DLP для LLM: как обезличивать запросы и не ломать поиск по сотрудникам
Меня зовут Андрей Непряхин, я технический директор AGIMA. В AGIMA мы строим внутренний контур, через который сотрудники работают с LLM и агентами. Одна из самых неприятных задач в таком контуре — не просто спрятать имя или телефон перед отправкой запроса во внешнюю модель, а сохранить смысл запроса. Представьте: сотрудник пишет «найди последние задачи Петрова по проекту X и сравни их с обсуждением на встречах». Если заменить Петрова на NAME_1, а в соседнем сообщении — на случайный NAME_7
Я хотел просто спросить нейросети, где искать квартиру. В итоге собрал исследовательский пайплайн с 1197 тестами
Привет, по специальности своей я маркетолог, большую часть карьеры работаю с digital‑продвижением и продуктами в сфере недвижимости. Но в последний год начал активно погружаться в сторону AI: созданием цифровых продуктов с помощью ИИ, автоматизацией процессов и тем, как бренды вообще становятся видимыми в ответах ИИ. И как раз таки так получилось, что на последнем направлении я остановился чуть подробнее.
Тебя нет в ответах ChatGPT. Пошаговый гайд как это починить за один вечер
Почему надо это читать? Спроси ChatGPT или Claude: «топовые продакт-менеджеры, делающие AI-продукты в России». Или спроси про ведущих экспертов в своей нише. С высокой вероятностью тебя в ответе не будет.Я спросил, и меня в списке не было, зато были люди, которых я знаю лично, и подборка выглядела странно: кто-то давно ушёл из индустрии, кто-то уехал и делает AI-продукты за пределами РФ. При этом я руковожу продуктовым направлением в Т-Банке, делаю LLM-агентов для автоматизации саппорта, выступаю на конфах, но модель об этом ничего не знала, потому что выбирает она по данным, которые видит, а меня в этих данных просто не было.
