Доверие и безопасность DatabricksIQ

Databricks понимает важность ваших данных и доверия, которые вы размещаете в нас при использовании нашей платформы и возможностей DatabricksIQ. Databricks стремится к самым высоким стандартам защиты данных и реализует строгие меры, чтобы обеспечить защиту информации, которую вы отправляете в Функции DatabricksIQ.

• Ваши данные остаются конфиденциальными.
  • Databricks не обучает генеративные модели базового уровня на основе данных, которые вы передаете для этих функций, и Databricks не использует эти данные для генерации предложений, представленных для других клиентов.
  • Партнеры нашей модели не сохраняют данные, которые вы отправляете с помощью этих функций, даже для мониторинга злоупотреблений. Наши вспомогательные функции с поддержкой искусственного интеллекта от партнеров используют конечные точки с нулевым хранением данных от наших партнеров по модели.
• Защита от вредных выходных данных. Databricks также использует фильтрацию содержимого Azure OpenAI для защиты пользователей от вредного содержимого. Кроме того, Databricks провела обширную оценку с тысячами имитированных взаимодействий пользователей для обеспечения того, что меры защиты от вредного содержимого, взломов, небезопасного создания кода и использования защищенного авторским правом стороннего содержимого эффективны.
• Databricks использует только данные, необходимые для предоставления службы. Данные отправляются только при взаимодействии с функциями DatabricksIQ. Databricks отправляет запрос, соответствующие метаданные и значения таблицы, ошибки, а также входной код или запросы, чтобы помочь вернуть более релевантные результаты. Databricks не отправляет другие данные на уровне строк сторонним моделям.
• Данные защищены при передаче. Весь трафик между Databricks и партнёрами по моделям шифруется при передаче с использованием стандартного для отрасли шифрования TLS.
• Databricks предлагает средства контроля размещения данных. Функции, основанные на DatabricksIQ, являются назначенными службами и соответствуют границам расположения данных. Для получения более подробной информации см. Databricks Geos: распоряжение данными и Определенные услуги Databricks.

Для получения более подробной информации о конфиденциальности Ассистента Databricks, см. раздел о конфиденциальности и безопасности.

Функции, управляемые настройкой функций ИИ, поддерживаемых партнерами

ИИ, поддерживаемый партнёрами относится к службе Azure OpenAI. Ниже приведена разбивка функций, управляемых параметром вспомогательных функций искусственного интеллекта, разработанных партнерами.

Использование модели, размещенной в Databricks

Узнайте об использовании модели Databricks для работы с функциями DatabricksIQ, которые в противном случае работали бы на основе Azure OpenAI. В этом разделе объясняется, как это работает.

Принцип работы

На следующей схеме представлен обзор того, как размещенная в Databricks модель обеспечивает возможности DatabricksIQ, такие как быстрое исправление.

1. Пользователь выполняет ячейку, выполнение которой приводит к ошибке.
2. Databricks присоединяет метаданные к запросу и отправляет его в модель, размещенную на большом языке Databricks (LLM). Все данные зашифрованы в состоянии покоя. Клиенты могут использовать управляемый клиентом ключ (CMK).
3. Модель, размещенная в Databricks, реагирует на предложенные изменения кода, чтобы устранить ошибку, которая отображается пользователю.

Эта функция доступна в общедоступной предварительной версии и подлежит изменению. Обратитесь к своему представителю, чтобы спросить, какие функции DatabricksIQ могут поддерживаться моделью, размещенной в Databricks.

Модели, размещенные в Databricks

Если функции DatabricksIQ используют модели, размещенные в Databricks, они используют Meta Llama 3 или другие модели, которые также доступны для коммерческого использования. Meta Llama 3 лицензирован в соответствии с лицензией Meta Llama 3 Community License, Copyright © Meta Platforms, Inc. Все права защищены.

Часто задаваемые вопросы о моделях, размещенных на платформе Databricks для помощника

Могу ли я иметь собственный экземпляр модели для отдельного использования?

Не в это время. Эта предварительная версия использует конечные точки обслуживания модели, управляемые и защищенные Databricks. Модели, обслуживающие конечные точки, не имеют состояния, защищены с помощью нескольких уровней изоляции и реализуют следующие меры безопасности для защиты ваших данных:

• Каждый запрос клиента к службе модели логически изолирован, прошел проверку подлинности и авторизован.
• Модель Mosaic AI, предоставляющая сервис, шифрует все неактивные данные (AES-256) и данные при передаче (TLS 1.2+).

Учитывают ли метаданные, отправляемые моделям разрешения каталога Unity пользователя?

Да, все данные, отправленные в модель, учитывают разрешения каталога Unity пользователя. Например, он не отправляет метаданные, относящиеся к таблицам, к которым у пользователя нет разрешения на просмотр.

Где хранятся данные?

Журнал чата Databricks Assistant хранится в базе данных уровня управления вместе с записной книжкой. Плоскость управления базой данных зашифрована с использованием алгоритма AES-256, и клиенты, которым необходим контроль над ключом шифрования, могут воспользоваться нашей функцией Customer-Managed Key.

Можно ли принести собственный ключ API для моей модели или разместить собственные модели?

Не в это время. Помощник Databricks полностью находится под управлением и размещением Databricks. Функции помощника сильно зависят от функций обслуживания моделей (например, вызовов функций), производительности и качества. Databricks постоянно оценивает новые модели для оптимальной производительности и может обновлять модель в будущих версиях этой функции.

Кто владеет выходными данными? Если помощник создает код, кто владеет этим IP-адресом?

Клиент владеет своими результатами.

Отказ от использования моделей, размещенных в Databricks

Чтобы отказаться от использования моделей, размещенных в Databricks, выполните следующее:

1. Щелкните имя пользователя в верхней строке рабочей области Databricks.
2. В меню выберите предпросмотры.
3. Отключите использование помощника с моделями, размещёнными в Databricks.

Дополнительные сведения об управлении предварительными версиями см. в статье Управление предварительными версиями Azure Databricks.