API AI ที่ไม่มีการเก็บข้อมูล: สิ่งที่ผู้สร้างควรตรวจสอบ

API ปัญญาประดิษฐ์ที่ไม่เก็บข้อมูล กำลังกลายเป็นคำถามปกติในกระบวนการผลิต โดยเฉพาะสำหรับผู้สร้างแอปที่จัดการกับตั๋วสนับสนุนลูกค้า ข้อความด้านสุขภาพ ร่างเอกสารทางกฎหมาย บันทึก HR กระบวนการทางการเงิน หรือเอกสารธุรกิจส่วนตัว.

เวอร์ชันสั้นนั้นง่าย: การไม่เก็บข้อมูลควรหมายถึงผู้ให้บริการ AI ประมวลผลคำขอ ส่งคืนคำตอบ และไม่เก็บเนื้อหาของลูกค้าหลังจากคำขอเสร็จสิ้น.

เวอร์ชันที่ใช้งานจริงนั้นซับซ้อนกว่า.

คุณยังคงต้องตรวจสอบว่า endpoint ใดบ้างที่ครอบคลุม ไฟล์ที่อัปโหลดรวมอยู่ด้วยหรือไม่ เกิดอะไรขึ้นระหว่างการลองใหม่และข้อผิดพลาด บันทึกการตรวจสอบการละเมิดมีคำสั่งหรือคำตอบหรือไม่ การแคชเก็บข้อมูลที่ได้มาหรือไม่ และแอปของคุณเองกำลังบันทึกเนื้อหาที่คุณหวังว่าผู้ให้บริการจะลบทิ้งหรือไม่.

สำหรับผู้สร้างที่ใช้ ShareAI เป็นตลาด AI และเลเยอร์ API เบื้องหลังแอปที่มีอยู่ สิ่งนี้สำคัญด้วยสองเหตุผล ประการแรก การจราจรที่เกี่ยวข้องกับการอนุมานที่ละเอียดอ่อนต้องการแผนการกำหนดเส้นทางที่สะอาด ประการที่สอง หากคุณสร้างรายได้จากการใช้งาน AI ที่กำหนดเส้นทางผ่าน ShareAI โมเดลการเรียกเก็บเงินและกำไรไม่ควรสร้างการบันทึกหรือแนวปฏิบัติในการเก็บข้อมูลที่ไม่เรียบร้อยเกี่ยวกับเนื้อหาของลูกค้า.

ความหมายของการไม่เก็บข้อมูลใน API ปัญญาประดิษฐ์

การไม่เก็บข้อมูลหมายถึงเนื้อหาของลูกค้าไม่ได้ถูกเก็บโดยผู้ให้บริการ AI เกินกว่าที่จำเป็นในการประมวลผลคำขอ.

ใน API ปัญญาประดิษฐ์ เนื้อหาของลูกค้าอาจรวมถึงคำสั่ง คำแนะนำระบบ คำตอบของโมเดล ไฟล์ที่อัปโหลด ข้อความที่สกัดออกมา การฝังข้อมูล บริบทที่เรียกคืน อินพุตเครื่องมือ เอาต์พุตเครื่องมือ รูปภาพ เสียง การถอดเสียง ข้อมูลเอกสาร และเมตาดาต้าที่สามารถเปิดเผยรูปแบบการใช้งานที่ละเอียดอ่อนได้.

วลีสำคัญคือเนื้อหาของลูกค้า บางระบบยังคงต้องการเมตาดาต้าการดำเนินงานสำหรับการเรียกเก็บเงิน การจำกัดอัตรา การป้องกันการละเมิด การกำหนดเส้นทาง หรือความน่าเชื่อถือ การไม่เก็บข้อมูลไม่ได้หมายความว่าไม่มีร่องรอยของคำขออยู่ที่ใดเลย มันหมายถึงเนื้อหาเองไม่ควรถูกเก็บไว้ในบันทึกฝั่งผู้ให้บริการ ฐานข้อมูล ท่อประเมินผล ชุดข้อมูลการฝึกอบรม หรือเครื่องมือสนับสนุน.

ความแตกต่างนั้นคือเหตุผลที่สัญญามีความสำคัญมากกว่าหน้าแลนดิ้ง.

