- はじめに
- アクセス制御と管理
- ソースとデータセットを管理する
- モデルのトレーニングと保守
- 生成 AI による抽出
- 分析と監視を使用する
- オートメーションと Communications Mining™
- 開発者
- 機械が単語を理解する方法:NLPに埋め込むためのガイド
- トランスフォーマーによるプロンプトベースの学習
- 効率的な変圧器II:知識蒸留と微調整
- 効率的な変圧器I:注意メカニズム
- 階層的な教師なしインテントモデリング:トレーニングデータなしで価値を得る
- Communications Mining™ でアノテーションの偏りを修正する
- アクティブ ラーニング: より優れた ML モデルを短時間で実現
- それはすべて数字にあります-メトリックを使用してモデルのパフォーマンスを評価します
- モデルの検証が重要な理由
- 対話データ分析 AI としての Communications Mining™ と Google AutoML を比較する
- ライセンス
- よくある質問など
AI Trust Layer audit for Communications Mining generative AI features: which LLM inputs and outputs are recorded for each feature, and how to review them for compliance.
The Communications Mining capability sends the Large Language Model (LLM) requests for its generative AI features through the UiPath AI Trust Layer™, which records each operation in an audit log. The audit log gives administrators visibility into the data sent to LLMs and the responses they returned, supporting compliance, governance, and data transparency requirements.
監査エントリの表示
Each operation appears in the Audit tab of the AI Trust Layer page, under the IXP product name, including the inputs sent to the LLM and the outputs it returned.
エントリは 60 日間表示され、エクスポートしてより長い保持期間を取得できます。監査ビュー、エクスポート、保持について詳しくは、「 監査ログを表示する」をご覧ください。
Audited features
The following generative AI features are recorded in the audit log, each with the input and output listed:
| 機能 | Audited input | Audited output |
|---|---|---|
| 生成 AI による抽出 | The extraction request, identified by the message ID | The raw LLM response, containing the predictions returned for the message |
| 生成 AI によるアノテーション | A sample of messages from the sources in the dataset | The labels returned for the sampled messages |
| Suggested labels from clusters | The list of message IDs in the cluster | The labels suggested for the cluster, with the reasoning behind them |
| Zero-shot taxonomy generation (Preview) | The list of labels suggested from clusters | The generated taxonomy schema |
| Conversational filters (Preview) | The user prompt | The generated filter schema |
監査対象データを制御する
Automation Ops policies for the AI Trust Layer control how audit data is handled: you can turn off the saving of inputs and outputs, or mask personally identifiable information (PII) before requests reach the LLM. For details, refer to Settings for AI Trust Layer policies.