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为人工智能做好数据准备:基本管理和治理策略.pdf

上传人: Seven****onds 编号:709716 2025-05-17 14页 1.33MB

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本文主要介绍了如何将数据转化为AI准备资产的优化策略,强调了数据质量与数量的提升,数据可用性的管理,以及实施有效的安全措施的重要性。文章提出了构建全面的数据治理计划,以准备数据用于AI应用和大型语言模型(LLM)集成的实践知识。通过实际案例,文章讨论了在保护知识产权和减轻隐私风险的同时,与LLM安全集成数据的最佳实践。文章还列出了使数据AI准备就绪,同时保持安全和合规性的具体策略,包括数据发现、分类、访问治理、安全姿态管理、检测与响应,以及加密和权利管理。文中数据表明,投资于AI准备数据计划,提高数据质量和治理,构建支持数据作为产品的架构,以及采用活跃的元数据工具和云迁移等措施,都是当前数据管理的重要趋势。
如何将数据转化为AI准备资产? 如何保护知识产权和降低隐私风险? 如何建立全面的数据治理程序?
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