การไม่เก็บข้อมูลไม่เหมือนกับการไม่ฝึกอบรม

หลายทีมถามผู้ให้บริการคำถามเดียว: “คุณฝึกอบรมด้วยข้อมูลของเราหรือไม่?”

นั่นไม่เพียงพอ.

ผู้ให้บริการสามารถสัญญาว่าจะไม่ฝึกอบรมโมเดลด้วยข้อมูล API ในขณะที่ยังคงเก็บคำสั่งและคำตอบสำหรับการตรวจสอบการละเมิด การดีบัก การวิเคราะห์ การสนับสนุน หรือเหตุผลทางกฎหมาย ตัวอย่างเช่น การควบคุมข้อมูลแพลตฟอร์มของ OpenAI แยกความแตกต่างระหว่างการใช้งานสำหรับการฝึกอบรมและการเก็บรักษาสำหรับการตรวจสอบการละเมิด และอธิบายการไม่เก็บข้อมูลเป็นการควบคุมแยกต่างหากสำหรับลูกค้าและ endpoint ที่มีสิทธิ์ การควบคุมข้อมูลแพลตฟอร์ม OpenAI.

สำหรับการจัดซื้อและการตรวจสอบทางวิศวกรรม ให้จัดการคำถามเหล่านี้แยกกัน:

คำถาม	สิ่งที่มันบอกคุณ
ข้อมูลของเราใช้สำหรับการฝึกอบรมหรือไม่?	การป้อนข้อมูลและผลลัพธ์ช่วยปรับปรุงโมเดลในอนาคตหรือไม่?.
ข้อมูลของเราถูกเก็บรักษาไว้หรือไม่?	การป้อนข้อมูล, ไฟล์, และผลลัพธ์ยังคงอยู่ในระบบของผู้ให้บริการหลังการประมวลผลหรือไม่?.
จุดเชื่อมต่อใดที่ครอบคลุม?	การสนทนา, ไฟล์, เครื่องมือ, งานแบทช์, รูปภาพ, หรือเอเจนต์ปฏิบัติตามกฎเดียวกันหรือไม่?.
สัญญากล่าวว่าอะไร?	คำสัญญานั้นสามารถบังคับใช้ได้สำหรับปริมาณงานจริงของคุณหรือไม่?.

หากคำตอบไม่ชัดเจน ให้ถือว่าการเก็บรักษามาตรฐานมีผลจนกว่าผู้ขายจะยืนยันเป็นลายลักษณ์อักษร.

ทำไมผู้สร้างควรใส่ใจก่อนส่งคำขอที่มีข้อมูลสำคัญ

ผู้สร้างคือเจ้าของแอปพลิเคชัน, ผู้ดูแล, หน่วยงาน, และทีมผลิตภัณฑ์ที่มีแอปพลิเคชันอยู่นอก ShareAI อยู่แล้ว.

แอปนั้นอาจส่งทราฟฟิก AI จากแพลตฟอร์มสนับสนุน, ผลิตภัณฑ์วิเคราะห์, เครื่องมือเอกสาร, แชทบอท, ระบบอัตโนมัติในงาน, ผู้ช่วย CRM, พอร์ทัลความรู้ภายใน, หรือแอปพลิเคชันที่โฮสต์เอง หากคำขอเหล่านั้นมีข้อมูลสำคัญ การเก็บรักษาจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรมผลิตภัณฑ์.

ความเสี่ยงไม่ได้มีแค่การฝึกอบรมผู้ขายเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการทำสำเนาที่ไม่จำเป็นด้วย.

เครื่องมือสนับสนุนอัตโนมัติอาจส่งข้อร้องเรียนของลูกค้าพร้อมรายละเอียดบัญชี ระบบเวิร์กโฟลว์เอกสารอาจส่งข้อสัญญา ผลิตภัณฑ์ด้านสุขภาพอาจส่งข้อมูลสุขภาพที่ได้รับการคุ้มครอง ผู้ช่วยด้านการเงินอาจส่งบริบทของธุรกรรม หากเนื้อหานั้นถูกจัดเก็บโดยผู้ให้บริการ AI บันทึกโดยเกตเวย์ คัดลอกไปยังระบบการสังเกตการณ์ และเก็บรักษาไว้ในระบบแบ็กเอนด์ของคุณเอง การเปิดเผยข้อมูลจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว.

