Xây dựng hệ điều hành Al Chatbot GDPR:

Xây dựng hệ điều hành Al Chatbot GDPR:

Ảnh:{lt}

Ghi chú phương pháp: nền tảng xác nhận bên dưới (Llama 3, Mistral Large, Cohere Command R+, Azure OpenAI, TGI + ban đầu và DG10 kinh nghiệm triển khai từ tháng 2 đến 2026, kiểm tra lại ngày 2026. Xử lý phiên bản mô hình như là mục tiêu di chuyển và xác nhận DPA và thuật ngữ độ phân giải dữ liệu trước khi ký.

Ảnh:{lt}

Ảnh:{lt}

Ảnh:{lt}

Khi tôi bắt đầu xây dựng AI chatbots cho khách hàng, mối quan tâm hàng đầu là dữ liệu riêng tư. Bạn không thể chỉ đưa một mô hình ngôn ngữ lớn vào một robot khách hàng và hy vọng điều tốt nhất. Không nếu anh nghiêm túc về việc tuân thủ GDPR. Đó là lý do tại sao tôi đã chuyển tập trung của tôi sangAI riêng— Những mô hình chạy trên cơ sở hạ tầng, không bao giờ rò rỉ dữ liệu đến bên thứ ba, và cho bạn toàn quyền kiểm soát thông tin người dùng. Trong hướng dẫn này, tôi sẽ hướng dẫn các bạn cách xây dựng một robot chat phụ thuộc GDPR sử dụng AI riêng, nền tảng tốt nhất để xem xét, và các bước chính xác để đảm bảo robot của bạn là an toàn và đáng tin cậy.

Tình hình còn cao hơn bao giờ hết. Theo báo cáo đột nhập dữ liệu năm 2023 của IBM, lỗ hổng trung bình bây giờ tốn 4,45 triệu USD, và trong các ngành công nghiệp có quy định chặt chẽ như chăm sóc y tế và tài chính, con số đó có thể vượt quá 10 triệu đô la. Trong khi đó, bộ điều chỉnh EU đã trở nên không ngừng nghỉ: luật GDPR phạt cao nhất 2.9 tỉ đô la trong 2023 đơn lẻ (DLA Piper GDPR Fines và Công ty nghiên cứu dữ liệu đột phá 2024, và Đạo luật EU AI năm 2024 thêm một lớp trách nhiệm mới cho bất cứ hệ thống nào xử lý dữ liệu cá nhân. Nếu khách hàng của bạn chatbot trượt chân, bạn không chỉ mạo hiểm một kinh nghiệm xấu bạn đang mạo hiểm một cơn ác mộng điều hành. Đó chính là lý do tại sao tôi yêu cầu AI riêng tư.

Tại sao có sự riêng tư về dữ liệu Là nền tảng của trò chơi Chatbot không gian GDPR

GDPR Điều 5 đưa ra các nguyên tắc như thu nhỏ dữ liệu, hạn chế mục đích, và hạn chế lưu trữ. Hầu hết các AI APIs công khai xử lý dữ liệu trên máy chủ từ xa, thường trong thẩm quyền bên ngoài EU. Đúng là ác mộng. Một cuộc thăm dò năm 2023 của Cisco cho thấy 76% các tổ chức cho rằng sự riêng tư dữ liệu là ưu tiên hàng đầu cho việc nhận nuôi AI (Csco 2023 Nghiên cứu Dữ liệu Benchmark). Nếu chatbot xử lý dữ liệu cá nhân — tên, email, yêu cầu hợp pháp — thì bạn cần có sự đồng ý hoặc sự quan tâm hợp pháp. Nhưng ngay cả sự đồng ý cũng không bào chữa cho bạn từ nguyên tắc bảo vệ dữ liệu bằng cách thiết kế và mặc định. Binh nhì Al là cách duy nhất để đảm bảo điều đó.

