Rowfillは、データプライバシー保護のために複数の安全策を採用しています：
- ネイティブLLMサポートLlama、Mistral、その他のオープンソースのビッグモデルをローカル環境に導入し、機密データがローカルネットワークの外に出ないようにする。
- 柔軟な展開オプションプライベートデプロイメントとクラウドサービス（アルファ版）の両方をサポートしているため、ユーザーはセキュリティのニーズに応じて選択することができる。
- 企業データの同期内蔵のセキュリティ・メカニズムにより、社内のデータ転送および保存プロセスの暗号化を保証します。
- オープンソースの透明性AGPLv3ライセンスは、すべてのコードが監査可能であり、ユーザーがデータ処理のプロセス全体を検証できることを保証します。
特に、金融、医療、その他のデータプライバシー要件が高い業界向けに、ロウフィルは完全なオフラインデータ処理モードをサポートしており、すべてのOCRおよびNLP分析は、ユーザーが制御するデバイス上で完了し、まさに「外出することなく」データのセキュリティを実現します。
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
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