ทีมที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลมักคิดในลักษณะนี้อยู่แล้ว GDPR รวมถึงหลักการจำกัดการจัดเก็บและการลดข้อมูลในมาตรา 5 ของข้อบังคับ: ข้อบังคับ (EU) 2016/679. สำหรับเวิร์กโฟลว์ด้านสุขภาพในสหรัฐอเมริกา สรุปกฎความปลอดภัยของ HHS HIPAA อธิบายถึงความจำเป็นในการมีมาตรการป้องกันด้านการบริหาร กายภาพ และเทคนิคสำหรับข้อมูลสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ที่ได้รับการคุ้มครอง: สรุปกฎความปลอดภัยของ HHS HIPAA.

แม้ว่าทีมจะไม่ได้อยู่ภายใต้การกำกับดูแลอย่างเป็นทางการ แต่หลักการของผลิตภัณฑ์เดียวกันก็ยังคงใช้ได้: อย่าเก็บรักษาเนื้อหาของลูกค้าไว้ เว้นแต่ผลิตภัณฑ์จะมีความจำเป็นจริง ๆ.

รายการตรวจสอบ API AI ที่ไม่มีการเก็บรักษาข้อมูล

ใช้รายการตรวจสอบนี้ก่อนที่จะส่งทราฟฟิกการอนุมานที่ละเอียดอ่อนผ่าน API AI เกตเวย์ หรือผู้ให้บริการโมเดลใด ๆ.

1. ยืนยันจุดเชื่อมต่อที่ครอบคลุมอย่างชัดเจน

ถามว่าการไม่มีการเก็บรักษาข้อมูลครอบคลุมจุดเชื่อมต่อที่คุณใช้งานจริงหรือไม่ อย่าคิดว่าการสนทนา การอัปโหลดไฟล์ การป้อนภาพ การฝัง การประมวลผลแบบกลุ่ม การเรียกใช้เครื่องมือ การประชุมตัวแทน การแคชคำสั่ง และการดำเนินการโค้ดทั้งหมดมีพฤติกรรมการเก็บรักษาเหมือนกัน ฟีเจอร์ที่มีสถานะมักต้องการการจัดเก็บเพื่อทำงาน.

2. แยกการป้อนข้อมูล ผลลัพธ์ และไฟล์

ผู้ขายบางรายปฏิบัติต่อคำสั่งที่ป้อนแตกต่างจากไฟล์ที่อัปโหลดหรือผลลัพธ์ที่สร้างขึ้น นโยบายการเก็บรักษาที่มีประโยชน์ควรระบุว่าจะเกิดอะไรขึ้นกับคำสั่งของผู้ใช้ คำสั่งของระบบ ผลลัพธ์ของโมเดล ไฟล์ที่อัปโหลด ข้อความที่แยกวิเคราะห์ ข้อมูลภาพหรือเสียง ผลลัพธ์ของเครื่องมือ และบริบทที่เรียกคืน.

3. ตรวจสอบการตรวจสอบการละเมิดและบันทึกการสนับสนุน

การเก็บรักษา API AI มาตรฐานมักมีไว้เพื่อความปลอดภัย การตรวจจับการละเมิด ความน่าเชื่อถือ หรือการสนับสนุน ซึ่งอาจเป็นเรื่องที่ถูกต้อง แต่ก็ยังหมายความว่าเนื้อหาอาจถูกจัดเก็บ ถามว่าคำสั่งและการตอบสนองปรากฏในบันทึกการตรวจสอบการละเมิด บันทึกการสนับสนุน ตัวอย่างการประเมิน เหตุการณ์การวิเคราะห์ หรือร่องรอยการดีบักหรือไม่.

4. ตรวจสอบการลองใหม่ ความล้มเหลว และการหมดเวลา

นโยบายการเก็บรักษามักอธิบายถึงคำขอที่สำเร็จ ระบบการผลิตก็มีข้อผิดพลาดเช่นกัน ถามว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อคำขอล้มเหลว หมดเวลา ลองใหม่ เรียกใช้ตัวจัดประเภทความปลอดภัย หรือสร้างข้อผิดพลาดของผู้ให้บริการ.

