Gerenciando a AI Trust Layer

Gerenciamento de políticas da Camada de confiança da IA

A guia Configurações na página Camada de Confiança da IA permite que você gerencie o uso de modelos de IA de terceiros para suas organizações, tenants ou grupos de usuários por meio de políticas da Camada de Confiança da IA. Isso ajuda você a controlar o acesso do usuário às funcionalidades de IA generativa e garante uma governança adequada em toda a sua organização.

Você obtém uma visão geral de todas as políticas ativas e seus status atuais. Além disso, você pode visualizar e gerenciar políticas e suas implantações, da seguinte maneira:

Quando seleciona o nome da política, você é redirecionado para a respectiva política do AI Trust Layer em Automation Ops™ > Governança. Aqui você pode visualizar os detalhes da política e, se necessário, fazer alterações. Para obter detalhes, consulte Configurações para políticas da AI Trust Layer.
Quando selecionar Gerenciar implantações, você será redirecionado para o Automation Ops™ > Governança > Implantação, onde você pode revisar todas as suas implantações de políticas. Para obter mais detalhes, consulte Implantar políticas ao nível de tenant.

Governando dados contextuais para funcionalidades da GenAI

A guia Embasamento de contexto na página Camada de confiança da IA permite que você gerencie e controle os dados que você usa como contexto com UiPath GenAI . Para obter mais detalhes sobre o embasamento de contexto, consulte Sobre o embasamento de contexto.

Você pode verificar os índices de embasamento por contexto disponíveis em tenants específicos. Também estão disponíveis dados sobre a origem dos dados do índice, horário da atualização e horário da última consulta.

Além disso, é possível executar as seguintes operações:

Adicione um novo índice. Para obter detalhes, consulte Adição de um novo índice.
Exibir detalhes para os atributos de índice usando a opção Ver mais ações menu.
Exclua permanentemente o índice, incluindo todas as incorporações e representações de dados no índice. Você pode excluir o formulário do índice em Ver mais ações menu.

Observação:
Se as atividades GenAI ou Autopilot for Everyone usarem um índice que está excluído, você deve reconfigurá-los com um novo índice, caso contrário, ele falhará.
Sincronize o índice para atualizá-lo com os dados mais recentes da origem de dados. A operação de sincronização substitui as incorporações e captura apenas os dados disponíveis atualmente na origem de dados. Você pode sincronizar o índice a partir da página Ver mais ações menu.

Como adicionar um novo índice

Para adicionar um novo índice que você pode usar como contexto de dados com as funcionalidades da UiPath GenAI, siga as seguintes etapas:

Na página Camada de confiança da IA , acesse a guia Embasamento de contexto e selecione o botão Adicionar novo .
Forneça o nome do índice e, opcionalmente, uma descrição curta.
Especifique a origem dos dados que você planeja ingerir e torná-los consultados.
- Se você escolher Bucket de armazenamento como sua origem de dados, siga as seguintes etapas:
  1. Especifique a pasta do Orchestrator na qual o bucket de armazenamento reside.
  2. Indique o compartimento de armazenamento onde os documentos desejados estão disponíveis.
  3. Selecione o formato dos arquivos que você deseja indexar. Se você quiser ingerir vários formatos de arquivo, você deve selecionar a opção Todos .
    
    Observação:
    Você não pode alterar a opção selecionada após a criação do índice.
- Se você escolher Conexão IS como sua origem de dados, siga as seguintes etapas:
  1. Especifique a pasta do Orchestrator na qual o bucket de armazenamento reside.
  2. Selecione o conector e a conexão. Se não existir nenhuma conexão, você pode adicionar uma.
  3. Especifique o local dos seus documentos.
  4. Selecione o formato dos arquivos que você deseja indexar. Se você quiser ingerir vários formatos de arquivo, você deve selecionar a opção Todos .
    
    Observação:
    Você não pode alterar a opção selecionada após a criação do índice.
Crie o índice selecionando Sincronizar agora. Inicialmente, o status do índice é Sincronização em progresso e muda quando a sincronização é concluída.

Visualização de logs de auditoria

A guia Auditoria na página Camada de confiança da IA oferece uma visualização abrangente das operações relacionadas à IA, com detalhes sobre solicitações e ações, os produtos e funcionalidades que iniciam as solicitações, bem como os modelos usados e sua localização. Você pode monitorar todas as operações relacionadas a IA e garantir sua conformidade com as diretrizes e políticas estabelecidas. Observe que você pode exibir as entradas de logs criadas nos últimos 60 dias.

Os dados de auditoria são exibidos como uma tabela, com cada uma de suas colunas fornecendo uma informação específica sobre as operações relacionadas à IA:

Data (UTC): exibe a data e hora exatas em que cada operação foi solicitada. Permite o rastreamento preciso das solicitações de acordo com sua ordem cronológica, facilitando auditorias oportunas.
Produto: o produto específico que iniciou cada operação. Essa visibilidade permite rastrear qualquer operação de volta ao seu produto de origem para aprimorar a compreensão e a responsabilidade.
Funcionalidade: a funcionalidade específica do produto que iniciou a operação, facilitando a rastreabilidade do problema para funcionalidades específicas, caso ocorra alguma.
Tenant: o tenant específico dentro da sua organização que iniciou a operação. Esse insight permite uma visão geral mais detalhada e ajuda a reconhecer padrões ou problemas no nível do tenant.
Usuário: o usuário individual dentro do tenant que iniciou a operação. Permite rastrear atividades em um nível granular do usuário, aprimorando os recursos de supervisão.
Modelo Usado: o modelo de IA específico usado para processar cada operação. Esse insight fornece uma melhor compreensão de quais modelos estão lidando com quais tipos de solicitações.
Local do modelo: o local em que o modelo usado está hospedado. Essas informações podem ajudar na solução de possíveis problemas ou requisitos de auditoria que podem surgir do desempenho do modelo em locais específicos.
Status: o status de cada operação — mostrando se foi bem-sucedida, com falha ou bloqueada. Essa maneira rápida de identificar problemas operacionais é crucial para manter um ambiente tranquilo e eficiente.

Além disso, o recurso de filtragem permite que você limite sua auditoria com base em critérios como data, produto, modelo usado ou status.

Além disso, ao selecionar uma entrada na tabela Auditoria, você pode acessar uma seção Detalhes para uma revisão mais aprofundada.

Verificando o resumo de uso

A guia Resumo de uso na página Camada de Confiança da IA fornece uma visão geral do uso do modelo e restrições em diferentes regiões. Ele representa os dados históricos do seu log de auditoria e reflete as configurações das suas políticas de governança.

Você pode visualizar os dados exibidos com base nos seguintes critérios:

Total de ações de LLM por status: permite monitorar o status de diferentes modelos em todas as regiões. Para personalizar a visualização de dados, você pode filtrar por região, modelo e status.
Total de ações de LLM por produto: permite monitorar a adoção de funcionalidades de IA em sua organização. Para personalizar a visualização de dados, é possível filtrar por tenant e produto.

Gerenciamento do Autopilot para todos

Essa guia Autopilot para todos na página Camada de Confiança da IA permite que você gerencie o uso do Autopilot para todos em sua organização.

É possível executar as seguintes ações: