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Überlegungen und Einschränkungen zur LLM-Datenmaskierung
Lesen Sie diese Überlegungen und Einschränkungen, bevor Sie die Datenmaskierung für große Sprachmodelle konfigurieren.
Erforderliche Editionen
| Verfügbarkeit: Enterprise, Performance und Unlimited Edition mit einem Add-On für Einstein für den Vertrieb, Einstein für die Plattform, Einstein für Service, Einstein 1 Service oder Einstein GPT Service. Wenden Sie sich zum Erwerben von Add-Ons an Ihren Salesforce-Kundenbeauftragten. |
Einschränkungen
- Die LLM-Datenmaskierung ist nicht immer in allen Funktionen verfügbar. Weitere Informationen finden Sie in der Funktionsdokumentation.
- Die Datenmaskierung für LLMs ist für Agenten deaktiviert. Entsprechende Informationen finden Sie unter Datenmaskierung und Agenten. Für Funktionen der eingebetteten generativen AI, beispielsweise Einstein Service Replies, ist die Datenmaskierung "Einstein Work Summaries" verfügbar und kann im Setup der Einstein Trust Layer konfiguriert werden.
- Musterbasierte Maskierung: Obwohl sich unsere Erkennungsmodelle bei internen Tests als effektiv erwiesen haben, ist es wichtig zu beachten, dass kein Modell eine 100%ige Genauigkeit garantieren kann. Darüber hinaus können regionsübergreifende und länderübergreifende Anwendungsfälle die Erkennung spezifischer Datenmuster beeinträchtigen. Trust hat für uns oberste Priorität und wir arbeiten an der ständigen Evaluierung und Weiterentwicklung unserer Modelle.
- Feldbasierte Maskierung: Die feldbasierte Maskierung wird im Eingabeaufforderungsgenerator und in AI-Funktionen unterstützt, die Eingabeaufforderungsvorlagen verwenden. Die feldbasierte Maskierung kann nur für Briefvorlagenfelder in Aufforderungen verwendet werden, die auf Datensatzfelder und Themenlisten verweisen.
Überlegungen
Die Datenmaskierung kann sich auf die LLM-Aufforderungsbildung auswirken. Es wird empfohlen, Maskierungskonfigurationen zu testen, um hochwertige LLM-Antworten zu gewährleisten. Verwenden Sie den Überprüfungspfad, um das Maskierungsverhalten zu überprüfen.
Beachten Sie beim Konfigurieren der musterbasierten und feldbasierten Maskierung die folgenden Unterschiede:
| Musterbasiert | field-based |
|---|---|
| Automatische Erkennung durch Einstein Trust Layer anhand von Musterabgleichs-, Kontext- oder Modellen für maschinelles Lernen. | Die Erkennung basiert auf Datenklassifizierungs-Tags in von Ihnen konfigurierten Salesforce-Feldern. |
| Wird auf den gesamten Text in der Eingabeaufforderung angewendet, einschließlich unstrukturierter Eingaben wie Freiformtext sowie zusammengeführter Informationen aus Salesforce-Feldern. | Wird nur auf Briefvorlagenfelder in Aufforderungsvorlagen angewendet. Unterstützte Datenquellen: Datensatzfelder und Themenlisten. |
| Unterstützt nur eine separate Liste von Datentypen und Sprachen. | Felder in Salesforce-Organisationen können klassifiziert und für die Feldmaskierung verwendet werden. |
Wenden Sie die Datenklassifizierung auf Salesforce-Felder an und aktivieren Sie die Datenmaskierung im Setup der Einstein Trust Layer für die entsprechenden Klassifizierungstypen, um sicherzustellen, dass Ihre Konfiguration für die Datenmaskierung umfassender ist. Die Aktivierung der musterbasierten Maskierung kann eine zusätzliche Schutzebene darstellen, da der gesamte Text in der Eingabeaufforderung für sensible Daten ausgewertet wird.
