경영진, IT, 데이터 담당자 가이드. 위험을 이해하고 함께 Private AI 범위를 정하세요.
Private AI는 조직이 데이터 경계, 사용자, 모델, 배포를 정하는 접근법입니다. 개인정보 보호는 이름이 아닌 구조와 운영으로 구현합니다.
로컬 LLM은 선택한 컴퓨터나 서버에서 추론합니다. 데이터 가까이 두면 처리 경로를 정하기 쉽지만 OCR, 임베딩, 로그 서비스는 별도 검토해야 합니다.
RAG는 관련 정보를 검색해 모델 답변의 맥락으로 제공합니다. 기업 RAG는 권한, 버전, 감사를 추가해 질문자가 허용된 지식만 검색하게 합니다.
승인이나 가시성 밖의 AI 사용입니다. 위험은 데이터, 도구, 계정, 계약에 따라 다르며 모든 공개 AI가 위험한 것은 아닙니다.
원본, 청크, 임베딩, 인덱스, 캐시, 답변, 로그를 포함합니다. 위치, 접근자, 삭제와 복구 방법을 알아야 합니다.
누가 언제 어떤 데이터와 모델로 무엇을 했고 누가 검토하는지 기록합니다. 증거와 로그의 민감 정보 사이 균형이 필요합니다.
소스, 버전, 담당자와 승인 지식을 정리합니다. 내부 문서가 모든 직원에게 공개되는 것은 아닙니다.
다른 단어로 검색하세요.
조직에 맞게 설계하는 데이터 경계
14페이지 · 8.2절 · 샘플 버전
표시된 기능은 설계 개념입니다. 사용 전 범위와 구현을 검증하세요. 데모는 실제 AI나 고객 데이터에 연결되지 않습니다.
기기에 언어와 동의를 저장합니다. 분석은 선택이며 양식 내용과 답변을 받지 않습니다. 하단에서 변경하세요.