Desenvolver e gerenciar IA é como tentar montar uma máquina de alta tecnologia a partir de um conjunto world de peças.
Cada componente – modelo, banco de dados vetorial ou agente – vem de um package de ferramentas diferente, com suas próprias especificações. Justamente quando tudo está alinhado, novos padrões de segurança e regras de conformidade exigem uma religação.
Para cientistas de dados e desenvolvedores de IA, essa configuração muitas vezes parece caótica. Exige vigilância constante para rastrear problemas, garantir a segurança e aderir aos padrões regulatórios em todos os ativos de IA generativos e preditivos.
Neste put up, descreveremos uma prática Estrutura de governança de IAapresentando três estratégias para manter seus projetos seguros, compatíveis e escaláveis, independentemente de quão complexos eles se tornem.
Centralize a supervisão de sua governança e observabilidade de IA
Muitas equipes de IA expressaram seus desafios com o gerenciamento de ferramentas, linguagens e fluxos de trabalho exclusivos, garantindo ao mesmo tempo a segurança em modelos preditivos e generativos.
Com ativos de IA espalhados por modelos de código aberto, serviços proprietários e estruturas personalizadas, manter o controle sobre a observabilidade e a governança muitas vezes parece opressor e incontrolável.
Para ajudá-lo a unificar a supervisão, centralizar o gerenciamento de sua IA e criar operações confiáveis em escala, oferecemos três novos recursos personalizáveis:
1. Observabilidade complementar
Como parte do plataforma de observabilidadeesse recurso ativa observabilidade, intervenção e moderação abrangentes com apenas duas linhas de código, ajudando a evitar comportamentos indesejados em casos de uso de IA generativos, incluindo aqueles criados no Google Vertex, Databricks, Microsoft Azure e ferramentas de código aberto.
Ele fornece monitoramento, intervenção e moderação em tempo actual, além de proteção para LLMs, bancos de dados de vetores, fluxos de geração aumentada de recuperação (RAG) e fluxos de trabalho de agente, garantindo o alinhamento com os objetivos do projeto e desempenho ininterrupto sem ferramentas extras ou solução de problemas.
2. Gerenciamento avançado de banco de dados vetorial
Com a nova funcionalidade, você pode manter complete visibilidade e controle sobre seus bancos de dados vetoriais, sejam eles construídos no DataRobot ou de outros fornecedores, garantindo fluxos de trabalho RAG tranquilos.
Atualize as versões do banco de dados vetorial sem interromper as implantações, enquanto rastreia automaticamente o histórico e os logs de atividades para supervisão completa.
Além disso, metadados importantes, como benchmarks e resultados de validação, são monitorados para revelar tendências de desempenho, identificar lacunas e apoiar fluxos RAG eficientes e confiáveis.
3. Retreinamento personalizado baseado em código
Para simplificar o retreinamento, incorporamos estratégias de retreinamento personalizáveis diretamente no seu código, independentemente da linguagem ou ambiente usado para o seu IA preditiva modelos.
Projete cenários de retreinamento personalizados, inclusive reajustes de engenharia de recursos e testes desafiadores, para atender às metas específicas do seu caso de uso.
Você também pode configurar gatilhos para automatizar trabalhos de retreinamento, ajudando você a descobrir estratégias ideais mais rapidamente, implantar mais rapidamente e manter a precisão do modelo ao longo do tempo.
Incorpore a conformidade em todas as camadas da sua IA generativa
A conformidade na IA generativa é complexa, e cada camada exige testes rigorosos que poucas ferramentas conseguem resolver com eficácia.
Sem salvaguardas robustas e automatizadas, você e suas equipes correm o risco de resultados não confiáveis, desperdício de trabalho, exposição authorized e possíveis danos à sua organização.
Para ajudá-lo a navegar nesse cenário complicado e em constante mudança, desenvolvemos a primeira solução automatizada de testes de conformidade e documentação com um clique do setor, projetada especificamente para IA generativa.
Ele garante a conformidade com leis em evolução, como a Lei de IA da UE, a Lei nº 144 de Nova York e a Califórnia AB-2013 por meio de três recursos principais:
1. Testes automatizados da equipe vermelha para vulnerabilidades
Para ajudá-lo a identificar a opção de implantação mais segura, desenvolvemos testes rigorosos para PII, injeção imediata, toxicidade, preconceito e imparcialidade, permitindo comparações de modelos lado a lado.
2. Documentação de conformidade de IA generativa e personalizável com um clique
Navegar no labirinto das novas regulamentações globais de IA não é nada simples nem rápido. É por isso que criamos relatórios prontos para uso com um clique para fazer o trabalho pesado.
