دستیار هوش مصنوعی درون سازمانی با LLM محلی: به چه نکاتی باید توجه کرد؟

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) که به صورت محلی اجرا می‌شوند، امکان پردازش داده‌های حساس را بدون ارسال آن‌ها به سرویس‌های شخص ثالث فراهم می‌کنند. با این حال، اجرای مدل روی سرور شخصی شما به تنهایی به معنای داشتن یک سیستم امن نیست.

دستیار نباید داده‌هایی را که کاربر نمی‌تواند ببیند، مشاهده کند

در زیرساخت RAG (تولید افزوده با بازیابی)، اسناد ارائه شده به مدل باید بر اساس سطح دسترسی کاربری که پرس‌وجو را انجام داده است، فیلتر شوند. در غیر این صورت، دستیار ممکن است اطلاعاتی را که یک کارمند به آن‌ها دسترسی ندارد، خلاصه کرده و به او ارائه دهد.

مدل‌ها دچار اشتباه می‌شوند

مدل‌های زبانی می‌توانند پاسخ‌های متقاعدکننده اما نادرستی تولید کنند. در کاربردهای حیاتی مانند تحلیل مالی یا خلاصه‌سازی گزارش، مراحل ارجاع به منبع و تایید انسانی باید بخشی از طراحی باشند.

ثبت تمام تعاملات

اینکه کدام کاربر چه سوالی را با چه داده‌ای پرسیده است باید در گزارش‌های ممیزی ثبت شود؛ خود این گزارش‌ها نیز باید با کنترل دسترسی محافظت شوند.