5. ตรวจสอบการแคชและสถานะของแอปพลิเคชัน

การแคชคำสั่ง ความจำสนทนา การค้นหาไฟล์ ร้านเวกเตอร์ เครื่องมือโฮสต์ และการประมวลผลแบบแบทช์ อาจต้องการสถานะที่คงอยู่ สิ่งนี้ไม่ได้ทำให้มันแย่ แต่หมายความว่าควรตรวจสอบแยกจากการอนุมานแบบไร้สถานะ.

6. ตรวจสอบบันทึกแอปพลิเคชันของคุณเอง

การไม่เก็บข้อมูลที่ผู้ให้บริการ AI ไม่ได้แก้ไขบันทึกในระบบของคุณเอง ตรวจสอบบันทึกแบ็กเอนด์ของคุณ เกตเวย์ API พร็อกซีย้อนกลับ ตัวติดตามข้อผิดพลาด เครื่องมือ APM เหตุการณ์วิเคราะห์ ข้อมูลคลังสินค้า แดชบอร์ดสนับสนุน และหน้าจอผู้ดูแลระบบภายใน.

7. ตรวจสอบภูมิภาค ผู้ประมวลผลย่อย และสัญญา

สำหรับงานที่มีความอ่อนไหว ให้ทำการตรวจสอบทางกฎหมายและการดำเนินงานให้ชัดเจน ยืนยันว่าผู้ให้บริการรายใดประมวลผลคำขอ ภูมิภาคใดจัดการการรับส่งข้อมูล ผู้ประมวลผลย่อยรายใดสามารถเข้าถึงข้อมูล สัญญาระบุการไม่เก็บข้อมูลหรือไม่ และนโยบายครอบคลุมโมเดลทั้งหมดในเส้นทางของคุณหรือไม่.

วิธีที่ ShareAI เข้ากับชั้นการกำหนดเส้นทางและการสร้างรายได้

ShareAI เป็นตลาด AI ที่ขับเคลื่อนด้วยผู้คนและ API ลูกค้าและนักพัฒนาใช้มันเพื่อเข้าถึงโมเดลกว่า 150+ ผ่าน API เดียว เปรียบเทียบสัญญาณตลาด และกำหนดเส้นทางคำขอตามการเลือกโมเดล ราคา ความพร้อมใช้งาน ความหน่วง และความน่าเชื่อถือ.

ผู้สร้างใช้ ShareAI แตกต่างกัน.

ผู้สร้างนำแอปพลิเคชันที่มีอยู่แล้วนอก ShareAI ShareAI ไม่ได้สร้างแอป โฮสต์แอป หรือทำหน้าที่เป็นผู้สร้างแอปแบบไม่ต้องเขียนโค้ด แต่ผู้สร้างสามารถกำหนดเส้นทางการรับส่งข้อมูลการอนุมาน AI จากแอปนั้นผ่าน ShareAI ตั้งค่าค่าบริการหรือกำไร ให้ลูกค้าชำระเงิน ShareAI สำหรับการใช้งานที่กำหนดเส้นทาง และรับการจ่ายเงินรายเดือนตามรายได้ที่สร้างขึ้น.

สำหรับแอปพลิเคชันที่เน้นความเป็นส่วนตัวหรือมีความอ่อนไหว โมเดลการสร้างรายได้นั้นควรจับคู่กับการตรวจสอบการเก็บรักษาอย่างรอบคอบ.

ShareAI สามารถช่วยในชั้นการรับส่งข้อมูล AI และการเรียกเก็บเงิน แต่ไม่ได้ลบความจำเป็นในการตรวจสอบการเก็บรักษาของผู้ให้บริการ บันทึกระดับแอป สัญญาลูกค้า ข้อจำกัดภูมิภาค หรือข้อผูกพันข้อมูลที่มีการควบคุม การตั้งค่าผู้สร้างที่ดีช่วยให้โมเดลธุรกิจและเส้นทางข้อมูลเข้าใจได้ในเวลาเดียวกัน.

