プライバシーの技術的実現が第一
Recallのエンハンスト・ブラウジング機能は、すべてのデータ処理がユーザーのデバイス上でローカルに行われるエッジ・コンピューティング・アーキテクチャを採用している。ユーザーがこの機能をアクティブにすると、システムはクラウド・サービスに全く依存することなく、ローカルのセマンティック・インデックスを構築することにより、ブラウザ・コンテンツとローカルの知識ベースとの関連情報をリアルタイムでマッチングする。この技術的ソリューションには3つの核となる利点がある：
- データアップロードはゼロ閲覧履歴やウェブコンテンツなどの機密情報は、ユーザーのデバイスから決して漏れることはありません。
- 即時対応ローカル処理によりネットワーク遅延を回避し、サイドバーコンテンツは300ms以内にレンダリングされます。
- コンプライアンス保証GDPRやCCPAなどのデータ保護規制の厳格な要件を満たしています。
従来のクラウドベースの処理ソリューションと比較して、この機能は、プライバシー保護メトリクスにおいて100%の局所的な処理速度を達成し、知識管理ツールの技術ベンチマークとなっている。
この答えは記事から得たものである。リコール：ウェブ閲覧時に個人的な知識ベースに関する情報を表示するについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " リコール社の強化されたブラウジング機能により、地域ごとのプライバシー保護が可能になる
