AI dan keamanan agen di Amazon Quick

Amazon Quick menyertakan kemampuan AI yang membaca konten, mengambil tindakan, dan menjalankan alur kerja otomatis. Kemampuan ini memperkenalkan properti yang berbeda dari fitur BI tradisional. Gunakan halaman ini untuk memahami apa yang membuat kemampuan ini berbeda, cara menerapkan kontrol yang tersedia, dan di mana kontrol tersebut memiliki batasan. Untuk daftar periksa keamanan yang sesuai, lihatKeamanan dalam Quick.

Apa yang membuat kemampuan ini berbeda

Tiga properti membedakan kemampuan AI dan agen dari fitur tradisional seperti dasbor dan kumpulan data.

• Asisten membaca konten yang tidak ditulis pengguna Anda — Basis pengetahuan, pencarian web, penyedia penelitian pihak ketiga, dan konektor semua menyediakan konten yang berasal dari luar organisasi Anda. Konten apa pun dari luar batas kepercayaan Anda adalah sumber potensial masukan permusuhan. Untuk daftar lengkap sumber konten, lihatTwo-condition model untuk risiko konten yang bertentangan.

• Asisten dapat mengambil tindakan dengan efek di luar layanan - Melalui konektor, alat server Model Context Protocol (MCP), dan kueri pencarian web, asisten dapat menyebabkan perubahan pada sistem eksternal. Untuk inventaris lengkap jalur keluar, lihatKoneksi keluar dan keluar data di Amazon Quick.

• Beberapa kemampuan berjalan tanpa orang menonton — Alur kerja otomatis dijalankan sesuai jadwal atau sebagai respons terhadap peristiwa, tanpa sesi pengguna interaktif. Ini mengubah cara Anda mengevaluasi risiko setiap tindakan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Otonomi dan identitas.

Tak satu pun dari properti ini unik untuk Amazon Quick. Mereka umum di seluruh AI-powered layanan. Bersama-sama, itu berarti bahwa tinjauan keamanan yang sama yang Anda terapkan ke dasbor tradisional tidak sepenuhnya membahas profil risiko agen atau alur kerja otomatis.

Two-condition model untuk risiko konten yang bertentangan

Risiko bertindak berdasarkan konten permusuhan membutuhkan dua kondisi untuk hadir pada saat yang sama:

1. Asisten dapat membaca konten dari luar batas kepercayaan Anda.

2. Asisten dapat mengambil tindakan konsekuensial.

Mempersempit kedua kondisi mengurangi eksposur Anda. Batas kepercayaan adalah kumpulan sumber konten yang Anda anggap aman dan di bawah kendali Anda. Setiap konten yang memasuki konteks asisten dari luar batas itu tidak dipercaya menurut definisi.

Baca permukaan

Sumber-sumber berikut dapat menyediakan konten ke konteks asisten. Masing-masing adalah titik di mana konten yang tidak Anda tulis dapat dimasukkan.

• Basis pengetahuan dan pengambilan indeks (termasuk bring-your-own-index dari Amazon Q Business)

• File yang diunggah ke spasi

• File yang diunggah dalam obrolan

• Hasil pencarian web

• Third-party data penyedia penelitian

• Konten dikembalikan oleh konektor tindakan

• Konten dikembalikan oleh alat server MCP jarak jauh

Konteks yang dipertahankan juga berkontribusi pada permukaan baca. Percakapan sebelumnya dan, di Desktop Cepat, entitas yang diekstrak dari sumber data yang terhubung tetap ada di seluruh sesi dan dapat menginformasikan tanggapan selanjutnya. Untuk informasi selengkapnya, lihat Memori dan konteks yang dipertahankan.

Tidak semua sumber ini membawa risiko yang sama. File yang diunggah oleh pengguna Anda sendiri dalam obrolan berada dalam batas kepercayaan Anda. Konten yang dikembalikan oleh permintaan pencarian web ke internet terbuka tidak. Evaluasi setiap sumber terhadap batas kepercayaan Anda saat meninjau konfigurasi Anda.

Permukaan aksi

Jalur berikut memungkinkan asisten menyebabkan efek di luar Amazon Quick. Masing-masing adalah titik di mana tindakan konsekuensial dapat terjadi.

• On-demand tindakan melalui konektor pihak ketiga dan AWS layanan

• Tindakan alur kerja otomatis melalui konektor tingkat layanan

• Pemanggilan alat server MCP jarak jauh

• Kueri pencarian web (mengirim konteks secara eksternal)

• Aplikasi Cepat menjembatani panggilan API (kotak pasir)

• Eksekusi kode pada Quick Desktop (efek file pada mesin pengguna, dalam izin folder yang dikonfigurasi; permukaan eksekusi kode lainnya di-sandbox tanpa jangkauan eksternal)

• Eksekusi agen terjadwal

Untuk inventaris lengkap jalur keluar, termasuk data apa yang dapat ditinggalkan melalui masing-masing jalur dan siapa yang mengendalikannya, lihatKoneksi keluar dan keluar data di Amazon Quick.

Otonomi dan identitas

Amazon Quick mendukung dua model pemanggilan dengan karakteristik keamanan yang berbeda. Konektor atau tindakan yang sama membawa risiko yang berbeda tergantung pada model mana yang memintanya.

On-demand tindakan

On-demand tindakan yang diprakarsai pengguna dan interaktif. Mereka mengotentikasi dengan kredenSIAL pribadi pengguna individu dan bertindak sebagai pengguna yang memanggil. Setiap tindakan sesuai permintaan dibatasi oleh izin konektor pengguna tersebut, dan seseorang hadir dalam sesi saat dieksekusi.

Alur kerja otomatis

Alur kerja otomatis dijadwalkan atau dipicu peristiwa dan non-interaktif. Mereka mengotentikasi pada tingkat layanan daripada sebagai pengguna individu. Karena mereka menggunakan otentikasi tingkat layanan, mereka tidak dibatasi oleh izin konektor pengguna individu dan mereka berjalan tanpa pengawasan.

Konsekuensi dari peninjauan Anda adalah alur kerja otomatis dapat menjangkau sumber daya apa pun yang diizinkan oleh kredensia tingkat layanan, terlepas dari pengguna mana yang membuat alur kerja. Tidak ada sesi interaktif yang hadir untuk mengamati apa yang terjadi selama eksekusi. Suatu tindakan dapat membawa risiko terbatas ketika Anda memintanya sesuai permintaan. Tindakan yang sama dapat membawa risiko yang lebih luas ketika alur kerja otomatis memanggilnya dengan jangkauan tingkat layanan.

Menambahkan langkah peninjauan

Untuk menambahkan langkah peninjauan ke alur kerja otomatis, gunakan pusat tugas manusia-in-the-loop. Untuk alur kerja di mana Anda ingin seseorang menyetujui tindakan sebelum dieksekusi, pusat tugas menjeda eksekusi dan mengumpulkan persetujuan sebelum alur kerja berlanjut. Untuk informasi selengkapnya, lihat Human-in-the-loop pusat tugas.

Pengawasan manusia

Anda dapat menerapkan gerbang persetujuan manusia di lima titik dalam siklus hidup AI dan kemampuan agen. Bersama-sama, mereka membentuk model berlapis untuk pengawasan manusia.

1. Persetujuan kemampuan (Tolak secara Default) — Kemampuan AI baru dalam kategori terbatas ditolak saat diluncurkan sampai administrator secara eksplisit mengizinkannya. Gerbang ini berlaku sebelum kemampuan tersedia untuk pengguna mana pun. Untuk informasi selengkapnya, lihat Tolak secara default.

2. Build-time persetujuan (persetujuan integrasi aplikasi) — Ketika agen Aplikasi menambahkan integrasi ke aplikasi (konektor tindakan, ruang, visual dasbor, atau inferensi AI), agen tersebut meminta persetujuan penulis. Aplikasi yang diterbitkan tidak pernah menyertakan integrasi yang tidak disetujui, dan pemirsa aplikasi mewarisi cakupan integrasi yang disetujui daripada akses yang lebih luas. Untuk informasi selengkapnya, lihat Model persetujuan integrasi.

3. Bagikan persetujuan (Alur) — Izin khusus mengontrol pengguna mana yang dapat meninjau dan menyetujui permintaan berbagi alur, dan apakah pembuat konten dapat berbagi alur tanpa persetujuan. Administrator mengonfigurasi kemampuan ini melalui profil izin khusus. Untuk informasi selengkapnya, lihat Izin kustom.

4. Runtime review (pusat tugas manusia dalam loop) — Untuk alur kerja di mana Anda ingin seseorang menyetujui tindakan sebelum dieksekusi, pusat tugas manusia-in-the-loop menjeda eksekusi dan mengumpulkan persetujuan. Gerbang ini opsional dan per alur kerja. Untuk informasi selengkapnya, lihat Human-in-the-loop pusat tugas.

5. Per-action kontrol pengguna (Desktop, Pratinjau) - Di Desktop Cepat, setiap alat sistem dapat diaktifkan atau dinonaktifkan secara individual dan mendukung model izin tiga tingkat - Akses Pen uh, Hanya Baca, dan T anyakan Setiap Waktu - dengan perincian untuk setiap operasi. Akses Penuh menjalankan operasi tanpa meminta konfirmasi. Ask Every Time mengkonfirmasi setiap operasi. Ini menempatkan keputusan persetujuan di tangan Anda pada saat setiap tindakan, untuk alat yang telah Anda aktifkan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Tingkat akses dan Kelola izin.

Jika prompt per tindakan diterapkan, itu adalah pilihan yang dapat dikonfigurasi pengguna. Di Desktop, Anda mengatur alat untuk A sk Every Time untuk mengonfirmasi setiap operasi, atau ke Akses Penuh untuk dijalankan tanpa meminta. Dalam pengalaman web, tindakan sesuai permintaan dijalankan saat Anda memicunya, dan alur kerja otomatis tidak interaktif menurut desain — gerbang kemampuan, pembuatan, dan waktu berbagi melakukan pekerjaan di sana.

Per-action Oleh karena itu konfirmasi tersedia tetapi tidak universal. Itu tergantung pada permukaan dan bagaimana Anda mengkonfigurasi setiap alat.

Untuk alur kerja otomatis yang berjalan tanpa pengawasan, tidak ada sesi interaktif untuk mengonfirmasi apa pun. Untuk alur kerja tersebut, upaya peninjauan dilakukan pada waktu persetujuan, ketika Anda mengevaluasi apa yang dapat dicapai otomatisasi dan apa yang dapat dilakukannya.

Kontrol dan batasan untuk AI dan kemampuan agen

Amazon Quick menyediakan kontrol berikut yang relevan dengan AI dan kemampuan agen. Setiap kontrol dijelaskan bersama dengan batasnya.

Penegakan izin pengambilan

Untuk basis pengetahuan dengan dukungan daftar kontrol akses tingkat dokumen (ACL) diaktifkan, Amazon Quick memberlakukan izin dokumen yang disinkronkan pada setiap pengambilan. Integrasi yang didukung termasuk Amazon S3, Google Drive, Microsoft SharePoint, Atlassian Confluence Cloud, dan Microsoft. OneDrive Jika Amazon Quick tidak dapat mengevaluasi izin dokumen untuk kueri, Amazon Quick tidak mengembalikan dokumen daripada hasil yang tidak difilter.

Batasi — Penegakan ACL hanya berlaku untuk basis pengetahuan yang dibuat dengan dukungan ACL. Basis pengetahuan yang dibuat tanpa dukungan ACL tidak memberlakukan izin tingkat dokumen. Konfigurasi ACL bersifat permanen dan tidak dapat diubah setelah pembuatan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Praktik terbaik untuk mengelola ACL dalam basis pengetahuan.

Izin khusus dan tolak secara default

Izin khusus membatasi kemampuan yang tersedia untuk setiap peran. Mereka tidak dapat memberikan kemampuan yang belum dimiliki pengguna. Level paling spesifik menang: tingkat pengguna mengesampingkan tingkat peran, yang menggantikan level akun. Opsi menolak secara default untuk kategori kemampuan AI membatasi semua kemampuan AI, saat ini dan masa depan, sehingga kemampuan baru ditolak pada hari peluncuran sampai Anda mengizinkannya secara eksplisit.

Bat asi — Izin khusus memerlukan langganan Enterprise. Mereka mengurangi akses tetapi tidak dapat memperluasnya. Untuk informasi selengkapnya, lihat Izin kustom dan Tolak secara default.

Organization-level kontrol dan batasannya

Izin khusus berlaku di tingkat akun, dan administrator akun tersebut dapat mengubahnya. Jika Anda mengelola banyak akun AWS Organizations, Anda dapat menambahkan kontrol tingkat organisasi yang tidak dapat diganti oleh administrator akun individual. Kontrol ini bertindak pada operasi AWS API dan pendaftaran akun. Pahami apa yang mereka capai dan apa yang tidak mereka capai.

• Batasi siapa yang mendaftar Quick — Kebijakan kontrol layanan (SCP) mengontrol akun, edisi, dan jenis identitas mana yang dapat membuat langganan Cepat, sehingga akun baru tidak dapat memulai langganan di luar set yang Anda setujui. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan kebijakan kontrol layanan untuk membatasi opsi pendaftaran cepat Amazon.

• Batasi operasi API manajemen — SCP menolak operasi API Cepat yang membuat dan mengelola agen, alur, ruang, dan basis pengetahuan. Jika kebijakan berlaku, kepala sekolah tidak dapat membuat sumber daya tersebut melalui Antarmuka AWS Baris Perintah, AWS SDK, atau. CloudFormation

• Batasi ketersediaan fitur AI dengan izin khusus, bukan SCP — SCP bertindak atas operasi AWS API dan pendaftaran akun. Mereka tidak mengontrol fitur AI mana yang dilihat atau dapat digunakan pengguna dalam produk. Untuk membatasi fitur AI bagi pengguna Anda, gunakan izin khusus dengan opsi tolak secara default untuk kategori kemampuan AI. Untuk informasi selengkapnya, lihat Tolak secara default.

Lim it — Setiap kontrol memberlakukan lapisan yang berbeda. SCP mengontrol pendaftaran dan pengelolaan akun di seluruh organisasi Anda, dan API-based tidak ada administrator akun yang dapat mengesampingkannya. Izin khusus mengontrol fitur AI mana yang dapat digunakan pengguna Anda, dan administrator akun dapat mengubahnya. Untuk mendeteksi perubahan izin khusus, catat operasi API manajemen cepat dengan AWS CloudTrail dan tinjau. Untuk informasi selengkapnya, lihat Respons insiden, pencatatan, dan pemantauan di Amazon Quick.

Rantaian pasokan alat dan konektor

Alat mencapai asisten AI hanya melalui integrasi yang dibuat administrator. Integrasi MCP memerlukan langganan Enterprise. Model integrasi membatasi jalur transportasi dan penemuan untuk alat eksternal.

• Hanya server MCP jarak jauh yang didukung. Koneksi stdio lokal tidak didukung.

• Selama koneksi, Amazon Quick menemukan dan mendaftarkan alat yang disediakan server MCP. Setelah penemuan selesai, setiap alat terdaftar sebagai tindakan yang dapat Anda tinjau dan aktifkan. Alat tidak tersedia secara otomatis.

• Anda dapat terhubung ke server MCP pribadi melalui koneksi VPC yang memiliki akses jaringan ke server.

• Administrator dapat membatasi konektor individual melalui izin khusus. Setiap konektor mendukung tiga izin: Tindakan Buat dan Perbarui, Tind akan Bagikan, dan T indakan Gunakan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Izin kustom.

Untuk informasi selengkapnya tentang mengkonfigurasi integrasi MCP, lihatIntegrasi Model Context Protocol (MCP).

Batasi — Opsi otentikasi bervariasi menurut jenis konektor. Untuk server MCP jarak jauh, konektor agen-ke-agen, dan konektor HTTP generik, menghubungkan tanpa otentikasi adalah opsi yang dapat dipilih. Integritas koneksi tergantung pada bagaimana ia dikonfigurasikan. Layanan tidak mengevaluasi kepercayaan server MCP pihak ketiga atau perilaku alat yang diekspos. Penilaian itu adalah milik Anda untuk dibuat.

Penyaringan pagar pembatas dan kata-kata yang diblokir

Built-in penyaringan keamanan konten memeriksa permintaan pengguna untuk konten berbahaya, termasuk ujaran kebencian, penghinaan, konten seksual, kekerasan, dan pelanggaran. Pemeriksaan ini juga menilai permintaan pengguna untuk serangan cepat. Anda dapat mengonfigurasi hingga 50 kata dan frasa yang diblokir yang diperiksa Amazon Quick terhadap permintaan pengguna dan tanggapan yang dihasilkan.

Bat asi — Kontrol ini membantu mengurangi risiko. Namun, mereka tidak menggantikan tanggung jawab Anda untuk mengonfigurasi akses, izin, agen, alur, dan sumber data untuk kasus penggunaan Anda. Blocked-word pemeriksaan menggunakan perbandingan string kecocokan tepat, bukan analisis semantik, dan dibatasi hingga 50 entri masing-masing hingga 36 karakter. Blocked-word cek hanya berlaku untuk agen obrolan dan alur di pengalaman web Amazon Quick. Untuk informasi selengkapnya, lihat Pagar pembatas AI di Amazon Quick.