คำถามที่ถูกต้องไม่ใช่ “เราสามารถสร้างรายได้จากการใช้งาน AI ได้หรือไม่?” แต่คือ: เราสามารถกำหนดเส้นทาง เรียกเก็บเงิน และตั้งราคาการใช้งาน AI โดยไม่เก็บเนื้อหาของลูกค้านานกว่าที่ผลิตภัณฑ์ต้องการจริงหรือไม่?

รูปแบบ Builder ที่เรียบง่ายสำหรับการใช้งาน AI ที่อ่อนไหว

สำหรับการประมวลผลที่อ่อนไหว เริ่มต้นด้วยเส้นทางข้อมูลที่เล็กที่สุดที่มีประโยชน์:

1. ลบข้อมูลส่วนตัวหรือข้อมูลลับที่ไม่จำเป็นออกก่อนการเรียก API.
2. ส่งเฉพาะฟิลด์ที่โมเดลต้องการสำหรับงานนั้น.
3. ส่งคำขอผ่าน API AI ที่เลือกหรือชั้นตลาดที่กำหนด.
4. เก็บข้อมูลเมตาดาต้าการดำเนินงานสำหรับการเรียกเก็บเงินและความน่าเชื่อถือ ไม่ใช่เนื้อหาลูกค้าดิบเว้นแต่จำเป็น.
5. ลบข้อความแจ้งและผลลัพธ์ออกจากบันทึกโดยค่าเริ่มต้น.
6. เก็บเมทริกซ์การเก็บรักษาเป็นลายลักษณ์อักษรสำหรับแอปของคุณ, เกตเวย์, ผู้ให้บริการ, เครื่องมือสังเกตการณ์, และระบบสนับสนุน.
7. ตรวจสอบเมทริกซ์อีกครั้งทุกครั้งที่คุณเพิ่มโมเดล, จุดปลาย, เครื่องมือ, หรือผู้ให้บริการใหม่.

สิ่งนี้สำคัญโดยเฉพาะสำหรับ Builder ที่มีการใช้งาน AI ที่ไม่สม่ำเสมอ ผู้ใช้หนักอาจสร้างค่าใช้จ่ายและการจราจรที่อ่อนไหวมากกว่าผู้ใช้เบา การกำหนดราคาตามการใช้งานอาจยุติธรรมกว่า แต่ทีมผลิตภัณฑ์ยังคงต้องรักษารูปแบบการเก็บรักษาให้สะอาด.

เมื่อการไม่เก็บข้อมูลอาจไม่เพียงพอ

การไม่เก็บข้อมูลมีประโยชน์ แต่ไม่ใช่สถาปัตยกรรมความปลอดภัยที่สมบูรณ์.

คุณอาจต้องการการควบคุมที่เข้มงวดขึ้นเมื่อ: ลูกค้าต้องการการปรับใช้แบบส่วนตัวหรือการแยกระดับ VPC, ข้อความแจ้งรวมถึงข้อมูลสุขภาพ, กฎหมาย, การเงิน, หรือพนักงานที่มีการควบคุม, เวิร์กโฟลว์ขึ้นอยู่กับไฟล์ที่เก็บไว้หรือสถานะตัวแทนที่ทำงานยาวนาน, สัญญาลูกค้าจำกัดผู้ประมวลผลย่อยหรือภูมิภาค, ผู้ตรวจสอบต้องการหลักฐานเกินกว่าหน้าข้อกำหนดของผู้ขาย, หรือผลิตภัณฑ์ของคุณเองต้องการการตรวจสอบข้อความแจ้งและผลลัพธ์โดยละเอียด.

ในกรณีเหล่านั้น ให้ถือว่าการไม่เก็บข้อมูลเป็นหนึ่งในการควบคุมในดีไซน์ที่กว้างขึ้น จับคู่กับการลดข้อมูล, การลบข้อมูล, การควบคุมการเข้าถึง, การตรวจสอบผู้ขายเฉพาะจุดปลาย, กฎการบันทึกภายใน, และเอกสารที่ส่งถึงลูกค้า.

คำถามที่พบบ่อย

AI API ที่ไม่เก็บข้อมูลคืออะไร?

API ปัญญาประดิษฐ์ที่ไม่มีการเก็บข้อมูลจะประมวลผลเนื้อหาของลูกค้าเพื่อดำเนินการตามคำขอโดยไม่เก็บข้อความแจ้ง ผลลัพธ์ ไฟล์ หรือเนื้อหาอื่น ๆ ของคำขอหลังจากการประมวลผล ขอบเขตที่แน่นอนขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการ, จุดเชื่อมต่อ, สัญญา และคุณสมบัติ.

