Sim, o novo monitoramento da Relic AI pode excluir dados confidenciais ao monitorar os aplicativos Deepseek-R1. Essa capacidade é crucial para manter a privacidade e a conformidade de dados, ao mesmo tempo em que alavancam os modelos de IA como o DeepSeek-R1. Aqui está como funciona:
1. Filtros de queda: a nova relínia fornece um recurso chamado Filtros Drop, que permitem aos usuários excluir seletivamente tipos de dados específicos do monitoramento. Isso é particularmente útil para excluir informações de identificação pessoal (PII) ou outros dados confidenciais. Para configurar os filtros DROP, os usuários navegam para a seção de monitoramento da IA no novo painel Relic, selecionam filtros de queda e criam filtros usando novas consultas de linguagem de consulta Relic (NRQL). Esses filtros podem direcionar atributos específicos nos seis eventos oferecidos pelo monitoramento da IA [1] [9].
2. Regex para exclusão de dados: os usuários podem utilizar expressões regulares (REGEX) para corresponder e excluir informações confidenciais. Por exemplo, os padrões REGEX podem ser usados para identificar e soltar dados como números de cartão de crédito ou números de previdência social. Isso garante que apenas dados não sensíveis sejam enviados para uma nova relíquia para análise [9].
3. Configuração do agente: outra opção é desativar a gravação de determinados dados do evento, definindo as configurações do agente. Por exemplo, desativar `ai_monitoring.record_content.enabled` impede a transmissão de prompts do usuário final e respostas de IA à nova relíquia. Essa abordagem fornece uma opção de opção completa para transmissão de dados sensíveis [9].
4. Segurança e privacidade: a nova relíquia enfatiza recursos robustos de segurança para garantir a conformidade e a privacidade do usuário. A plataforma foi projetada para lidar com dados sensíveis com segurança e os usuários têm controle total sobre quais dados são monitorados e transmitidos [1] [4].
Ao integrar esses recursos, o novo monitoramento da Relic AI suporta a implantação segura e eficiente de modelos Deepseek, permitindo que as empresas aproveitem a IA e protejam informações sensíveis. Essa integração faz parte da estratégia mais ampla da New Relic para simplificar o desenvolvimento, a implantação e o monitoramento de aplicativos generativos de IA, tornando a IA mais acessível e econômica para empresas [2] [10].
Citações:
[1] https://newrelic.com/blog/nerdlog/ai-monitoring-ga
[2] https://newrelic.com/press-release/20250203
[3] https://docs.newrelic.com/docs/logs/ui-data/obfuscation-ui/
[4] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-with-new-relic-ai-monitoring
[5] https://radicaldatascience.wordpress.com/tag/deepseek/
[6] https://www.reddit.com/r/steamdeck/comments/12jk62l/i_have_managed_to_compile_and_launch_the_offline/
[7] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/protect-your-log-data-from-security-abreche
[8] https://www.linkedin.com/postss/gariano_deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-ativity-7292645533943226369-btjh
[9] https://docs.newrelic.com/docs/ai-monitoring/drop-sensitive-data/
[10] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-observability-to-deepseek
[11] https://docs.newrelic.com/docs/security/security-privacy/data-privacy/data-privacy-new-relic/