ixp
latest
false
Communications Mining ガイド
- 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
重要 :
このコンテンツの一部は機械翻訳によって処理されており、完全な翻訳を保証するものではありません。
新しいコンテンツの翻訳は、およそ 1 ~ 2 週間で公開されます。
Communications Mining の AI Trust Layer による監査 生成 AI 機能: 各機能について記録される LLM の入力と出力、およびそれらの入力と出力のコンプライアンスの確認方法
Communications Mining 機能は、生成 AI 機能に対する大規模言語モデル (LLM) の要求を UiPath AI Trust Layer™ 経由で送信し、各操作を監査ログに記録します。監査ログにより、管理者は LLM に送信されたデータと LLM から返された応答を可視化し、コンプライアンス、ガバナンス、データの透明性の要件をサポートできます。
監査エントリの表示
各操作は、[AI Trust Layer] ページの [監査] タブに IXP の製品名の下に表示され、LLM に送信された入力や LLM から返された出力などが表示されます。
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。
監査対象機能
以下の生成 AI 機能が監査ログに記録され、それぞれに入力と出力が一覧表示されます。
| 機能 | 監査済みの入力 | 監査済みの出力 |
|---|---|---|
| 生成 AI による抽出 | メッセージ ID で識別される抽出要求です。 | メッセージに対して返された予測を含む、LLM の生の応答です |
| 生成 AI によるアノテーション | データセット内のソースからのメッセージのサンプル | サンプリングされたメッセージに対して返されるラベル |
| クラスターからの推奨ラベル | クラスター内のメッセージ ID のリストです | クラスターに対して提案されたラベルとその背後にある理由 |
| ゼロショットのタクソノミー生成 (プレビュー) | クラスターから提案されたラベルのリスト | 生成されたタクソノミー スキーマ |
| 会話フィルター (プレビュー) | ユーザー プロンプト | 生成されたフィルター スキーマです。 |
監査対象データを制御する
AI Trust Layer の Automation Ops ポリシーでは、監査データの処理方法を制御します。入力データと出力データの保存をオフにしたり、リクエストが LLM に到達する前に個人を識別できる情報 (PII) をマスクしたりできます。詳しくは、「 AI Trust Layer のポリシーの設定」をご覧ください。