Uso de datos del cliente con contextualización

Finalidades

Procesamos la información utilizada con nuestros servicios para los siguientes fines:

• Proporcionar nuestros servicios
• Aprendizaje automático y mejora y desarrollo de productos
• Personalización de servicios y contenido

Proporcionar nuestros servicios

Procesamos la búsqueda indicada, las instrucciones de indexación y el formato de datos especificados por el usuario en el tiempo de diseño para ofrecer nuestros servicios: ingerir esos datos y consultar sobre ellos para proporcionar R.A.G. (generación aumentada por recuperación) para funciones de IA generativa en UiPath.

El propósito de utilizar Contextualización es recuperar información relevante y utilizarla como contexto para las solicitudes que se ejecutan por los modelos seleccionados por el cliente. Para obtener detalles sobre las funcionalidades de contextualización, consulta la documentación de contextualización en la guía del usuario de Automation Cloud.

Procesamos datos de telemetría como los datos de documentos, los datos de índice y la cuenta en la nube para asegurarnos de que nuestras plataformas funcionan sin problemas y para optimizar la experiencia de usuario en función de los comentarios y los patrones de uso que observamos.

Utilizamos análisis de datos para medir y evaluar el rendimiento de nuestros servicios. Procesamos la información de la cuenta, como la organización en la nube, el tenant y los ID de usuario (correos electrónicos) para proporcionarte acceso a los servicios y para proteger tu cuenta. Podemos procesar los datos que nos envíes para recibir soporte o según sea necesario para solucionar incidencias, de acuerdo con nuestros equipos de asistencia.

Almacenamiento de datos

Los datos ingeridos y las consultas se almacenan al utilizar este producto según tu selección y de acuerdo con nuestra página Residencia de Datos, disponible en la guía de administración de Automation Cloud.

Integración con servicios de IA generativa

1. Contextualización pasa información relevante como contexto a los modelos seleccionados y utilizados por los clientes.
2. Todo el tráfico de contextualización a modelos de terceros pasa por AI Trust Layer si los modelos utilizados son modelos gestionados por UiPath.
3. Contextualización interactúa con modelos integrados para crear una representación vectorial de formatos de datos compatibles. Almacena estos datos y vectores en una base de datos de vectores.
4. A través de Autopilot for Everyone, UiPath Agents y las actividades de UiPath GenAI, puedes consultar estos documentos/vectores para buscar información relevante y pasarla a un LLM de tu elección.

Salvaguardas

Seguimos las políticas estándar para la capa de confianza de IA:

1. Los datos del cliente se eliminan al finalizar el contrato o previa solicitud.
2. Los datos del cliente están cifrados. El acceso está estrictamente limitado y cualquier acceso se registra y se audita.
3. Aplicamos la siguiente política de retención.
4. Puedes exportar datos de la pestaña Auditoría de AI Trust Layer.

Mecanismo de deshabilitación

Puedes deshabilitar el mecanismo de ahorro de solicitudes de entrada y salida utilizando la política de AI Trust Layer, como se describe en la documentación de Gestión de AI Trust Layer.