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针对信任、安全和合规性的全新 AI 治理解决方案
了解新的 AI 治理策略和工具，以集中监督、确保合规性并帮助您自信地扩展。文章《用于信任、安全和合规性的新型 AI 治理解决方案》首先出现在 DataRobot 上。
来源:DataRobot博客开发和管理 AI 就像试图从全球零件阵列中组装一台高科技机器。
每个组件（模型、矢量数据库或代理）都来自不同的工具包，具有自己的规范。 就在一切都协调一致时，新的安全标准和合规规则需要重新布线。
对于数据科学家和 AI 开发人员来说，这种设置通常让人感到混乱。 它需要不断警惕以跟踪问题、确保安全并遵守每个生成和预测 AI 资产的监管标准。
在本文中，我们将概述一个实用的 AI 治理框架，展示三种策略，以确保您的项目安全、合规和可扩展，无论它们变得多么复杂。
AI 治理框架集中监督您的 AI 治理和可观察性
许多 AI 团队都表达了他们在管理独特工具、语言和工作流程的同时确保预测和生成模型的安全性方面面临的挑战。
许多 AI 团队都表示由于 AI 资产分布在开源模型、专有服务和自定义框架中，维持对可观察性和治理的控制往往让人感到不知所措且难以管理。
维持对可观察性和治理的控制为了帮助您统一监督、集中管理 AI 并大规模构建可靠的运营，我们为您提供了三个新的可自定义功能：
1. 附加可观察性
附加可观察性作为可观察性平台的一部分，此功能仅需两行代码即可激活全面的可观察性、干预和审核，帮助您防止生成 AI 用例中的不良行为，包括基于 Google Vertex、Databricks、Microsoft Azure 和开源工具构建的用例。
可观察性平台2. 高级矢量数据库管理
高级矢量数据库管理在不中断部署的情况下更新矢量数据库版本，同时自动跟踪历史记录和活动日志以进行全面监督。
预测性 AI 生成性 AI