Perjalanan Setakat Ini: Memanfaatkan Aliran Kerja Dipacu AI untuk Penyelesaian yang Selamat dan Boleh Diakses

Perjalanan kami dalam AI bermula pada 2023, bermula dengan langganan Pasukan ChatGPT untuk meneroka Model Bahasa Besar (LLM). Fasa awal ini membolehkan kami bereksperimen dengan Aliran Kerja Tambahan AI, yang membawa kepada pelancaran chatbot pertama kami di CDAO Perth 2023. Komited terhadap inovasi, sejak itu kami telah mengembangkan R&D kami dalam AI Generatif, menggabungkan model AI dengan niat untuk meningkatkan keupayaan data pelanggan kami.

Menjelang akhir 2024, kami menggunakan ejen yang mampu melakukan tugas rutin, menyediakan LLM yang dihoskan sendiri dan memperkenalkan rangkaian kepercayaan sifar untuk keselamatan data. Kemajuan ini meletakkan asas untuk pelan hala tuju 2025 kami, di mana kami menyasarkan untuk melaksanakan sistem AI berbilang ejen yang menyelesaikan cabaran kompleks secara kolaboratif dan meningkatkan produktiviti.

Walaupun Kitaran Gembar-gembur Gartner meletakkan kita dalam era AI Generatif dan seterusnya, kami secara aktif meneroka teknologi canggih yang terletak pada lengkung menaik; sistem berbilang ejen, seni bina mesh dan ejen autonomi untuk mentakrifkan semula potensi AI. Kerja pembangunan kami dalam kejuruteraan segera dan AI TRiSM (Pengurusan Kepercayaan, Risiko dan Keselamatan) meletakkan asas untuk penyelesaian yang selamat dan beretika. Dengan menyepadukan AI Generatif dengan kejuruteraan perisian AI-Augmented, kami sedang menyiasat penyelesaian transformatif yang memperkasakan organisasi untuk mencapai tahap kecekapan, kebolehskalaan dan kecerdasan yang lebih baik.

Keselamatan dan Perlindungan Data: Pendekatan Kepercayaan Sifar

Keselamatan adalah asas operasi kami. Boon Solutions menggunakan rangka kerja kepercayaan sifar yang merangkumi perlindungan titik akhir, pelaksanaan kod selamat, kawalan akses, penyamaran data dan replikasi data. Sebagai sebahagian daripada proses pembangunan kami, kami merancang mendapatkankebenaran melalui gesaan chatbot, pangkalan data atau perisian tengah. Masing-masing menawarkan pendekatan teknikal yang berbeza dengan kelebihan dan batasan tertentu:

Pengurusan kebenaran berasaskan segera. Membenamkan identiti pengguna dan peraturan perniagaan terus ke dalam gesaan sistem chatbot melibatkan mentakrifkan peranan pengguna, kebenaran dan logik perniagaan dalam bahasa mudah dalam arahan awal chatbot. Chatbot menggunakan peraturan terbenam ini untuk bertindak sebagai proksi untuk akses pangkalan data, mentafsir pertanyaan pengguna dan memberikan respons berdasarkan parameter yang ditentukan. Kaedah ini mudah dilaksanakan, hanya memerlukan perihalan peraturan perniagaan dan identiti pengguna dalam bahasa semula jadi, menjadikannya penyelesaian yang cepat dan mudah untuk perancangan, pelaksanaan dan pelaksanaan. Walau bagaimanapun, boleh menimbulkan cabaran keselamatan yang ketara, kerana bot mungkin dimanipulasi melalui suntikan segera atau pertanyaan yang direka dengan bijak untuk mendedahkan data yang tidak dibenarkan. Untuk mengurangkan risiko ini, disyorkan menggabungkan pendekatan ini dengan analisis kontekstual, semakan segera berkala dan kawalan akses dipacu API.

