PermitRetriever
Permit 是一个访问控制平台，它使用各种模型（如 RBAC、ABAC 和 ReBAC）提供细粒度的实时权限管理。它使组织能够在他们的应用程序中执行动态策略，确保只有授权用户才能访问特定资源。
集成详情
本笔记本演示了如何将 Permit.io 权限集成到 LangChain 检索器中。
我们提供了两个自定义检索器
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PermitSelfQueryRetriever – 使用自查询方法来解析用户的自然语言提示，从 Permit 获取用户允许的资源 ID，并在向量存储搜索中自动应用该过滤器。
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PermitEnsembleRetriever – 通过 LangChain 的 EnsembleRetriever 组合多个底层检索器（例如，BM25 + 向量），然后使用 Permit.io 过滤合并后的结果。
设置
使用以下命令安装软件包
pip install langchain-permit
如果您想从各个查询中获得自动跟踪，您还可以通过取消注释下方内容来设置您的 LangSmith API 密钥
# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
安装
pip install langchain-permit
环境变量
PERMIT_API_KEY=your_api_key
PERMIT_PDP_URL= # or your real deployment
OPENAI_API_KEY=sk-...
- 一个正在运行的 Permit PDP。 有关设置策略和容器的详细信息，请参阅 Permit 文档。
- 我们可以包装的向量存储或多个检索器。
%pip install -qU langchain-permit
实例化
PermitSelfQueryRetriever
基本解释
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从 Permit 检索允许的文档 ID。
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使用 LLM 解析您的查询并构建“结构化过滤器”，确保只考虑具有这些允许 ID 的文档。
基本用法
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_permit.retrievers import PermitSelfQueryRetriever
# Step 1: Create / load some documents and build a vector store
docs = [...]
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(docs, embeddings)
# Step 2: Initialize the retriever
retriever = PermitSelfQueryRetriever(
api_key="...",
pdp_url="...",
user={"key": "user-123"},
resource_type="document",
action="read",
llm=..., # Typically a ChatOpenAI or other LLM
vectorstore=vectorstore,
enable_limit=True, # optional
)
# Step 3: Query
query = "Give me docs about cats"
results = retriever.get_relevant_documents(query)
for doc in results:
print(doc.metadata.get("id"), doc.page_content)
PermitEnsembleRetriever
基本解释
- 使用 LangChain 的 EnsembleRetriever 从多个子检索器（例如，基于向量的、BM25 等）收集文档。
- 检索文档后，它在 Permit 上调用 filter_objects 以消除用户不允许查看的任何文档。
基本用法
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever
from langchain_core.documents import Document
from langchain_permit.retrievers import PermitEnsembleRetriever
# Suppose we have two child retrievers: bm25_retriever, vector_retriever
...
ensemble_retriever = PermitEnsembleRetriever(
api_key="...",
pdp_url="...",
user="user_abc",
action="read",
resource_type="document",
retrievers=[bm25_retriever, vector_retriever],
weights=None
)
docs = ensemble_retriever.get_relevant_documents("Query about cats")
for doc in docs:
print(doc.metadata.get("id"), doc.page_content)
演示脚本
有关更完整的演示，请查看 /langchain_permit/examples/demo_scripts 文件夹
- demo_self_query.py – 演示 PermitSelfQueryRetriever。
- demo_ensemble.py – 演示 PermitEnsembleRetriever。
每个脚本都展示了如何构建或加载文档、配置 Permit 以及运行查询。
结论
借助这些自定义检索器，您可以将 Permit.io 的权限检查无缝集成到 LangChain 的检索工作流程中。您可以保留应用程序的向量搜索逻辑，同时确保只返回授权文档。
有关设置 Permit 策略的更多详细信息，请参阅官方 Permit 文档。 如果您想将这些与其他工具（如 JWT 验证或更广泛的 RAG 管道）结合使用，请查看示例文件夹中的 docs/tools.ipynb。
from langchain_permit import PermitRetriever
retriever = PermitRetriever(
# ...
)
用法
query = "..."
retriever.invoke(query)
在链中使用
与其他检索器一样，PermitRetriever 可以通过 chains 整合到 LLM 应用程序中。
我们将需要一个 LLM 或聊天模型
pip install -qU "langchain[openai]"
import getpass
import os
if not os.environ.get("OPENAI_API_KEY"):
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for OpenAI: ")
from langchain.chat_models import init_chat_model
llm = init_chat_model("gpt-4o-mini", model_provider="openai")
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"""Answer the question based only on the context provided.
Context: {context}
Question: {question}"""
)
def format_docs(docs):
return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)
chain = (
{"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
| prompt
| llm
| StrOutputParser()
)
chain.invoke("...")
API 参考
有关所有 PermitRetriever 功能和配置的详细文档，请访问 Repo。