Consideraciones y limitaciones sobre el enmascaramiento de datos LLM
Asegúrese de revisar estas consideraciones y limitaciones antes de configurar el enmascaramiento de datos de modelo de lenguaje grande (LLM).
Ediciones necesarias
| Disponible en: Ediciones Enterprise, Performance y Unlimited con un complemento Einstein for Sales, Einstein for Platform, Einstein for Service, Servicio Einstein 1 o Servicio Einstein GPT. Para adquirir complementos, haga contacto con su ejecutivo de cuentas de Salesforce. |
Limitaciones
- El enmascaramiento de datos LLM no siempre está disponible en todas las funciones. Consulte la documentación de la función para obtener más información.
- El enmascaramiento de datos para LLM está desactivado para agentes. Consulte Enmascaramiento de datos y Agentes. Para funciones de IA generativa integradas, como Respuestas de Einstein, el enmascaramiento de datos de Resúmenes de trabajo Einstein está disponible y puede configurarlo en la configuración de Capa Einstein Trust.
- Enmascaramiento basado en patrones: Aunque nuestros modelos de detección han demostrado ser efectivos durante las pruebas internas, es importante tener en cuenta que ningún modelo puede garantizar una precisión del 100%. Además, los casos de uso entre regiones y países pueden afectar a la capacidad de detectar patrones de datos específicos. Con Trust como nuestra prioridad, nos dedicamos a la evaluación continua y el perfeccionamiento de nuestros modelos.
- Enmascaramiento basado en campos: El enmascaramiento basado en campos es compatible con funciones del Generador de solicitudes e IA que utilizan plantillas de solicitudes. El enmascaramiento basado en campos solo se puede utilizar para campos de combinación en solicitudes que hacen referencia a campos de registro y listas relacionadas.
Consideraciones
El enmascaramiento de datos puede afectar a la fundamentación de solicitudes LLM. Le recomendamos probar cualquier configuración de enmascaramiento para garantizar respuestas LLM de alta calidad. Utilice el seguimiento de auditoría para verificar el comportamiento de enmascaramiento.
Tenga en cuenta estas diferencias al configurar el enmascaramiento basado en patrón y basado en campo:
| basado en patrón | basado en campo |
|---|---|
| Detección automática por la Capa de Confianza de Einstein basándose en coincidencia de patrones, contexto o modelos de aprendizaje automático. | La detección se basa en etiquetas Clasificación de datos en campos de Salesforce configurados por usted. |
| Aplicado a todo el texto de la solicitud, incluyendo entradas no estructuradas como texto libre, así como información combinada desde campos de Salesforce. | Aplicado únicamente a campos de combinación en plantillas de solicitudes. Fuentes de datos compatibles: Campos de registro y listas relacionadas. |
| Solo admite una lista discreta de tipos de datos e idiomas. | Cualquier campo en la organización de Salesforce se puede clasificar y utilizar para el enmascaramiento de campos. |
Para asegurarse de que su configuración de enmascaramiento de datos es más completa, aplique la clasificación de datos a campos de Salesforce y active el enmascaramiento de datos en la configuración de Capa Einstein Trust para los tipos de clasificación relevantes. La activación del enmascaramiento basado en patrones puede ser una capa adicional de protección porque evalúa el texto completo en la solicitud de datos confidenciales.