Isolasi eksekusi kode

Asisten AI dapat menulis dan menjalankan kode Python pada empat permukaan. Setiap permukaan menjalankan kode di lingkungan kotak pasir yang dirancang untuk berisi efek kode. Permukaan berbeda di mana kode berjalan dan apa yang dapat dijangkau.

• Desktop C epat — Kode berjalan di OS-level kotak pasir (MacOS Seatbelt atau Windows AppContainer) pada mesin pengguna. Akses file di dalam kotak pasir mengikuti izin folder yang dikonfigurasi pengguna, dan namespace persisten membawa variabel di seluruh kode yang dijalankan dalam percakapan. Pre-installed Hanya paket Python; instalasi paket (pip install) tidak didukung. Untuk informasi selengkapnya, lihat Eksekusi Kode.

• Obrolan pengalaman web — Kode berjalan di kotak pasir yang terisolasi dan dikelola layanan tanpa akses internet. Permintaan jaringan keluar dari kotak pasir gagal. Kotak pasir tidak bertahan di luar percakapan.

• Alur kerja otomatis (Otomatisasi Cepat) - Tindakan kode dan kode agen khusus dijalankan dalam lingkungan Python terbatas. Tindakan kode bukanlah jalur untuk menjangkau sistem eksternal: panggilan API eksternal milik integrasi REST API, dan sistem file atau akses database milik integrasi yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat Kode.

• Ekstensi Office — Asisten membuat dan mengeksekusi kode dalam kotak pasir aplikasi Office (Outlook, Excel, Word, dan PowerPoint). Untuk informasi selengkapnya, lihat Hubungkan Amazon Quick ke alat yang ada dengan ekstensi.

Kemampuan Jalankan kode secara lokal dalam izin khusus membatasi eksekusi kode di Desktop Cepat untuk pengguna yang diterapkan profil. Kemampuan ekstensi, termasuk eksekusi kode dalam aplikasi Office, dapat dibatasi melalui kontrol akses ekstensi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Izin kustom dan Akses ekstensi.

Lim it — Di Desktop, kotak pasir selalu memiliki akses ke direktori sementara sistem terlepas dari izin folder yang dikonfigurasi. Di Desktop, namespace persisten berarti data yang dimuat oleh kode yang dijalankan sebelumnya tetap tersedia untuk menjalankan kode selanjutnya dalam percakapan yang sama. Sandboxing berisi kode apa yang dapat dicapai; itu tidak mengevaluasi apa yang dilakukan kode dengan konten yang sudah dalam konteks percakapan. Tinjau keluaran kode yang dihasilkan seperti output asisten lainnya.

Pencatupan pencatatan dan audit

AWS CloudTrail mencatat API-level aktivitas (siapa yang melakukan apa). Log yang dijual merekam konten percakapan (apa yang dikatakan dan apa yang ditanggapi). Bersama-sama, mereka memberikan visibilitas setelah fakta ke dalam AI dan aktivitas agen.

Limit — Pencatatan tidak mencegah tindakan apa pun. Ini memberikan visibilitas setelah fakta. Layanan ini tidak menyertakan peringatan waktu nyata; Anda harus mengonfigurasi CloudWatch alarm secara terpisah jika Anda memerlukan pemberitahuan hampir real-time. Log obrolan yang dijual tidak menangkap konten dokumen sumber yang dikembalikan oleh pengambilan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Respons insiden, pencatatan, dan pemantauan di Amazon Quick.

Batas yang dinyatakan dengan jelas

Batasan berikut berlaku untuk AI dan kemampuan agen di Amazon Quick:

• Penyaringan mengurangi risiko tetapi tidak menggantikan konfigurasi - pen Built-in yaringan dan pagar pembatas membantu mengurangi risiko. Mereka tidak menggantikan tanggung jawab Anda untuk mengonfigurasi akses, izin, agen, alur, dan sumber data untuk kasus penggunaan Anda.

• Tidak ada persyaratan tinjauan manusia universal - Tinjauan manusia bukanlah persyaratan seluruh sistem untuk tindakan. Per-actionkonfirmasi tersedia jika alat dikonfigurasi untuk itu (di Desktop, melalui tingkat akses T anya Setiap Waktu), dan pusat tugas manusia dalam lingkaran tersedia untuk alur kerja tempat Anda memilih untuk menambahkan langkah peninjauan. Namun, tindakan sesuai permintaan dalam pengalaman web dijalankan segera, dan alur kerja otomatis dijalankan tanpa campur tangan pengguna.

