लेख
ऐसे AI पर नोट्स जिसे हर हाल में काम करना है।
AI सिस्टम में भरोसेमंदी, सुरक्षा और डेटा सुरक्षा पर व्यावहारिक लेख, उन प्रोजेक्ट्स के लिए जहाँ गलती की गुंजाइश नहीं होती।
- भरोसेमंदी
लाइव होने से पहले इवैल्युएशन: कैसे जानें कि AI सिस्टम तैयार है
प्रभावित करने वाला डेमो ऐसा सिस्टम नहीं होता जिस पर आप भरोसा कर सकें। इवैल्युएशन सेट कैसे बनाएँ, कारोबार के लिए अहम मानक कैसे चुनें, और लॉन्च के बाद क्वालिटी को गिरने से कैसे रोकें।
- सुरक्षा
प्रॉम्प्ट इंजेक्शन असल में अनुमतियों की समस्या है
जैसे ही कोई AI एजेंट ईमेल पढ़ने और टूल इस्तेमाल करने लगता है, उसे टेक्स्ट भेज सकने वाला कोई भी व्यक्ति उसे भटकाने की कोशिश कर सकता है। बेहतर प्रॉम्प्ट इसे क्यों ठीक नहीं करेंगे, और कौन-सा आर्किटेक्चर करता है।
- डेटा सुरक्षा
AI प्रोजेक्ट में आपका डेटा कहाँ जाता है, और उसे स्विट्ज़रलैंड में कैसे रखें
हर AI सिस्टम डेटा को उससे ज़्यादा जगहों से गुज़ारता है जितनी उसके उपयोगकर्ताओं को दिखती हैं। डेटा के प्रवाह का एक व्यावहारिक नक्शा, nDSG और GDPR के तहत ज़रूरी अनुबंध, और डिज़ाइन के वे फ़ैसले जो डेटा को काबू में रखते हैं।
मुफ़्त, 15 मिनट, कोई बाध्यता नहीं
एक प्रक्रिया लाइए। एक योजना लेकर जाइए।
हमें एक ऐसी प्रक्रिया दिखाइए जो हर हफ़्ते आपकी टीम के कई घंटे लेती है। 15 मिनट बाद आप जान जाएँगे कि क्या AI उसे संभाल सकता है, 30 दिन का पायलट क्या देगा और उसकी लागत क्या होगी।
- स्विस क्वालिटी मानक
- डेटा स्विट्ज़रलैंड या EU में
- nDSG और GDPR