Политики и границы данных

Политика и границы данных

Определите политики и границы данных для предотвращения утечек и обеспечения готовности к аудиту операций.

Articles

Суверенный ИИ: контроль над моделями, данными, инфраструктурой и зависимостями

Суверенный ИИ: контроль над моделями, данными, инфраструктурой и зависимостями

Суверенный ИИ — это эффективный контроль над моделями, данными, инфраструктурой, программным обеспечением, операциями и стратегическими зависимостями, а не просто место размещения модели ИИ.
MCP: объяснение — что он подключает, чего не делает и где ему место

MCP: объяснение — что он подключает, чего не делает и где ему место

Протокол контекста модели соединяет приложения ИИ с внешними инструментами, ресурсами и подсказками через стандартную границу клиент-сервер. Узнайте, что делает MCP, чего он не делает и где он вписывается в архитектуру агента.
RBAC против изоляции арендаторов: две разные границы безопасности

RBAC против изоляции арендаторов: две разные границы безопасности

RBAC определяет, что пользователь может делать; изоляция тенантов определяет, к ресурсам какого тенанта это действие может получить доступ. Узнайте, почему безопасность многотенантного SaaS требует обеих границ.
Источник истины в системах ИИ: откуда на самом деле берутся надёжные знания

Источник истины в системах ИИ: откуда на самом деле берутся надёжные знания

Источник истины определяет, какой источник является авторитетным для конкретного факта или состояния. Узнайте, чем он отличается от RAG, происхождения данных, памяти, контекста, векторных баз данных и систем учёта.
Управление ИИ: модели, данные, разрешения, риски и аудируемость

Управление ИИ: модели, данные, разрешения, риски и аудируемость

Управление ИИ определяет, кто может утверждать, эксплуатировать, изменять и проводить аудит систем ИИ на уровне моделей, поставщиков, данных, разрешений, рисков, оценки и на протяжении всего жизненного цикла.
Что такое архитектор AI-платформы? Модели, данные, среда выполнения, безопасность и операции

Что такое архитектор AI-платформы? Модели, данные, среда выполнения, безопасность и операции

Архитектор платформы ИИ проектирует многоразовые основы ИИ для моделей, провайдеров, поиска, агентов, идентификации, безопасности, оценки, наблюдаемости и операций.
Что такое архитектор ИИ-решений? Границы системы, обязанности и компромиссы

Что такое архитектор ИИ-решений? Границы системы, обязанности и компромиссы

Архитектор решений ИИ превращает бизнес-требования в готовую к производству систему ИИ, охватывающую данные, модели, инструменты, безопасность, среду выполнения, оценку и операции.
Генеративный ИИ: модели, поиск, инструменты и приложения — это не одно и то же

Генеративный ИИ: модели, поиск, инструменты и приложения — это не одно и то же

Генеративный ИИ — это больше, чем модель. Узнайте, как модели, поиск информации, инструменты, контекст, среды выполнения и приложения сочетаются друг с другом в производственных системах ИИ.
Агентный ИИ: когда система ИИ может планировать, использовать инструменты и действовать

Агентный ИИ: когда система ИИ может планировать, использовать инструменты и действовать

Агентный ИИ использует модели внутри многошаговых циклов выполнения, где они могут выбирать инструменты, наблюдать результаты, обновлять состояние и адаптировать своё следующее действие в рамках явных границ времени выполнения и разрешений.
Архитектура ИИ на предприятии: что меняется, когда ИИ приходит в компанию

Архитектура ИИ на предприятии: что меняется, когда ИИ приходит в компанию

Архитектура ИИ для предприятий объясняет, как ИИ меняет корпоративные системы в таких областях, как полномочия на данные, идентификация, разрешения, поставщики, риски, управление, оценка, соответствие требованиям и операции.
MCP vs A2A vs UCP vs AP2 vs A2UI: разбор стека протоколов агентов

MCP vs A2A vs UCP vs AP2 vs A2UI: разбор стека протоколов агентов

MCP, A2A, UCP, AP2 и A2UI часто представляют как конкурирующие агентские стандарты. В основном они решают разные проблемы интероперабельности. Это руководство сопоставляет каждый протокол с границей, которую он фактически стандартизирует,—и показывает, как они могут работать вместе в одной промышленной системе.
Как узнать, действительно ли ИИ-агент использовал правильные доказательства

Как узнать, действительно ли ИИ-агент использовал правильные доказательства

ИИ-агент может ссылаться на источники и при этом использовать неверные доказательства. В этой статье представлен практический метод проверки обоснованности утверждений, авторитетности источников, применимости, происхождения и того, действительно ли доказательства повлияли на ответ.
1 / 2