人工智能实战：RAG 权限过滤怎么做？从前期发现“越权召回”到文档 ACL、检索过滤与引用权限校验

一、问题场景：AI 没有直接泄露权限，但检索已经越界了

企业级 RAG 系统上线后，最危险的问题之一不是“答错”，而是：

用户问了一个正常问题，但系统召回了他不该看到的资料。

例如企业内部知识库里有三类文档：

1. 普通员工制度 2. 销售部门制度 3. 财务审计制度

普通员工问：

差旅报销标准是多少？

如果检索阶段没有权限过滤，系统可能把财务审计制度也召回进上下文。

即使模型最后没有完整输出财务制度内容，这个风险依然存在：

无权限资料已经进入 Prompt。

我遇到过一次真实问题。

业务系统接入了 RAG，文档入库时只保存了：

doc_id content embedding

没有保存 ACL 权限。

后续上线后，用户反馈：