Ao mapear os principais requisitos diretamente na sua documentação, esses relatórios mantêm você em conformidade, adaptável aos padrões em evolução e livre de revisões manuais tediosas.
3. Modelos de proteção de produção e monitoramento de conformidade
Nossos clientes confiam em nosso sistema abrangente de guardas para proteger seus sistemas de IA. Agora, nós o expandimos para fornecer monitoramento de conformidade, alertas e proteções em tempo actual para manter seus LLMs e aplicações generativas de IA compatível e proteja sua marca.
Uma nova adição à nossa biblioteca de moderação é uma técnica de mascaramento de PII para proteger dados confidenciais.
Com intervenção automatizada e monitoramento contínuo, você pode detectar e mitigar comportamentos indesejados instantaneamente, minimizando riscos e protegendo as implantações.
Ao automatizar verificações de conformidade específicas de casos de uso, aplicar proteções e gerar relatórios personalizados, você pode desenvolver com confiança, sabendo que seus modelos permanecerão em conformidade e seguros.
Personalize o monitoramento de IA para diagnóstico e resiliência em tempo actual
O monitoramento não é único; cada projeto precisa de limites e cenários personalizados para manter o controle sobre diferentes ferramentas, ambientes e fluxos de trabalho. A detecção atrasada pode levar a falhas críticas, como saídas LLM imprecisas ou perda de clientes, enquanto o rastreamento guide de logs é lento e sujeito a alertas perdidos ou alarmes falsos.
Outras ferramentas tornam a detecção e a remediação um processo confuso e ineficiente. Nossa abordagem é diferente.
Conhecidos por nosso conjunto de monitoramento abrangente e centralizado, possibilitamos personalização complete para atender às suas necessidades específicas, garantindo resiliência operacional em todos os casos de uso de IA generativa e preditiva. Agora, aprimoramos isso com uma rastreabilidade mais profunda por meio de vários novos recursos.
1. Monitoramento de banco de dados vetorial e rastreamento de ação generativa de IA
Obtenha supervisão completa do desempenho e resolução de problemas em todos os seus bancos de dados vetoriais, sejam eles criados no DataRobot ou de outros fornecedores.
Monitore prompts, uso de banco de dados vetorial e métricas de desempenho na produção para detectar resultados indesejáveis, documentos com pouca referência e lacunas em conjuntos de documentos.
Rastreie ações em prompts, respostas, métricas e pontuações de avaliação para analisar e resolver problemas rapidamente, simplificar bancos de dados, otimizar o desempenho do RAG e melhorar a qualidade da resposta.
2. Deriva personalizada e monitoramento geoespacial
Isso permite que você personalize o monitoramento preditivo de IA com detecção de desvios direcionados e rastreamento geoespacial, adaptado às necessidades do seu projeto. Defina critérios de desvio específicos, monitore o desvio de qualquer recurso — inclusive geoespacial — e defina alertas ou políticas de retreinamento para reduzir a intervenção guide.
Para aplicativos geoespaciais, você pode monitorar métricas baseadas em localização, como desvio, precisão e previsões por região, detalhar áreas geográficas com baixo desempenho e isolá-las para retreinamento direcionado.
Esteja você analisando preços de imóveis ou detectando anomalias como fraudes, esse recurso reduz o tempo de obtenção de insights e garante que seus modelos permaneçam precisos em todos os locais, detalhando visualmente e explorando qualquer segmento geográfico.
O desempenho máximo começa com uma IA em que você pode confiar
À medida que a IA se torna mais complexa e poderosa, é very important manter o controle e a agilidade. Com supervisão centralizada, prontidão para regulamentação e intervenção e moderação em tempo actual, você e sua equipe podem desenvolver e fornecer IA que encourage confiança.
A adoção destas estratégias proporcionará um caminho claro para alcançar uma governação da IA resiliente e abrangente, permitindo-lhe inovar com ousadia e enfrentar desafios complexos de frente.
Para saber mais sobre nossas soluções para IA segura, confira nosso Governança de IA página.
Sobre o autor
Might Masoud é cientista de dados, defensor da IA e líder inovador com formação em estatística clássica e aprendizado de máquina moderno. Na DataRobot, ela projeta estratégias de mercado para o produto DataRobot AI Governance, ajudando organizações globais a obter retorno mensurável sobre investimentos em IA, ao mesmo tempo que mantém a governança e a ética empresarial.
Might desenvolveu a sua base técnica através de licenciaturas em Estatística e Economia, seguidas de um Grasp of Enterprise Analytics pela Schulich College of Enterprise. Este cocktail de conhecimentos técnicos e empresariais moldou Might como praticante de IA e líder inovadora. Might oferece palestras e workshops sobre IA Ética e Democratização da IA para comunidades empresariais e acadêmicas.