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on-premises software
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企业人工智能安全：数据驻留和主权的防护栏
本文讨论了企业人工智能应用的防护栏实施，重点关注数据驻留和主权。文章解释说，防护栏是位于大型语言模型（LLM）外部的程序化检查，用于检查和控制数据流，提供了一种比直接在提示中嵌入安全规则更可靠的替代方案。文章详细介绍了防护栏如何用于防止提示注入、编辑个人身份信息（PII）等敏感信息，并确保跨各种应用程序的一致数据保护，强调了它们在可审计性和安全性方面的作用。
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本地部署LLM面临复杂的数据隔离和策略挑战
在本地部署大型语言模型面临诸多挑战，特别是当客户要求严格的数据隔离并遵守内部策略时。这些要求通常包括防止数据泄露、确保响应基于已验证的文档，以及在出现不确定性时无缝升级到人工操作员。此外，还期望LLM能够跨部门集成、生成报告、提高转化率、管理业务流程，并遵守监管标准，所有这些都在固定的预算和时间内完成。