Hãy bỏ tiền vào đó. Mức phạt GDPR trung bình mỗi vụ xảy ra tăng 40% từ năm 2022 đến 2023, và các nhà chức trách trên khắp châu Âu đặc biệt tập trung vào các lỗ hổng liên quan đến AI. Sự cấm đoán tạm thời của Cơ quan Bảo vệ Dữ liệu Ý về ChatGPT vào tháng 3 năm 2023 là một lời kêu gọi thức tỉnh: sự thật là OpenAI không thể chứng minh dữ liệu của người dùng không được dùng để đào tạo mô hình và không có cơ sở hợp pháp nào để xử lý một cách kịch liệt. Nó tốn hàng tuần để hạn chế truy cập vào EU và buộc họ vội vàng phóng thích một hướng dẫn riêng tư và một dạng xử lý dữ liệu. Bài học là gì? Chỉ vì một vấn đề riêng tư, công chúng có thể mất liên lạc qua đêm. Khi khách hàng của anh đang kích hoạt chatbot, mối nguy hiểm sẽ xảy ra ngay lập tức. Binh nhì Al cách ly anh khỏi nguy cơ đó vì anh kiểm soát dữ liệu và quá trình xử lý.

Thử thách trong việc sử dụng các số liệu công cộng cho dữ liệu nhạy cảm

Khi bạn sử dụngOpenDIGPT-4 hayChất nhuộmClaude của anh qua ARI, dấu nhắc và câu trả lời của anh được gửi tới máy chủ của họ. Ngay cả khi họ hứa không được đào tạo dựa trên dữ liệu của bạn (như chính sách sử dụng hệ thống máy tính của OpenAI vào năm 2024), sự truyền tải đến cơ sở hạ tầng thứ ba có thể vi phạm GDPR trừ khi bạn có một quy định dữ liệu có chữ ký (DPA) và vị trí máy chủ đáp ứng các quyết định thiếu cân bằng. Bạn cũng mất kiểm soát các yêu cầu truy cập dữ liệu và xóa bỏ. Đối với chăm sóc y tế, tài chính, hoặc các ứng dụng pháp lý, các nhà chức trách công cộng thường không có giới hạn.

Ví dụ thế giới thực:Vào năm 2023, nhân viên Samsung vô tình tiết lộ dữ liệu nhạy cảm qua ChatGPT ( Nguồn:Nhà kinh tế học). Đó là lý do tại sao các công ty đang vội vã triển khai các robot chat bảo mật vận hành bởi riêng AI.

Ngoài trường hợp của anh Samsung, có sự thiếu sót hệ thống về việc dựa vào một nhà cung cấp các đám mây trung tâm Al. Khi một người dùng yêu cầu xóa dữ liệu, bạn phải dựa vào các công cụ của nhà cung cấp để tìm và làm sạch dữ liệu - nếu họ thậm chí cung cấp cho phép xóa bỏ một trong những. GDPR Điều 17 cho người dùng quyền tuyệt đối để xóa bỏ khi không còn cần thiết dữ liệu nữa. Với một hệ thống AI riêng của bạn đang chạy trên tập hợp Kubernetes riêng, bạn có thể đơn giản là xóa các bản ghi hậu phương và các đường dẫn trong thời gian thực, lưu trữ nó một cách gọn gàng cho chính quyền giám sát. Bạn không thể làm điều đó với sự chắc chắn tương tự khi dữ liệu của bạn bị phân mảnh qua các lớp đệm phồng lên.

Một AI riêng là gì và làm thế nào nó cho phép các Chatbot được an toàn?

Binh nhì Al nói đến các mô hình máy học được duy trì và chạy trên cơ sở hạ tầng riêng của bạn — trên dự đoán, trong đám mây riêng của bạn, hoặc trong một đám mây ảo riêng dành riêng cho bạn (VPC) mà không có dữ liệu rời khỏi mạng. Điều này bao gồm các mô hình mã nguồn mở như Llama 3, Mistral, và Falcon mà bạn có thể tinh chỉnh và triển khai bản thân, hoặc quản lý dịch vụ cung cấp các trường hợp độc lập (nhưAzure OpenAIvới bảo đảm về việc cư trú dữ liệu).

