NetCompanyの英国マネージングディレクターであるRichard Daviesは、ビジネスが検索された世代を活用して、ジェネレーティブAIによってもたらされるセキュリティリスクから新規 オンライン カジノ保護する方法について説明します。
生成AIを受け入れるための願望を深めることにより、新規 オンライン カジノ制御および管理することは、企業が安全性を損なうことなく価値を提供するシステムを作成するために不可欠です。しかし、データの脆弱性に関する懸念は、多くの企業とその顧客にとって恐怖のままです。
in最近のレポート生成的AIに関する懸念を評価したため、組織は新規 オンライン カジノプライバシーとサイバー問題（65％）を最も心配していることがわかりました（65％）、従業員は不正確な情報（60％）と従業員の誤用と倫理的リスク（55％）に基づいて決定を下します。しかし、これらの恐怖はAIの革新をつぶす必要はありません。
新規 オンライン カジノ生成（RAG）ツールは、ビジネスモデルとAIモデルの間の優れた仲介者であり、入力と出力をふるいにかけて微調整する能力を備えています大手言語モデル（LLMS）。
内部に許可されているオブジェクトにフィルターを備えたサンドボックスのように考えてください。 RAGツールにより、従業員は組織のプロセスに対応している内部の情報から引き出すことができますが、外部の革新的なAIモデルから安全に描画できます。
だから、生成AIのRAGツールを実装する際に企業は何を知っておくべきであり、セキュリティとプライバシーを確保するための利点は何ですか？
最初に労働力を置く
ビジネスは、不必要なリスクを防ぐために、AI実装の初期段階で戦略的に考える必要があります。その予防の一部は、生成的AIが有用であると感じる方法と場所について、従業員との早期コミュニケーションを確立することです。
労働力はすでにAIツールを実験しているので、企業は遅すぎる余裕はありません。
ガイダンスが整っていない場合、個人は当然、それを知らずに自分自身とビジネスを危険にさらします。特に以来、セキュリティは簡単でアクセスしやすいはずです従業員の66％は、サイバーセキュリティよりも毎日のタスクを優先していると答えています.
RAGは、現在のツールとプロセスとともに存在するようにビジネスシステムに統合できます。答えを得るために前後に切り替えるという追加の不便を望んでいる人はいません。
所有権と信頼の確立
コラボレーションは、RAGを使用するかどうかにかかわらず、生成AIを安全に使用するための重要な要素です。たった一人の個人の行動は、時々セキュリティを維持するために粉砕することができます - 有名なケースはいつですSamsungの従業員は、ChatGptに機密コードをアップロードしました、誤って企業秘密を漏らします。
生成AIを採用する場合、一般新規 オンライン カジノ保護規則（GDPR）に準拠することは不可欠な部分でなければなりません。
企業は、保存されているAIによって新規 オンライン カジノがどのように処理され、誰がアクセスできるかを知っておく必要があります。これはまた、ビジネス内に割り当てられた内部責任に埋め込まれるべきです。
組織は、新規 オンライン カジノ管理のプライバシー、従業員の教育とトレーニングの積極的な提供、不必要な保存新規 オンライン カジノの最小化などのものを優先するフレームワークを確立する必要があります。
企業は、どのような新規 オンライン カジノ持っているか、誰が何を所有すべきかを迅速に確立する必要があります。データ所有者は、どの情報が敏感ではないかを判断し、どの新規 オンライン カジノ機密解除できるかをアドバイスするのに役立ちます。
あなたのビジネスに固有の機密新規 オンライン カジノ識別できる検索された生成ツールでLLMSを強化することで、機密情報を自動的に匿名化できる洗練されたアルゴリズムを展開することさえできます。
RAGを使用すると、ビジネスはモデルプロバイダーと生新規 オンライン カジノ共有する必要はありません。代わりに、意図したデータのみが送信されるように、最初に内部で処理できます。
幻覚を回避
脳と同様に、AIモデルに情報が欠落している場合は、完全に正確ではない場合でも、説明を出すためにギャップを埋める傾向があります。
検索された生成により、ビジネスドキュメントと新規 オンライン カジノシステムに組み合わせて外部ソースからの情報を組み合わせることができます。知識の検索源を追加することは、幻覚として知られる誤った情報を生成するAIに対して私たちが持っている最良の解決策の1つです。
推測ではなく、実際の生活に出力が接地されるようにすることが不可欠です。この要塞化により、チームは言語モデルが引き出す新規 オンライン カジノセットをさらに制御できます。
強力な言語モデルでは、テクノロジーが不明確なパターンを理解しようとし、矛盾を調整しようとするため、幻覚はより一般的です。
業界に応じて、企業は幻覚化された出力が組織のセキュリティリスクをさらに悪化させる可能性があることを知っている必要があります。社会的批判的な領域に依存している不正確な新規 オンライン カジノは、意思決定の不十分な、システムへの不正アクセス、リソースの誤配分、不正確な分析につながる可能性があります。
不正確な分析のような側面は、従業員が誤った推奨事項に基づいて行動するように導くかもしれません。
信頼できる回答のために新規 オンライン カジノ生成の最適化
他のテクニックと同様に、RAGモデルの精製は継続的なプロセスです。 RAGツールは、ユーザーに関連する特定の応答を提供できるビジネスドキュメントや新規 オンライン カジノの摂取に優れています。
ただし、ユーザーが特定の回答を必要とせず、代わりにすべての回答を探しても効果が低下する可能性があります。たとえば、ユーザーが「テクニカルインフラストラクチャに関するコンテンツについて教えてください」と「すべてのデザインドキュメントのリストを表示してください」と尋ねる場合。
この課題に対処するために、RAGモデルはユーザーの意図を認識し、新規 オンライン カジノするように設計する必要があります。
意図を理解して、RAGツールは各クエリの性質に基づいて応答を適応させ、最適な情報を共有できます。
ビジネスは、新規 オンライン カジノ照会する代替方法を導入することもできます。現時点では、セマンティック検索は最も一般的なアプローチですが、曖昧さに苦しんだり、既存の知識と正確に各クエリを一致させることに集中しすぎたりすることがあります。
チームは、キーワードベースの新規 オンライン カジノなどの他の方法と組み合わせることにより、セマンティック新規 オンライン カジノを最適化できます。
生成AIサンドボックス
企業が将来AIの恐怖を克服したい場合、それを燃料供給するために使用されている新規 オンライン カジノ制御する必要があります。
リーダーが新規 オンライン カジノ管理して所有する方法を実装できる場合、チームが安全に革新することを可能にするRAGなどのサンドボックスシステムをより適切に実装できます。
