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数据治理工具中的法学硕士及其实际应用
使用和应用人工智能模型来应对日益增长的信息需求
来源:OSP网站大数据新闻关键问题之一是信息泄露数量的增加。分析报告显示，每年有数十亿条记录遭到泄露，其中很大一部分包含个人数据。对于组织而言，此类事件会带来声誉风险以及财务后果：法律规定对个人数据处理中的违规行为处以巨额罚款。
防止泄露的有效方法是数据屏蔽。数据脱敏是将真实值替换为人工（加密）值的过程。这使得泄漏的危险性降低，并限制员工对敏感信息的访问。
在RT.DataGovernance系统中，识别需要脱敏的数据不仅是手动执行的，还可以使用机器学习算法来执行。这种方法使我们能够自动化数据分类过程，并显着降低数据管理员的劳动力成本。
限制使用大型语言模型的条件
尽管大型语言模型具有潜力，但它们在关键任务数据管理流程中的使用长期以来一直受到限制。
2023年GPT-4模型的发布及其后续发展展示了生成式人工智能的广泛能力。从那时起，“一线”模型的创建者（Gemini、Claude）和开源解决方案的开发者（Llama、Qwen 和 Mistral）之间开始了积极的竞争。这使得人们更加了解模型如何在业务流程中发挥作用。
与此同时，围绕LLM的基础设施正在形成，提高了大型语言模型的模型本身的可管理性：出现了编排框架，例如LangChain（允许您在工作流程中配置阶段），开发了向量数据库（用于以LLM更快解释的类型存储数据）以及将模型集成到业务流程中的方法。
然而，在实践中，企业实施LLM却面临着诸多限制：