Desarrollar y gestionar la IA es como intentar montar una máquina de alta tecnología a partir de una variedad international de piezas.
Cada componente (modelo, base de datos vectorial o agente) proviene de un conjunto de herramientas diferente, con sus propias especificaciones. Justo cuando todo está alineado, es necesario volver a cablear los nuevos estándares de seguridad y reglas de cumplimiento.
Para los científicos de datos y desarrolladores de inteligencia synthetic, esta configuración a menudo resulta caótica. Exige una vigilancia constante para rastrear problemas, garantizar la seguridad y cumplir con los estándares regulatorios en todos los activos de IA generativa y predictiva.
En esta publicación, describiremos una práctica Marco de gobernanza de la IAque muestra tres estrategias para mantener sus proyectos seguros, conformes y escalables, sin importar cuán complejos crezcan.
Centralice la supervisión de la gobernanza y la observabilidad de su IA
Muchos equipos de IA han expresado sus desafíos con la gestión de herramientas, lenguajes y flujos de trabajo únicos y, al mismo tiempo, garantizar la seguridad en los modelos predictivos y generativos.
Con los activos de IA distribuidos en modelos de código abierto, servicios propietarios y marcos personalizados, mantener el management sobre la observabilidad y la gobernanza A menudo se siente abrumador e inmanejable.
Para ayudarle a unificar la supervisión, centralizar la gestión de su IA y crear operaciones confiables a escala, le ofrecemos tres nuevas funciones personalizables:
1. Observabilidad adicional
Como parte del plataforma de observabilidadesta característica activa la observabilidad, intervención y moderación integrales con solo dos líneas de código, lo que lo ayuda a prevenir comportamientos no deseados en casos de uso de IA generativa, incluidos aquellos creados en Google Vertex, Databricks, Microsoft Azure y herramientas de código abierto.
Proporciona monitoreo, intervención y moderación en tiempo actual, y protección para LLM, bases de datos vectoriales, flujos de generación aumentada de recuperación (RAG) y flujos de trabajo agentes, lo que garantiza la alineación con los objetivos del proyecto y un rendimiento ininterrumpido sin herramientas ni resolución de problemas adicionales.
2. Gestión avanzada de bases de datos vectoriales
Con la nueva funcionalidad, puede mantener complete visibilidad y management sobre sus bases de datos vectoriales, ya sea integradas en DataRobot o de otros proveedores, lo que garantiza flujos de trabajo RAG fluidos.
Actualice las versiones de la base de datos vectorial sin interrumpir las implementaciones, mientras realiza un seguimiento automático del historial y los registros de actividad para una supervisión completa.
Además, se monitorean metadatos clave, como puntos de referencia y resultados de validación, para revelar tendencias de desempeño, identificar brechas y respaldar flujos RAG eficientes y confiables.
3. Reentrenamiento personalizado basado en el código
Para simplificar el reentrenamiento, hemos integrado estrategias de reentrenamiento personalizables directamente en su código, independientemente del lenguaje o entorno utilizado para su IA predictiva modelos.
Diseñe escenarios de reentrenamiento personalizados, incluidos ajustes de ingeniería de funciones y pruebas desafiantes, para cumplir con los objetivos de su caso de uso específico.
También puede configurar activadores para automatizar trabajos de reentrenamiento, lo que le ayudará a descubrir estrategias óptimas más rápidamente, implementar más rápido y mantener la precisión del modelo a lo largo del tiempo.
Integre el cumplimiento en cada capa de su IA generativa
El cumplimiento en la IA generativa es complejo y cada capa requiere pruebas rigurosas que pocas herramientas pueden abordar de manera efectiva.
Sin salvaguardias sólidas y automatizadas, usted y sus equipos corren el riesgo de obtener resultados poco confiables, trabajo desperdiciado, exposición authorized y posibles daños a su organización.
Para ayudarle a navegar por este panorama complicado y cambiante, hemos desarrollado la primera prueba de cumplimiento automatizada y la solución de documentación con un solo clic de la industria, diseñada específicamente para IA generativa.
Garantiza el cumplimiento de leyes en evolución como la Ley de IA de la UE, la Ley n.º 144 de la Ciudad de Nueva York y la AB-2013 de California a través de tres características clave:
1. Pruebas automatizadas del equipo rojo para detectar vulnerabilidades
Para ayudarlo a identificar la opción de implementación más segura, hemos desarrollado pruebas rigurosas de PII, inyección rápida, toxicidad, sesgo y equidad, lo que permite realizar comparaciones de modelos en paralelo.
2. Documentación de cumplimiento de IA generativa personalizable y con un solo clic
Navegar por el laberinto de las nuevas regulaciones globales sobre IA no es nada sencillo ni rápido. Es por eso que creamos informes listos para usar con un solo clic para hacer el trabajo pesado.