Keizinan lapisan pangkalan data memanfaatkan keupayaan asli pangkalan data untuk mengurus pengguna, peranan dan kawalan akses, dengan pentadbir pangkalan data mentakrifkan dasar kebenaran untuk setiap pengguna atau kumpulan pengguna. Pendekatan ini sangat selamat kerana pengguna berinteraksi dengan pangkalan data menggunakan kelayakan mereka sendiri dan bukannya bergantung pada chatbot sebagai proksi. Walaupun mudah dilaksanakan untuk dasar akses mudah, ia boleh menjadi semakin kompleks dan kurang berskala apabila bilangan pengguna dan jenis kebenaran berkembang, terutamanya dalam sistem permintaan tinggi di mana mengurus keperluan akses yang pelbagai boleh mewujudkan overhed pentadbiran yang ketara.

Pengurusan kebenaran berasaskan perisian tengah menggunakan rangka kerja seperti FastAPI, dan bertindak sebagai lapisan perantara di mana kebenaran diuruskan melalui API. Ini membolehkan kawalan akses yang lebih dinamik dan fleksibel, seperti kemas kini masa nyata atau penyepaduan dengan sistem luaran untuk model akses berasaskan peranan (RBAC) atau berasaskan atribut (ABAC). Kelebihan utama ialah kebolehskalaan dan kebolehsuaian, terutamanya dalam sistem berbilang lapisan. Walau bagaimanapun, ia memperkenalkan kerumitan tambahan, kerana perisian tengah mesti diselenggara dengan selamat, dan terdapat pergantungan tambahan pada prestasi API.

Setiap pendekatan mempunyai tempatnya, dan pilihan bergantung pada keperluan khusus untuk fleksibiliti, kebolehskalaan dan keselamatan dalam reka bentuk sistem.

Perancangan untuk Masa Depan: Memutuskan Aliran Kerja Dipacu AI yang Mengubah Hasil Perniagaan

Dalam merancang masa depan dipacu data, memilih set alat yang betul adalah kunci untuk memaksimumkan cerapan dan memastikan keselamatan data. Apabila membuat keputusan antara penyelesaian plug-and-play seperti Qlik Answers dan tersuai, organisasi harus mempertimbangkan kedua-dua kerumitan data dan keperluan keselamatan mereka, di samping matlamat perniagaan jangka panjang mereka.

Jawapan Qlik: Bagi organisasi yang memerlukan cara yang selamat dan cekap untuk mengakses dan menganalisis data, Qlik Answers menyediakan penyelesaian plug-and-play yang mantap. Dengan persediaan dan penyepaduan yang diperkemas dalam infrastruktur sedia ada Qlik , Qlik Answers menawarkan cerapan segera yang boleh dipercayai dengan piawaian perlindungan data terbina dalam. Penyelesaian ini sesuai untuk pasukan yang ingin menggunakan alat yang selamat dan responsif dengan cepat untuk keperluan analitik yang mudah, terutamanya jika mereka mengutamakan kemudahan penggunaan dan penyesuaian yang minimum.

Penyelesaian Tersuai dan Dipesan Lebih Dahulu: Untuk perniagaan yang mempunyai keperluan data dan keselamatan yang lebih maju, Penyelesaian AI tersuai membolehkan fleksibiliti yang dipertingkatkan dan kawalan yang lebih mendalam ke atas pengendalian data. Penyelesaian yang dipesan lebih dahulu ini boleh disesuaikan untuk menyepadukan sumber data yang kompleks, melaksanakan protokol keselamatan lanjutan dan menggabungkan kawalan akses tersuai, sambil penskalaan untuk memenuhi keperluan yang semakin berkembang. Penyelesaian tersuai sesuai untuk organisasi yang mempunyai jenis data sensitif atau pelbagai, memerlukan langkah keselamatan yang ketat dan aliran kerja khusus. Mereka menyediakan asas kalis masa depan yang boleh menyesuaikan diri dengan keperluan data yang berkembang dan meningkatkan jangkaan keselamatan dari semasa ke semasa.

Dengan merancang dengan mengambil kira kedua-dua data dan keselamatan, syarikat boleh memanfaatkan Qlik Answers untuk permulaan yang cepat dan selamat, manakala penyelesaian tersuai menawarkan kedalaman, kebolehsuaian dan peningkatan keselamatan yang diperlukan untuk strategi data jangka panjang yang kompleks.

Bersedia untuk melaksanakan AI untuk meningkatkan strategi data anda?

Berhubung dengan kami untuk meneroka cara AI boleh memperkasakan organisasi anda.