Rowfillは、そのアーキテクチャ設計において、ローカライズされたLLM展開戦略を採用しており、これがデータ・セキュリティ・システムの中核的な防御を形成している。このプラットフォームは、プライベート環境で動作するLlama2、Mistral、およびその他の主流のオープンソースLLMをサポートしており、機密データが社内イントラネットを離れることがないようにしている。技術的な実装は、三重の保護メカニズムを構築している。第一はネットワークの分離で、Dockerコンテナを通して、データ処理環境のサンドボックス化を実現している。第二はメモリの暗号化で、モデル推論プロセスの一時データはAES-256を使って暗号化されている。第三はアクセス制御で、LDAP / ActiveDirectoryの統合により、きめ細かな権限管理を実現している。
クラウドAPIに依存する従来のソリューションと比較して、Rowfillのローカライズされた処理には3つの大きな利点があります：処理の待ち時間が平均800msから150ms未満に80%短縮され、サードパーティのデータ漏えいのリスクが完全に回避され、企業の知識ベースの継続的な微調整がトレーニングのためにサポートされています。金融機関のテストデータによると、顧客の信用報告書を処理する際、ローカルモデルは95%の認識精度を維持しながら、応答時間を200ms以下に抑えています。
このプラットフォームはまた、IDカード番号や銀行カード番号を含む18種類の機密情報を抽出段階で自動的に識別し、マスクすることができるデータ減感ワークフローを革新的に開発した。この仕組みはISO27001認証に合格しており、特に医療や金融といった規制の厳しい業界での使用に適している。
この答えは記事から得たものである。ロウフィル：文書からの構造化情報の一括抽出と自動分析について