การไม่มีการเก็บข้อมูลเหมือนกับการไม่มีการฝึกอบรมโมเดลหรือไม่?

ไม่ใช่ นโยบายไม่มีการฝึกอบรมครอบคลุมว่าข้อมูลลูกค้าจะช่วยปรับปรุงโมเดลในอนาคตหรือไม่ การไม่มีการเก็บข้อมูลครอบคลุมว่ามีการจัดเก็บเนื้อหาของลูกค้าหลังจากคำขอหรือไม่ ผู้ให้บริการสามารถหลีกเลี่ยงการฝึกอบรมด้วยข้อมูลของคุณในขณะที่ยังคงเก็บข้อความแจ้งหรือผลลัพธ์ไว้ในช่วงเวลาที่จำกัด.

ผู้สร้างจำเป็นต้องไม่มีการเก็บข้อมูลสำหรับทุกคุณสมบัติของ AI หรือไม่?

ไม่เสมอไป ตัวสร้าง FAQ สาธารณะอาจไม่ต้องการการควบคุมแบบเดียวกับตัวช่วยสรุปข้อมูลด้านสุขภาพหรือตัวช่วยเอกสารทางกฎหมาย ผู้สร้างควรจับคู่ข้อกำหนดการเก็บข้อมูลกับความอ่อนไหวของการใช้งาน, สัญญากับลูกค้า และข้อผูกพันตามสัญญา.

ShareAI สามารถรับประกันการไม่มีการเก็บข้อมูลสำหรับทุกเส้นทางของผู้ให้บริการได้หรือไม่?

อย่าคิดเช่นนั้น ShareAI เป็นตลาด AI และชั้น API สำหรับการเข้าถึงโมเดล, การกำหนดเส้นทาง, การเรียกเก็บเงิน และการสร้างรายได้ของผู้สร้าง ผู้สร้างยังคงต้องตรวจสอบข้อกำหนดการเก็บข้อมูล, พฤติกรรมของผู้ให้บริการ, สัญญากับลูกค้า และกฎการบันทึกภายในสำหรับการทำงานจริงของพวกเขา.

เรื่องนี้สำคัญอย่างไรสำหรับผู้สร้าง ShareAI?

ผู้สร้างสามารถกำหนดเส้นทางการใช้งาน AI จากแอปที่มีอยู่ผ่าน ShareAI, ตั้งค่าค่าบริการหรือกำไร, ให้ลูกค้าชำระเงินกับ ShareAI สำหรับการใช้งานที่กำหนดเส้นทาง และรับการจ่ายเงินรายเดือน หากแอปจัดการข้อมูลที่อ่อนไหว ผู้สร้างควรออกแบบเส้นทางการกำหนดเส้นทางและการบันทึกอย่างรอบคอบก่อนที่จะสร้างรายได้จากการใช้งานนั้น.

แอปที่เน้นความเป็นส่วนตัวควรตรวจสอบอะไรบ้างก่อนเพิ่ม AI?

แอปที่เน้นความเป็นส่วนตัวควรตรวจสอบการลดข้อมูล, การเก็บข้อมูลของผู้ให้บริการ, บันทึกเกตเวย์, บันทึกภายใน, กฎภูมิภาคและผู้ประมวลผลย่อย, การครอบคลุมจุดเชื่อมต่อ, การเปิดเผยข้อมูลลูกค้า และคุณสมบัติใด ๆ ที่เก็บข้อความแจ้ง, ไฟล์, ผลลัพธ์ หรือสถานะการสนทนา.

เกตเวย์ API เพียงพอที่จะจัดการความเสี่ยงในการเก็บข้อมูลหรือไม่?

ไม่ใช่ เกตเวย์สามารถรวมศูนย์การกำหนดเส้นทาง, นโยบาย, การเรียกเก็บเงิน และการสังเกตการณ์ แต่ก็สามารถกลายเป็นอีกที่หนึ่งที่มีการบันทึกเนื้อหาได้ ทีมงานจำเป็นต้องกำหนดค่าเกตเวย์, แอปพลิเคชัน และเครื่องมือสังเกตการณ์เพื่อไม่ให้เก็บเนื้อหาดิบของลูกค้าโดยไม่จำเป็น.

