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RFC: Signed receipts for Haystack pipeline component calls

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
python
Ambito
ai, observability, security

Direzione di ricerca

Inizia esaminando i punti di ingresso di Haystack's Pipeline e la telemetria e il tracing esistenti dei componenti, quindi confronta il ReceiptMiddleware proposto con le primitive di firma Python citate e i campi del receipt. Definisci l'architettura e i confini di integrazione prima dell'implementazione. Il lavoro è completato quando un'integrazione opzionale concordata della pipeline può emettere receipt verificabili indipendentemente, comprendenti i dati di invocazione e gli identificatori di trace elencati.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

P2

Problem

Haystack pipelines chain multiple components (retrievers, generators, rankers) in production NLP workflows, but there is no cryptographic audit trail of component-level decisions. For enterprise RAG deployments, compliance teams need to prove: which retriever was used, what documents were ranked, what the generator produced, and that none of this was altered after the fact.

Proposal

Add an optional ReceiptSigningComponent (or pipeline middleware) that wraps Haystack components and emits Ed25519-signed receipts for each invocation:

from haystack import Pipeline
from protect_mcp import ReceiptMiddleware

pipe = Pipeline()
pipe.add_component("retriever", InMemoryBM25Retriever(...))
pipe.add_component("generator", OpenAIGenerator(...))
pipe.add_middleware(ReceiptMiddleware(policy="enterprise.json"))

Each receipt captures:

  • Component name and type
  • Input/output SHA-256 digests
  • Policy evaluation result (allow/deny)
  • Ed25519 signature
  • OpenTelemetry trace/span IDs for correlation

Why Haystack

Haystack already has excellent pipeline telemetry and component tracing. Receipt signing is a natural extension — it turns existing observability data into verifiable evidence that can be independently validated offline.

References

Happy to discuss architecture and submit a PR.

Lingua principale
Python
Stelle
26.7k
Fork
3.3k
Merge medio
1g 15h
PR unite (30g)
265

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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