Couche de confiance Einstein

Confier les secrets de votre entreprise et vos données clients à l’IA générative tout en conciliant les avantages de l’IA générative reste encore un défi aujourd’hui. La couche de confiance Einstein est une architecture d’IA sécurisée, intégrée à la plateforme Salesforce. Il s’agit d’un ensemble d’ententes, de technologies de sécurité et de contrôles des données et de la confidentialité utilisés pour assurer la sécurité de votre entreprise pendant que vous explorez des solutions d’IA générative.

Tableau IA repose sur la couche de confiance Einstein et hérite de toutes ses fonctionnalités de sécurité, de gouvernance et de confiance.

Politique de conservation des données zéro

Vos données ne sont pas conservées par des GML tiers. Nous travaillons en partenariat avec Open AI et Azure Open AI pour appliquer la politique de conservation des données zéro.

  • Aucune donnée n’est utilisée pour la formation d’un modèle GML ni pour l’amélioration du produit.

  • Aucune donnée n’est conservée en dehors de Tableau.

  • Aucun être humain ne regarde les données envoyées au GML.

Récupération sécurisée des données

Ancrage dynamique avec récupération sécurisée des données

  • Les informations pertinentes de vos données Tableau sont fusionnées avec l’invite pour fournir du contexte.

  • Récupération sécurisée des données Tableau pour ancrer l’invite en fonction des autorisations de l’utilisateur qui exécute l’invite.

  • La récupération sécurisée des données maintient tous les contrôles Tableau standards basés sur les rôles pour les autorisations des utilisateurs et la sécurité au niveau des champs lors de la fusion des données d’ancrage de votre source de données Tableau.

Protection des invites

Protection des invites

  • Les politiques système aident à limiter les hallucinations et à diminuer la probabilité de résultats involontaires ou nuisibles du résultat produit par le GML.

  • Le GML n’effectue aucun calcul pour générer une réponse analytique.

  • Les politiques système peuvent varier en fonction des différentes fonctionnalités et cas d’utilisation de l’IA générative.

Masquage des données

Masquage des données

  • Les données sensibles sont détectées et masquées avant d’envoyer l’invite au GML.

  • Le masquage des données prend en charge plusieurs régions et langues.

Note de toxicité

Note de toxicité

  • La couche de confiance Einstein évalue le contenu en fonction de la toxicité.

  • Les notes de toxicité sont enregistrées et stockées dans Data Cloud dans le cadre de la piste d’audit.

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