通过上下文锚定使用客户数据

上下文锚定的数据处理实践，涵盖为提供搜索、个性化和机器学习改进而处理的索引指令和数据格式。

目的

我们会出于以下目的处理服务中使用的信息：

• 提供服务
• 机器学习以及产品增强和开发
• 服务和内容的个性化

提供服务

我们会处理用户在设计时指定的搜索、索引指令和数据格式，以提供我们的服务：通过数据摄取与查询操作为 UiPath 的生成式 AI 功能提供检索增强生成 (R.A.G.) 支持。

使用上下文锚定的目的是检索相关信息，并将其用作由客户选择的模型执行的提示词的上下文。有关上下文锚定功能的详细信息，请参阅《Automation Cloud 用户指南》中的“上下文锚定”文档。

我们会处理遥测数据（例如文档数据、索引数据和云帐户），以确保我们的平台顺畅运行，并根据我们观察到的反馈和使用模式优化用户体验。

我们使用数据分析来衡量和评估服务性能。我们会处理帐户信息，例如云组织、租户和用户 ID（电子邮件），为您提供服务访问权限并确保您的帐户安全。根据我们的支持条款，我们可能会处理您发送给我们用来获取支持或在必要时进行故障排除的数据。

数据存储空间

系统会在您使用此产品时根据您选择的流程以及 Automation Cloud 管理员指南中的“数据驻留”页面对提取的数据与查询进行存储。

与生成式 AI 服务集成

1. 上下文锚定将相关信息作为上下文传递给客户选择和使用的模型。
2. 如果使用的模型是 UiPath 托管模型，则流向第三方模型的所有上下文锚定流量都将通过 AI Trust Layer。
3. 上下文锚定与嵌入式模型交互，以创建支持数据格式的向量表示。 它将这些数据和向量存储在向量数据库中。
4. 通过 Autopilot for Everyone、UiPath 智能体和 UiPath GenAI 活动，您可以查询这些文档/向量，以查找相关信息，并将其传递给您选择的 LLM。

保障措施

我们遵循 AI Trust Layer 的标准策略：

1. 客户数据将在合同终止时或根据要求删除。
2. 客户数据已加密。访问受到严格限制，并且任何访问都会被记录和审核。
3. 我们应用以下保留策略。
4. 您可以从“AI Trust Layer 审核”选项卡中导出数据。

退出机制

您可以使用 AI Trust Layer 策略禁用输入和输出提示词保存机制，如管理 AI Trust Layer 文档所述。