Taip, naujos relikvijos AI stebėjimas gali neįtraukti neskelbtinų duomenų stebint „Deepseeek-R1“ programas. Ši galimybė yra labai svarbi norint išlaikyti duomenų privatumą ir atitiktį, tuo pačiu pasinaudojant AI modeliais, tokiais kaip „Deepseek-R1“. Štai kaip tai veikia:
1. Drop Filters: „New Relic“ suteikia funkciją, vadinamą „Drop Filters“, kuri vartotojams leidžia selektyviai neįtraukti konkrečių duomenų tipų stebėjimo. Tai ypač naudinga pašalinant asmenį identifikuojančią informaciją (PII) ar kitus neskelbtinus duomenis. Norėdami nustatyti kritimo filtrus, vartotojai pereina į AI stebėjimo skyrių naujoje „Relic“ prietaisų skydelyje, pasirinkite Drop filtrai ir sukurkite filtrus naudodamiesi naujomis relikvijos užklausų kalbos (NRQL) užklausomis. Šie filtrai gali būti nukreipti į konkrečius atributus per šešis AI stebėjimo siūlomus įvykius [1] [9].
2. „Regex“ duomenų pašalinimui: Vartotojai gali naudoti įprastas išraiškas (regex), kad atitiktų ir neįtrauktų neskelbtinos informacijos. Pvz., „Regex“ modeliai gali būti naudojami norint nustatyti ir mesti tokius duomenis kaip kreditinių kortelių numeriai ar socialinio draudimo numeriai. Tai užtikrina, kad analizei bus siunčiami tik nejautrūs duomenys į naują relikviją [9].
3. Agento konfigūracija: Kita parinktis yra išjungti tam tikrų įvykių duomenų įrašymą, konfigūruojant agento nustatymus. Pavyzdžiui, išjungimas „AI_Monitoring.Record_Content.Enabled“ neleidžia perduoti galutinio vartotojo raginimų ir AI atsakymų į naują relikviją. Šis metodas suteikia išsamią neskelbtinų duomenų perdavimo parinktį [9].
4. Saugumas ir privatumas: „New Relic“ pabrėžia patikimas saugumo funkcijas, kad užtikrintų atitiktį ir vartotojo privatumą. Platforma yra skirta saugiai tvarkyti neskelbtinus duomenis, o vartotojai visiškai kontroliuoja, kokie duomenys yra stebimi ir perduodami [1] [4].
Integruojant šias funkcijas, „New Relic AI“ stebėjimas palaiko saugų ir efektyvų „Deepseee“ modelių diegimą, leisdamas įmonėms panaudoti AI, tuo pačiu apsaugant neskelbtiną informaciją. Ši integracija yra dalis platesnės „New Relic“ strategijos, skirtos supaprastinti generatyvinių AI programų plėtrą, diegimą ir stebėjimą, todėl AI tampa prieinamesnė ir ekonomiškesnė įmonėms [2] [10].
Citatos:
[1] https://newrelic.com/blog/nerdlog/ai-onitining-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-trelic/depall-deepseek-models-locally-and-monitor-with-new-trelic-ai-monitring
[5] https://radicaldataScence.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-trelic/protect-your-log-data-from-security-reaches
[8] https://www.linkedin.com/posts/gariano_deploy-deepseek-models-locally-monitor-actity-7292645533943226369-btjh
[9] https://docs.newrelic.com/docs/ai-onitoring/drop-senstive-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/