• Opsi otentikasi bervariasi menurut jenis konektor — Metode otentikasi yang tersedia tergantung pada jenis konektor. Untuk server MCP jarak jauh, konektor agen-ke-agen, dan konektor HTTP generik, menghubungkan tanpa otentikasi adalah opsi yang dapat dipilih.

Memori dan konteks yang dipertahankan

Memori obrolan mempersonalisasi respons dengan mengingat preferensi, konteks, dan interaksi masa lalu Anda. Agen obrolan mereferensikan informasi yang disimpan untuk memberikan tanggapan yang lebih relevan tanpa Anda mengulangi informasi dalam setiap percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Memori dan personalisasi respons.

Di Desktop Cepat, permukaan Konteks Saya menyediakan tab Grafik Pengetahuan yang menunjukkan entitas dan hubungan yang diekstrak dari sumber data yang terhubung, dan tab Memori yang menunjukkan fakta, prosedur, dan pola yang dipelajari dari percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Konteks Saya.

Mengapa konteks yang dipertahankan penting untuk keamanan

Konteks yang dipertahankan adalah bagian dari permukaan baca yang dijelaskan diTwo-condition model untuk risiko konten yang bertentangan. Tidak seperti percakapan tunggal, konteks yang dipertahankan tetap ada di seluruh sesi. Informasi yang diingat asisten dari interaksi masa lalu dapat memengaruhi respons dan tindakan di sesi mendatang.

Kontrol

• Isol asi — Memori khusus untuk pengguna individu dan tidak dibagikan dengan pengguna lain.

• Kontrol pengguna — Anda dapat meninjau memori obrolan Anda melalui Riwayat Percakapan. Di Desktop, Anda juga dapat mengelola apakah Quick belajar dari percakapan Anda, mencari riwayat percakapan Anda, dan mengekstrak entitas dari layanan yang terhubung. Anda juga dapat melihat, mengedit, dan menghapus memori individual. Untuk informasi selengkapnya, lihat Kontrol privasi.

• Reset penuh (Desktop) - Opsi Hapus semua data secara permanen menghapus semua percakapan, data grafik pengetahuan, kredenSIAL yang disimpan, dan preferensi pengguna. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menghapus semua data.

• Kontrol administrator - Izin khusus mencakup kemampuan yang membatasi pembuatan dan pengelolaan engram (profil gaya dan pola penulisan pengguna) dan membuat dan mengakses memori pengetahuan di Desktop Cepat. Untuk informasi selengkapnya, lihat Izin kustom.

• Tidak ada pelatihan — Quick tidak menggunakan percakapan, file, atau konteks pribadi Anda untuk melatih atau meningkatkan model AI.

Batasan

• Memori obrolan tidak didukung untuk akun yang dikonfigurasi dengan kunci AWS KMS yang dikelola pelanggan. Organisasi yang memerlukan kunci yang dikelola pelanggan tidak mendapatkan memori obrolan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Memori dan personalisasi respons.

• Quick Desktop ada di Pratinjau. Permukaan Konteks Saya, tab Grafik Pengetahuan, kemampuan untuk melihat, mengedit, dan menghapus memori individual, dan opsi Hapus semua data adalah fitur Desktop. Dalam pengalaman web, Anda meninjau memori obrolan melalui Riwayat Percakapan. Konfirmasikan kontrol mana yang tersedia di permukaan yang Anda terapkan daripada mengasumsikan paritas antara Desktop dan web.

Ke mana harus pergi selanjutnya

• Keamanan dalam Quick— Daftar periksa keamanan dengan praktik yang dapat ditindaklanjuti untuk mengonfigurasi Amazon Quick.

• Koneksi keluar dan keluar data di Amazon Quick— Inventarisasi lengkap jalur keluar, data apa yang dapat ditinggalkan melalui masing-masing jalur, dan siapa yang mengendalikannya.

• Pagar pembatas AI di Amazon Quick— penyaringan keamanan Built-in konten dan kata-kata yang diblokir yang dikonfigurasi administrator.

• Izin kustom— pembatasan Role-based kemampuan dan tata kelola yang dibantah secara default.

• Praktik terbaik untuk mengelola ACL dalam basis pengetahuan— kontrol Document-level akses untuk basis pengetahuan, termasuk perilaku pengambilan gagal tertutup.