ความแตกต่างระหว่างการไม่มีการเก็บข้อมูลและการปรับใช้แบบส่วนตัวคืออะไร?

การไม่มีการเก็บข้อมูลมักเป็นคำมั่นสัญญาเกี่ยวกับการเก็บข้อมูลภายในสถาปัตยกรรมของผู้ให้บริการหรือเกตเวย์ การปรับใช้แบบส่วนตัวเป็นโมเดลโครงสร้างพื้นฐานและการแยกตัว การปรับใช้แบบส่วนตัวสามารถให้การควบคุมมากขึ้น แต่ก็อาจต้องการงานปฏิบัติการมากขึ้นด้วย.

ควรจัดเก็บคำสั่ง AI เพื่อการแก้ไขข้อบกพร่องหรือไม่?

เฉพาะเมื่อผลิตภัณฑ์ ลูกค้า และโมเดลการปฏิบัติตามกฎอนุญาตให้ทำได้ หลายทีมสามารถแก้ไขข้อบกพร่องได้ด้วยคำสั่งที่ถูกแก้ไข รหัสคำขอ เมตาดาต้าของโมเดล ความหน่วง จำนวนโทเค็น และประเภทข้อผิดพลาดแทนที่จะใช้เนื้อหาดิบของลูกค้า.

ควรตรวจสอบการตั้งค่าการเก็บรักษาข้อมูลบ่อยแค่ไหน?

ตรวจสอบการตั้งค่าการเก็บรักษาข้อมูลทุกครั้งที่คุณเพิ่มโมเดล ผู้ให้บริการ จุดเชื่อมต่อ เครื่องมือ เวิร์กโฟลว์ไฟล์ ฟีเจอร์ตัวแทน ผู้ให้บริการบันทึก หรือเส้นทางการเรียกเก็บเงิน แผนการเก็บรักษาข้อมูลจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อมันสอดคล้องกับสถาปัตยกรรมการผลิต.

ขั้นตอนแรกที่ปลอดภัยที่สุดสำหรับ Builder คืออะไร?

วางแผนเส้นทางการอนุมานทั้งหมด เขียนลงว่าข้อมูลลูกค้าเข้าสู่ระบบที่ใด ระบบใดที่เห็นข้อมูลนั้น ข้อมูลใดที่ถูกบันทึกไว้นานแค่ไหน ใครสามารถเข้าถึงข้อมูลนั้น และลูกค้าถูกแจ้งอะไร จากนั้นเลือก API การกำหนดเส้นทาง การเรียกเก็บเงิน และการตั้งค่าการสร้างรายได้ที่เหมาะสมกับเส้นทางนั้น.

ขั้นตอนถัดไป

หากคุณกำลังสร้างด้วย AI APIs ให้เริ่มต้นด้วยการทำให้เส้นทางการรับส่งข้อมูลมองเห็นได้ จากนั้นเลือกชั้นการกำหนดเส้นทางและการเรียกเก็บเงินที่ทำให้การเข้าถึงโมเดล การใช้งาน และการสร้างรายได้เข้าใจง่าย.

ShareAI ให้ API เดียวสำหรับนักพัฒนาสำหรับโมเดลกว่า 150+ โมเดล และให้ Builder วิธีการกำหนดเส้นทางการรับส่งข้อมูลการอนุมานที่ขับเคลื่อนด้วยแอปผ่าน ShareAI ด้วยรูปแบบการคิดค่าบริการเพิ่มเติม การชำระเงินของลูกค้า และการจ่ายเงินรายเดือนที่ชัดเจน.

สำรวจการตั้งค่าทางเทคนิคใน เอกสาร ShareAI, ตรวจสอบโมเดลที่มีอยู่ใน ตลาดโมเดล ShareAI, หรือเปิด คอนโซลผู้สร้าง เมื่อคุณพร้อมที่จะสร้างรายได้จากการใช้งาน AI ที่กำหนดเส้นทางจากแอปที่คุณเป็นเจ้าของอยู่แล้ว.