Начните с управления данными и границ модели Внедрение корпоративного ИИ в регулируемых отраслях начинается с определения того, к чему LLM может получить доступ, обрабатывать, сохранять и производить. Прежде чем выбирать модель, организациям следует классифицировать данные по значимости...
Начните с управления данными и границ модели
Внедрение корпоративного ИИ в регулируемых отраслях начинается с определения того, к чему LLM может получить доступ, обрабатывать, сохранять и производить. Прежде чем выбирать модель, организациям следует классифицировать данные по конфиденциальности, требованиям к местонахождению, правилам хранения и разрешенному использованию. Личная информация, медицинские записи, юридические документы и конфиденциальные операционные данные требуют четкой политики обращения.
Инфраструктура должна обеспечивать соблюдение этих политик посредством контроля доступа на основе идентификации, шифрования при передаче и хранении, сегментации сети и проверяемых конвейеров данных. Системы генерации с расширенным поиском также нуждаются в разрешениях на уровне документа, чтобы модель не могла раскрывать информацию, которую запрашивающий пользователь не имеет права просматривать.
Определите границы модели заранее. Определите, требуют ли рабочие нагрузки изолированных моделей с открытым исходным кодом, частных конечных точек или гибридных развертываний. Команды, работающие со специализированными наборами данных, включая исследовательские платформы, такие как deepbody.me, также должны документировать происхождение данных, согласование и этапы преобразования, прежде чем внедрять генеративный ИИ в производственные рабочие процессы.
Создайте безопасную и воспроизводимую модельную платформу