是的，在监视DeepSeek-R1应用程序时，新的遗物AI监视可以排除敏感数据。该功能对于维持数据隐私和合规性至关重要，同时利用诸如DeepSeek-R1之类的AI模型。这是其工作原理：
1。DROP过滤器：New Relic提供了一个称为Drop Filters的功能，该功能允许用户选择性地将特定数据类型排除在监视之外。这对于排除个人身份信息(PII)或其他敏感数据特别有用。要设置Drop Filters，用户将导航到新的Relic仪表板中的AI监视部分，选择Drop Filters，然后使用新的Relic查询语言(NRQL)查询创建过滤器。这些过滤器可以针对AI监视[1] [9]提供的六个事件中的特定属性。
2。用于数据排除的REGEX：用户可以利用正则表达式(REGEX)匹配和排除敏感信息。例如，正则表达式模式可用于识别和丢弃数据，例如信用卡号或社会安全号码。这样可以确保仅将非敏感数据发送到新遗物进行分析[9]。
3.代理配置：另一个选项是通过配置代理设置来禁用某些事件数据的记录。例如，禁用“ ai_monitoring.record_content.enabled”可防止最终用户提示的传输和对新遗物的AI响应。这种方法为敏感数据传输提供了完整的选择输出选项[9]。
4.安全和隐私：新遗物强调了强大的安全功能，以确保合规性和用户隐私。该平台旨在安全地处理敏感数据，用户可以完全控制受监视和传输的数据[1] [4]。
通过集成这些功能，新的遗物AI监视支持DeepSeek模型的安全有效部署，使企业可以在保护敏感信息的同时利用AI。这种集成是New Relic更广泛的策略的一部分，以简化生成AI应用程序的开发，部署和监视，从而使AI对企业更容易访问和成本效益[2] [10]。
引用：
[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-new-new-relic-ai-ronitoring
[5] https://radicaldatascience.wordpress.com/tag/deepseek/
[6] https://www.reddit.com/r/steamdeck/comments/12jk62l/i_have_have_managed_to_compile_compile_and_launch_the_offline/
[7] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/protect-your-log-data-from-security-breaches
[8] https://www.linkedin.com/posts/gariano_deploy-deepseek-models-locally-and-and-monitor-activity-7292645553943226369-btjh
[9] https://docs.newrelic.com/docs/ai-monitoring/drop-sensistive-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/data-privacy-new-relic/