Một robot chat bảo mật được xây dựng với AI riêng có nghĩa là:

• Tất cả dữ liệu đối thoại vẫn còn trong môi trường kiểm soát của bạn.
• Bạn có thể ẩn danh, mã hóa và xóa dữ liệu theo yêu cầu.
• Anh có thể kiểm toán mọi hành động và phản ứng để tuân theo.
• Bạn có thể làm một mô hình tinh chỉnh mà không cần phơi bày thông tin sở hữu.

Thành phần then chốt của kiến trúc Chatbot bảo mật

1. Name— Dùng những mô hình như Llama 370B, Mistral Large, hoặcCohereLệnh R+ trong đám mây của riêng bạn.
2. Comment- Lưu vàoNặnghayPinecone(với VPC). Đảm bảo không có dữ liệu rời khỏi mạng.
3. Name- Thoát khỏi PII sử dụngNametrước khi ngủ.
4. Điều khiển truy cập— Xác thực và ủy quyền để ngăn chặn những cuộc vận động trái phép.
5. Lưu danh và kiểm toán- Ghi âm tương tác nhưng mã hóa các bản ghi và giữ chúng trong một hầm kín, thời gian bị giới hạn.
6. Name- Đã tự động xóa dữ liệu của người dùng cũ hơn là các yêu cầu chính sách thiết lập lại.
7. Quản lý sự đồng ý trong suốt- Một cánh cổng đồng ý thu và chứa hạt đồng ý trước khi giao tiếp lần đầu tiên.

Nhưng chỉ kiến trúc thôi thì chưa đủ. Phép thuật thực sự xảy ra khi bạn buộc những thành phần này vào khuôn khổ quản trị. Mỗi tuần tôi ngồi với khách hàng của mình để vẽ bản đồ chính xác nơi mỗi điểm dữ liệu chảy, bao lâu nó sống, và ai có thể nhìn thấy nó. Quá trình đó phân biệt một robot tốt với một loại chống đạn.

Nền tảng riêng tư tốt nhất cho các Chatbot toàn màn hình GDPR

Trong hai năm qua, tôi đã nhấn mạnh việc kiểm tra một tá nền tảng. Đây là những cái giữ dữ liệu thực sự riêng tư và tích hợp một cách trôi chảy với chồng chatbot.

Nền tảng	Mô hình máy	Tính cách riêng tư then chốt	Lý tưởng cho
Llama 3 (Meta)	Comment	Không có dữ liệu nào rời khỏi mạng của bạn	Tổ chức với đội DevOps mạnh mẽ
Lớn mù chữ	Comment	Tuỳ chọn đám mây Thống trị, không ghi lưu ARIGrata	Các doanh nghiệp châu Âu cần được bảo đảm
Lệnh R+ Cohere	VPC hiến dâng qua AWS / GCP	Bảo đảm sự cô lập dữ liệu + DPA	Các đội muốn SLA SLA trở lại với sự riêng tư
Azure OpenAI phục vụ	Điểm kết thúc riêng Azure	Nhắc và hoàn thành không được sử dụng để đào tạo mô hình, ranh giới dữ liệu EU	Name
Name	Nhóm GPU của riêng bạn	Mở rộng toàn bộ mã nguồn; không có quan hệ phụ thuộc bên ngoài	Khởi động và dự án với ngân sách chặt chẽ, không thể liều lĩnh để người bán khóa cửa

Vài tháng trước, tôi đã giúp một khách hàng của công nghệ tài chính di cư từ một điểm kết thúc chung của OpenAI đến một cuộc triển khai lớn của một tổ chức bí mật ở khu vực AWS. Viên sĩ quan phục tùng nói với tôi đó là lần đầu tiên họ vượt qua một cuộc kiểm tra thâm nhập mà không một phát hiện nào liên quan đến việc rò rỉ dữ liệu. Đó là loại chiến thắng cá nhân của AI.

