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Bearer Tokens
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Agentic AI架构提出在调用大型语言模型前进行数据清理
作者提出了一种用于Agentic AI系统的“数据出口边界”方法，以防止敏感信息被发送到大型语言模型（LLMs）。这包括在数据被检索增强生成（RAG）或嵌入模型处理之前实现一个清理层。提出的架构包括清理原始数据、验证数据，然后将其输入到RAG或大型语言模型中，并制定了严格的规则，如果在清理后仍检测到API密钥或持有者令牌等敏感数据，则避免调用模型。这种架构方法旨在为大型语言模型提供必要的上下文，而不会暴露不必要的敏感细节，从而加强AI治理。
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开发人员可以通过API集成AI检测和人性化功能
本文详细介绍了开发人员如何通过API将AI检测和文本人性化功能集成到他们的应用程序中。文章强调了使用API而非自行构建内部功能的好处，并着重指出了成本节约和更快的实施速度。强大的API的关键特性包括支持REST和JSON、Bearer Token认证以及清晰的速率限制文档，并提供了一个使用cURL进行API集成的实际示例。