRAGチャンクに安全取り込み |
rag_resolve | RAG検索結果のPIIトークンを元の値に復元 |
使用例（Claude Desktop）
Claude Desktop から自然な言葉で依頼できます：
「rag_ingest ツールを使って、以下の社内文書を安全に取り込んでください：[文書テキスト]」
「RAG検索結果の [SRAG:...] トークンを rag_resolve で復元してください」
SDK での利用
typescript
import { createFirewall } from '@pii-firewall/sdk'
const fw = createFirewall({ lang: 'ja' })
// 1. 文書をRAGに取り込む前にトークン化
const ingestResult = await fw.ragIngest(documentText)
// ingestResult.chunks → ベクトルDBに格納する匿名化チャンク
// ingestResult.tokenMap → 復元に使うトークンマップ（ローカル保持）
// 2. LLMの回答内のトークンを復元
const resolvedText = await fw.ragResolve(llmResponse, ingestResult.tokenMap)Proxy API
bash
# rag_ingest: 文書のPIIをトークン化（氏名検出には extraTypes: ["name"] を指定）
curl -X POST https://pii-firewallproxy-production.up.railway.app/rag/ingest \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer pf_live_xxx" \
-d '{"text": "担当者: 山田 太郎（yamada@example.com）/ 顧客: 株式会社ABC製造", "lang": "ja", "extraTypes": ["name"]}'
# rag_resolve: トークンを元の値に復元
curl -X POST https://pii-firewallproxy-production.up.railway.app/rag/resolve \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer pf_live_xxx" \
-d '{"text": "[SRAG:cat=PII,name=EMAIL,id=abc123]", "sessionId": "..."}'氏名検出について
氏名検出は extraTypes: ["name"] を指定することで有効になります（デフォルトはOFF）。
現在は姓と名の間にスペースがある表記（例: 山田 太郎）を検出対象としています。
テスト結果（実証済み）
入力: 担当者: 山田 太郎（yamada@example.com）/ 顧客: 株式会社ABC製造 / 電話: 03-1234-5678
製品仕様: 精密部品A型の加工精度は±0.01mm（社外秘）
rag_ingest 後（LLMに渡るテキスト）:
担当者: [SRAG:cat=PII,name=NAME,id=...]（[SRAG:cat=PII,name=EMAIL,id=...]）
顧客: [SRAG:cat=BUSINESS,name=COMPANY_NAME_JP,id=...]
電話: [SRAG:cat=PII,name=PHONE,id=...]
製品仕様: 精密部品A型の加工精度は±0.01mm（社外秘）← 技術情報はそのまま通過
rag_resolve 後: 4/4件を完全復元 ✅技術情報（仕様・数値・社外秘マーク）はPIIではないためそのまま通過し、RAGの有用性を損なわずにプライバシーを保護します。
対応業種・ユースケース
| 業種 | ユースケース |
|---|---|
| 製造業 | 仕様書・品質記録・取引先情報を社外LLMで活用 |
| 医療 | 患者情報を含む診療記録のRAG検索 |
| 金融 | 顧客情報・契約書・取引履歴の社内AI活用 |
| 法律 | 依頼人情報を含む書類の調査・要約 |
| 人事 | 社員情報を含む社内規定・評価書類の活用 |
ローカル処理・クラウド送信ゼロ
MCPサーバー経由の場合、rag_ingest / rag_resolve はすべてローカルで処理されます。クラウドにはトークン化済みテキストのみが届きます。