RAG для кибербезопасности сочетает мощь больших языковых моделей с векторным поиском для трансформации способов доступа и анализа информации по кибербезопасности. Пользователи начинают с загрузки документов, таких как матрицы MITRE ATT&CK, записи CVE и рекомендации по безопасности. Затем фреймворк создает векторные представления для каждого документа и храни их в векторной базе данных. При отправке запроса RAG извлекает наиболее релевантные части документов, передает их LLM и возвращает точные, насыщенные контекстом ответы. Такой подход обеспечивает ответы, основанные на авторитетных источниках, уменьшает галлюцинации и повышает точность. Благодаря настраиваемым каналам обработки данных и поддержке нескольких провайдеровEmbedding и LLM, команды могут адаптировать систему под свои уникальные потребности в области разведки угроз.