Tách biệt đối tượng thuê là một thiết kế trong đó hệ thống AI nhiều đối tượng thuê cách ly một cách hợp lý hoặc vật lý dữ liệu và môi trường xử lý của từng khách hàng để ngăn chặn quyền truy cập vào dữ liệu của các công ty khác.
Phân tách đối tượng thuê đề cập đến nguyên tắc thiết kế phân vùng dữ liệu hợp lý hoặc vật lý, lịch sử lời nhắc, chỉ mục vectơ, v.v. của nhiều khách hàng (đối tượng thuê) trong các dịch vụ AI loại SaaS mà không trộn lẫn chúng lại với nhau. Tiêu chuẩn ngành được chia rộng rãi thành ``phân tách logic'' để phân tách cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng lược đồ DB và RLS (bảo mật cấp hàng), ``phân tách vật lý'' để phân tách DB và phiên bản cho từng đối tượng thuê và loại kết hợp kết hợp cả hai. Trong cấu hình RAG, việc không phân chia được không gian tên của vectơ DB là nguyên nhân điển hình gây ra sự cố và những người trong lĩnh vực này được cảnh báo rằng ngay cả trong các hoạt động thực tế vào năm 2026, dữ liệu nhúng của những đối tượng thuê khác có thể bị lộ thông qua việc tiêm nhắc. Mặc dù việc tách biệt về mặt vật lý rất tốt về mặt bảo mật nhưng chi phí cơ sở hạ tầng tăng tỷ lệ thuận với số lượng người thuê, do đó, phương pháp thường được sử dụng là bắt đầu bằng việc tách biệt hợp lý khi quy mô hợp đồng nhỏ và chuyển sang tách biệt về mặt vật lý khi mua được hợp đồng doanh nghiệp.