Làm thế nào để xây dựng một robot Chatbot GDPR Conscious với binh nhì Al

Tôi sẽ trình bày chính xác quá trình nhóm tôi ở DG10 theo sau. Mục tiêu là cung cấp cho một robot chat không chỉ trả lời đúng mà còn tôn trọng tất cả các quyền GDPR.

1. xác định dấu chân dữ liệu trước.
Trước khi kích hoạt GPU nào, tôi vẽ bản đồ từng mảnh của con robot PII có thể chạm đến — tên, email, địa chỉ IP, địa chỉ, thậm chí cả giọng nói nếu nó là cuộc trò chuyện. Rồi tôi quyết định điều gì là hoàn toàn cần thiết. Theo điều 5( 1) (c), bạn phải giảm thiểu dữ liệu. Với một con robot quay về bằng điện tử, có thể chỉ là số gọi và mô tả. Không cần đặt tên đầy đủ cho khách hàng.

2. Chọn và triển khai máy bay riêng.
Chúng tôi thường bắt đầu với một mô hình công-te-nơ hóa trênOllamađể làm chứng về cách tiếp nhận, sau đó chuyển sangvLMtrên một nút GPU dành cho sản xuất. Điểm mấu chốt: Điểm kết thúc ARI phải nằm sau một ủy nhiệm đảo ngược mà chỉ có hệ thống chatbot của bạn mới có thể đến — không có sự phơi bày trực tiếp trên internet.

3. Thiết lập một cửa hàng véc tơ cục bộ.
Nếu robot chat cần kiến thức cơ bản, tôi sẽ sử dụngNặngtrong VPC, được cấu hình với mã hóa khách hàng và chính sách lưu trữ nghiêm ngặt. Không có dữ liệu liên kết nào từng được viết vào đĩa bên ngoài VPC. Để có thêm sự riêng tư, tôi nộp đơnNameSự vô danh hóa trước khi tạo ra sự thay thế — thay thế tên của những người giữ chỗ như [PERSON].

4 Xây dựng lớp hòa giải.
Điều này thường bị bỏ lỡ. Tôi thêm vào một sự đồng ý nhẹ nhàng rằng hồ sơ chính xác những gì người dùng đồng ý, với nhãn thời gian và địa chỉ IP và xóa bỏ (bạn giữ một phiên bản bị phá hủy cho không phải là bao vây). Con robot chat chỉ làm được nếu có một tấm bảng đồng ý đã ký. Cứ mỗi 30 ngày thì biểu tượng đồng ý này lại chấm dứt, bắt một sự tươi tỉnh — một thực hành mà một số công ty lao động ở UDPA đã khen ngợi.

5, dữ liệu năng động được lọc.
Không phải tất cả dữ liệu được tạo ra đều bình đẳng. Tôi viết công việc cron xóa nhật ký cuộc trò chuyện sau 24 giờ hoặc đánh dấu chúng là vô danh nếu cần để phân tích. Với bất cứ yêu cầu truy cập dữ liệu nào, hệ thống tự động kéo, tải xuống, rồi xóa toàn bộ lịch sử trò chuyện của người dùng trong vòng 72 giờ — trong thời hạn chót của GDPR trong một tháng.

6, Audit đã sẵn sàng đăng nhập.
Tất cả các tín hiệu và câu trả lời được đăng nhập theo dạng mã hóa. Nhưng tôi lột hết các bản ghi chép của PII, không tên, không địa chỉ email. Nhật ký trả lời: “Điều gì đã xảy ra? Bằng cách đó, nếu người điều hành yêu cầu bản ghi, bạn sẽ không đưa ra dữ liệu cá nhân.

