Sobre a Camada de Confiança da IA

Estrutura de governança e controle do AI Trust Layer no Test Cloud para centralizar a segurança, a observabilidade e a imposição de políticas em todas as atividades de IA generativa.

O AI Trust Layer é a estrutura de governança e controle da UiPath para todas as atividades de IA generativa em produtos e serviços. Ele fornece controle centralizado, segurança e observabilidade de como os LLMs gerenciados pela UiPath e terceirizados são usados.

A AI Trust Layer garante que todas as solicitações de IA generativa sigam as regras de segurança, privacidade e uso em toda a organização. Ele aplica essas políticas de forma consistente em todos os produtos, atuando como um ponto de controle compartilhado para todo o tráfego de LLM.

O que a AI Trust Layer rege

A AI Trust Layer rege o uso de IA generativa em:

• Produtos e serviços da UiPath, como Autopilot, Studio, Test Manager, Process Mining e muito mais.
• LLMs gerenciados pela UiPath e LLMs de terceiros, incluindo configurações de traga seu próprio LLM.
• Seleção de modelo, controles de acesso, privacidade de dados e rastreamento de uso.

Subserviços da AI Trust Layer

Para habilitar a modularidade e a governança, a AI Trust Layer é organizada nos seguintes subserviços, cada um responsável por um conjunto específico de ações:

• Gateway de LLM: o gateway de LLM é a interface entre os serviços da UiPath e provedores de LLM de terceiros. Ele serve como o ponto de entrada central para todo o tráfego de LLM, aplicando lógica de governança e configuração antes que as solicitações cheguem aos modelos externos. Os recursos específicos do gateway de LLM envolvem:
  • Gerenciamento de políticas da AI Trust Layer: verifique as políticas de AI Trust Layer existentes em Automation Ops > Governança e suas implantações.
  • Configuração de LLM: integre suas assinaturas de IA existentes, mantendo a estrutura de governança fornecida pela UiPath, substituindo a assinatura de UiPath LLM ou trazendo seu próprio LLM.
• Contextualização (também conhecida como Enterprise Context Service ou ECS): a Contextualização aprimora prompts com contexto relevante antes de serem enviadas para um LLM. Você pode usar a Contextualização para criar e gerenciar índices de dados usados por funcionalidades e agentes do UiPath GenAI. O gerenciamento do índice está disponível no Orchestrator.
• Observabilidade de LLM: a observabilidade de LLM é responsável pelo monitoramento, visibilidade de uso e registro de auditoria para todas as interações de LLM nos serviços da UiPath. Os recursos específicos para a capacidade de observação de LLM envolvem:
  • Resumo do uso: rastreia o uso do LLM por tenant, serviço e modelo.
  • Registro em log de auditoria: captura detalhes de interações de LLM para rastreabilidade, conformidade e depuração.
  • Traces: registra cada etapa de uma execução como um intervalo, para que você possa seguir o que foi executado, em qual ordem e com quais entradas e saídas.
  • Mascaramento de PII: garante que informações de identificação pessoal sejam personificadas antes de alcançar os LLMs usados em funcionalidades de IA generativa.

AI Trust Layer e outros serviços

Embora a AI Trust Layer inclua subserviços, ela também rege fluxos envolvendo outros serviços e componentes, incluindo:

• Funcionalidades de IA generativa da UiPath que dependem do acesso a LLMs, como funcionalidades fornecidas pelo Autopilot, IXP, Autopilot for Everyone, Agentes
• LLMs especializados, como CommPath e Helix Extractor
• Conectores do GenAI

Esses serviços interagem com a AI Trust Layer, mas podem ter os próprios espaços de configuração. Por exemplo, o Autopilot for Everyone é regido pela AI Trust Layer, em termos dos LLMs usados, mas é gerenciado a partir de uma aba separada no nível da organização e do tenant.

Segurança e confiança

Um princípio-chave da AI Trust Layer é garantir a privacidade dos dados:

• Todos os dados que fluem pela AI Trust Layer são criptografados (TLS 1.2 ou superior em trânsito, AES-256 em repouso).
• A UiPath não garante nenhum treinamento de terceiros em seus dados.

Tenant do modelo

Os LLMs gerenciados pela UiPath são modelos de terceiros prontos para uso, hospedados na infraestrutura de cloud dos provedores. O modelo que atende a uma solicitação é comum a todas as organizações; os dados nessa solicitação não são:

• Cada chamada de inferência é exclusiva da organização que a originou e criptografada em trânsito.
• As chamadas são processadas individualmente, sem memória de interações anteriores retidas.
• Nenhum dado é compartilhado entre organizações, portanto, seus dados permanecem confidenciais e segregados.

As organizações que precisam de um modelo dedicado podem conectar seu próprio LLM por meio da AI Trust Layer. Para obter detalhes, consulte Configuração de LLMs.