Al asignar los requisitos clave directamente a su documentación, estos informes lo mantienen conforme, adaptable a los estándares en evolución y libre de tediosas revisiones manuales.
3. Modelos de guardia de producción y seguimiento del cumplimiento.
Nuestros clientes confían en nuestro sistema integral de guardias para proteger sus sistemas de IA. Ahora, lo hemos ampliado para brindar monitoreo de cumplimiento, alertas y barreras de seguridad en tiempo actual para mantener sus LLM y aplicaciones de IA generativa cumplir con las normas y salvaguardar su marca.
Una nueva incorporación a nuestra biblioteca de moderación es una técnica de enmascaramiento de PII para proteger datos confidenciales.
Con intervención automatizada y monitoreo continuo, puede detectar y mitigar comportamientos no deseados al instante, minimizando riesgos y salvaguardando las implementaciones.
Al automatizar las comprobaciones de cumplimiento de casos de uso específicos, aplicar medidas de seguridad y generar informes personalizados, puede desarrollar con confianza, sabiendo que sus modelos siguen siendo conformes y seguros.
Monitoreo personalizado de IA para diagnóstico y resiliencia en tiempo actual
El monitoreo no es igual para todos; Cada proyecto necesita límites y escenarios personalizados para mantener el management sobre diferentes herramientas, entornos y flujos de trabajo. La detección retrasada puede provocar fallos críticos, como resultados de LLM inexactos o pérdida de clientes, mientras que el seguimiento handbook de registros es lento y propenso a perder alertas o falsas alarmas.
Otras herramientas hacen que la detección y la remediación sean un proceso enredado e ineficiente. Nuestro enfoque es diferente.
Conocidos por nuestro conjunto de monitoreo integral y centralizado, permitimos una personalización completa para satisfacer sus necesidades específicas, garantizando la resiliencia operativa en todos los casos de uso de IA generativa y predictiva. Ahora, hemos mejorado esto con una trazabilidad más profunda a través de varias características nuevas.
1. Monitoreo de bases de datos vectoriales y seguimiento de acciones de IA generativa
Obtenga una supervisión completa del rendimiento y la resolución de problemas en todas sus bases de datos vectoriales, ya sean integradas en DataRobot o de otros proveedores.
Supervise las indicaciones, el uso de bases de datos vectoriales y las métricas de rendimiento en producción para detectar resultados no deseados, documentos con baja referencia y lagunas en los conjuntos de documentos.
Realice un seguimiento de las acciones en indicaciones, respuestas, métricas y puntuaciones de evaluación para analizar y resolver problemas rápidamente, optimizar las bases de datos, optimizar el rendimiento de RAG y mejorar la calidad de las respuestas.
2. Deriva personalizada y monitoreo geoespacial
Esto le permite personalizar el monitoreo predictivo de IA con detección de deriva específica y seguimiento geoespacial, adaptado a las necesidades de su proyecto. Defina criterios de deriva específicos, monitoree la deriva para cualquier característica (incluida la geoespacial) y establezca alertas o políticas de reentrenamiento para reducir la intervención handbook.
Para aplicaciones geoespaciales, puede monitorear métricas basadas en la ubicación como deriva, precisión y predicciones por región, profundizar en áreas geográficas de bajo rendimiento y aislarlas para un reentrenamiento específico.
Ya sea que esté analizando precios de viviendas o detectando anomalías como fraude, esta función acorta el tiempo para obtener información valiosa y garantiza que sus modelos se mantengan precisos en todas las ubicaciones al profundizar y explorar visualmente cualquier segmento geográfico.
El máximo rendimiento comienza con una IA en la que puede confiar
A medida que la IA se vuelve más compleja y poderosa, mantener tanto el management como la agilidad es important. Con supervisión centralizada, preparación para la regulación e intervención y moderación en tiempo actual, usted y su equipo pueden desarrollar y ofrecer una IA que encourage confianza.
La adopción de estas estrategias proporcionará un camino claro para lograr una gobernanza de la IA integral y resiliente, lo que le permitirá innovar con audacia y afrontar desafíos complejos de frente.
Para obtener más información sobre nuestras soluciones para una IA segura, consulte nuestra Gobernanza de la IA página.
Sobre el autor
Might Masoud es una científica de datos, defensora de la IA y líder intelectual formada en estadística clásica y aprendizaje automático moderno. En DataRobot, diseña estrategias de mercado para DataRobot AI Platform, ayudando a las organizaciones globales a obtener un retorno mensurable de las inversiones en IA mientras mantienen la gobernanza y la ética empresarial.
Might desarrolló su base técnica a través de títulos en Estadística y Economía, seguidos de una Maestría en Análisis de Negocios de la Escuela de Negocios Schulich. Este cóctel de experiencia técnica y empresarial ha convertido a Might en una profesional de la IA y una líder intelectual. Might ofrece conferencias magistrales y talleres sobre IA ética y democratización de la IA para comunidades empresariales y académicas.