Vào cuối quá trình này, bạn có một robot chat mà bạn có thể tự tin trình bày cho sĩ quan bảo vệ dữ liệu của bạn. Sự tự tin đó rất quan trọng. Tôi đã có những cuộc gọi đến nơi một DPO hỏi năm câu hỏi về dòng dữ liệu của chúng tôi; chúng tôi trả lời tất cả các câu hỏi đó trong giây lát vì thiết kế vốn dĩ rất rõ ràng.

Trường hợp trên thế giới nghiên cứu về AI cá nhân

Vụ 1: Ngân hàng Châu Âu – Bot hỗ trợ khách hàng
Một ngân hàng lớn của Đức muốn một robot nội bộ trả lời các yêu cầu nhân sự. Đám mây công cộng là một câu trả lời không. Chúng tôi đã triển khai một đội ngũ Mistral 7B rất giỏi trên đài NVIDIA Triton. Tất cả dữ liệu ở trong trung tâm dữ liệu của họ. Trong vòng ba tháng, con robot đã nhận 40% vé phạt nhân sự, và đội bảo vệ dữ liệu của ngân hàng đã ký tên vì toàn bộ hệ thống được kiểm toán. Họ thậm chí mở rộng nó để xử lý các phản ứng xác thực danh tính của khách hàng, sau khi thêm một mô- đun bảo mật phần cứng (HSM).

Trường hợp 2: HealthTeoch bắt đầu — Trợ lý thử nghiệm bệnh nhân
Khách hàng cần một máy kiểm tra triệu chứng xử lý dữ liệu phân loại đặc biệt dưới điều luật GDPR 9. Chúng tôi đã sử dụng một chồng AI riêng với Llama 3 8B tốt trên các hệ thống dữ liệu y tế, đặt trong một tập hợp Koubgappetes hàng không. Tất cả PII đều là giả mạo khi ăn. Việc khởi động đã được xác nhận ISO 27001 trong thời gian ghi âm, một phần vì thiết lập AI cá nhân đã đánh giá rõ rủi ro.

Vụ 3: Hợp pháp – dự luật phân tích hợp đồng
Một công ty luật dựa trên nước Anh đã xử lý hàng ngàn hợp đồng mỗi ngày. Giải pháp hiện có của họ sử dụng đặc quyền thứ ba của Đảng NLP API, mà khách hàng có nguy cơ bị mất chức. Chúng tôi đã xây dựng một hệ thống AI riêng với một mô hình hệ thống định vị và LangChain, tất cả đều dựa trên hệ thống kiểm soát. Hệ thống không bao giờ kết nối với internet. Công ty bây giờ chạy nhanh hơn gấp 3 lần, và mỗi dữ liệu đều có đặc quyền mời khách vì nó không bao giờ rời khỏi mạng lưới bảo mật của họ.

Đây không phải là giả thuyết. Tôi trực tiếp thấy rằng trí tuệ cá nhân của AI biến một lá cờ đỏ thành một nhà phân biệt chủng tộc cạnh tranh. Khách hàng thường nói với tôi họ thắng một cách chính xác bởi vì họ có thể bảo đảm cho chủ quyền dữ liệu.

Những cạm bẫy thông thường khi nhận nuôi trí tuệ riêng cho các robot GDPR (Và làm thế nào để tránh chúng)

Ngay cả với những ý định tốt nhất, các đội cũng vấp ngã. Đây là những bẫy đầu tiên mà tôi thấy người ta rơi vào.

• Tin tưởng “trên báo cáo về sự tương đương với GDPR compliant.
  Đặt một máy chủ dưới tầng hầm của bạn không xóa bỏ một cách kỳ diệu các trách nhiệm chia sẻ dữ liệu. Bạn vẫn cần một cơ sở hợp pháp, sự đồng ý thích đáng và khả năng xóa dữ liệu. Có lần tôi đã xem lại một hệ thống nơi robot chat lưu trữ đầy đủ các nhật ký chat không được mã hóa trong 18 tháng — trên báo cáo nhưng không thể bảo vệ được.

• Quên mất dữ liệu đào tạo mô hình.
  Nếu bạn thích nghi tốt với một mô hình về các cuộc đối thoại người dùng, thì việc đào tạo thiết lập đó là dữ liệu cá nhân. Anh phải thông báo cho người dùng, xin giấy phép, và cho phép tối ưu hóa việc này. Vào năm 2025, CNL Pháp phạt một người khởi nghiệp vì dùng các cuộc trò chuyện khách hàng để cải thiện mô hình của họ mà không cần thông báo đầy đủ. Đừng lặp lại sai lầm đó.

• Đánh giá thấp chi phí và bảo trì GPU.
  Chạy mô hình tham số 70B không phải là rẻ. Tôi luôn chi tiêu cho ít nhất hai chiếc A100 GPUs để sản xuất. Tuy nhiên, nhiều đội quên giải quyết vấn đề liên tục giám sát. Dùng dụng cụ MLOps như MLWE để theo dõi sự trôi dạt của mô hình và huấn luyện lại — nếu không, bạn sẽ có được một con robot già nua đưa ra những lời khuyên hợp pháp hoặc y học lỗi thời, đó là một mối nguy hiểm tùy thuộc vào nó.

• Bỏ qua kế hoạch cấy ghép bên phải.
  Điều 22 GDPR cho người dùng quyền không phải chịu trách nhiệm về những quyết định tự động với những hiệu ứng quan trọng. Nếu robot chat của bạn từ chối một ứng dụng cho vay, bạn cần giải thích tại sao. Với một AI tư nhân, bạn có thể đăng nhập không chỉ câu trả lời mà còn các bước suy luận (từ xích tư tưởng) Sử dụng những bản ghi đó để tạo ra những lời giải thích dễ hiểu của con người. Công chúng ADI ít khi đưa ra mức độ giới thiệu đó.

• Đang bỏ qua kiểm tra thâm nhập.
  Một AI chatbot riêng vẫn là một ứng dụng web. Những kẻ tấn công có thể cố gắng nhanh chóng tiêm để rút PII. Tôi nhấn mạnh rằng sau mỗi lần triển khai, tôi phải tập thể dục. Trong một bài kiểm tra, một kẻ tấn công giả mạo đã thuyết phục robot tiết lộ tên nhân viên nội bộ. Chúng tôi vá nó bằng cách thêm vào một bộ lọc đầu ra nghiêm ngặt và đào tạo lại với các ví dụ đối lập. Đó là điều mà bạn không thể hoàn toàn kiểm soát được bằng phương pháp kết hợp khép kín.

Xác nhận hiệp ước GDPR của binh nhì Al

Một số giám đốc điều hành hỏi: “Tại sao chi tiêu cho các phần cứng cá nhân khi có các phần cứng rẻ tiền?

1. Tránh mặt tốt đấy.Giá trị trung bình GDPR là 1.56 triệu đô la. Một sự cố đơn lẻ có thể xóa sạch tiền tiết kiệm của API trong nhiều năm.
2. Lòng tin của khách hàng.Một cuộc khảo sát TrustAc năm 2025 cho thấy rằng 82% người tiêu dùng sẽ ngừng sử dụng một thương hiệu làm sai dữ liệu AI của họ. Ở B2B, chủ quyền dữ liệu thường là một yêu cầu hợp đồng. Binh nhì Al cho phép anh ký hợp đồng.
3. Điều khiển chiến dịch.Khi tiếp tục làm mẫu, bạn có thể nâng cấp, vá lại hoặc tập luyện bất cứ lúc nào — không chờ đợi thời gian của người cung cấp. Trong suốt năm 2024, các công ty đã chết trong 8 tiếng đồng hồ. Khách hàng của chúng tôi trên AI không thấy ảnh hưởng gì vì robot của họ không phụ thuộc vào dịch vụ bên ngoài. Đó là thời gian cuối cùng tiết kiệm được $5,000 doanh thu bị thất lạc cho một khách hàng bán lẻ.

Tôi đã tính toán tổng số chi phí sở hữu trong hơn ba năm, tính toán số lượng phần cứng, điện và nhân viên. Trong vòng nửa tháng, một công ty có kích thước lớn xử lý 100.000 cuộc đối thoại mỗi tháng, một chồng trí tuệ cá nhân thường chống lại việc kinh doanh API được trả lương trong vòng 14 tháng, hoàn toàn dựa trên chi phí đăng ký — và đó là trước khi tính đến lợi thế.

Những câu hỏi thường xuyên

Một i chatbot riêng có thể được triển khai trong đám mây không?

Vâng, miễn là bạn cung cấp một VPC tận tụy mà không có đường dẫn ra ngoài internet công cộng ngoại trừ yêu cầu cập nhật. Azure, AWS và GCP đều ủng hộ các điểm kết thúc riêng để giữ cho dữ liệu nằm ngoài xương sống công cộng — đó chính xác là cách mà khách hàng của chúng ta triển khai.

Liệu tôi có cần một dự án xử lý dữ liệu nếu tôi tự quản lý nó?

Không phải là một phần ba của DPA, vì bạn là bộ điều khiển dữ liệu và bộ xử lý — nhưng bạn vẫn cần hồ sơ nội bộ về xử lý, một chính sách thiết lập lại, và DPAs với bất kỳ bộ xử lý phụ nào còn sót lại (máy chủ, véc tơ DB, khả năng xử lý). Việc tự chủ loại bỏ các nhà cung cấp; nó không loại bỏ giấy tờ.

Mô hình mở nào tốt nhất cho robot GDPR vào năm 2026?

Llama 3 và Mistral Large dẫn đầu cho chất lượng tự chủ, với các mô hình hạng nặng của công việc làm việc nhẹ hơn. Lựa chọn không quan trọng bằng cách gói gọn (kiểu Presidio), cách biệt VPC, và đăng ký kiểm toán quyết định tuân thủ, chứ không chỉ là mô hình cơ bản.

Người dùng thực hiện quyền xoá chống lại cơ sở dữ liệu véc tơ như thế nào?

Bằng cách thay đổi tên của mỗi người dùng hay người thuê như vậy một yêu cầu xoá bản đồ tới một bản đồ xác định thanh lọc véc tơ, bản ghi, và sao lưu trong cửa sổ được ghi nhớ của bạn. Thiết kế cái này trước khi nuốt một tài liệu duy nhất -- cải tiến việc thanh lọc mỗi người dùng lên một chỉ số chung là công trình tái tạo tốn kém nhất trong các dự án chatbot.

Azure OpenAI có phải là "lợi nhuận đủ" cho sức khỏe hay cho dữ liệu pháp lý?

Nó có thể, theo những điều khoản đúng: không có sự xem xét của con người về dấu chấm phẩy, dữ liệu về cư trú của EU, và một DPA đã được ký kết với những người chống đối có tài liệu tốt nhất. Đối với các công việc nặng nề nhất khách hàng của chúng tôi vẫn còn thích các mô hình hoàn toàn tự chủ nơi mà không một bên thứ ba nào từng thấy ứng dụng.

Tiếp tục đọc DG10

• Các đặc vụ AI để tự động làm việc
• AAO cho ngành công nghiệp quy chế
• Hướng dẫn tạo mạch AI

Giờ đây, tôi hy vọng rõ ràng là robot chat phụ thuộc GDPRRR không chỉ là một bài tập về kỹ thuật. Đó là một quyết định chiến lược nhằm bảo vệ công việc kinh doanh, tôn trọng người dùng và tương lai của bạn khỏi đầu tư AI. Mọi công ty tư duy phía trước mà tôi làm việc ở DG10 đều hiểu rằng kiểm soát dữ liệu thực chỉ có riêng AI. Nếu bạn đã sẵn sàng để chế tạo một con robot mà người dùng — và đội pháp lý của bạn — có thể cảm thấy dễ chịu, hãy nói chuyện.