Atlassian Intelligence и Rovo

В Atlassian Intelligence и Rovo открытые модели с самостоятельным хостингом сочетаются с моделями, размещенными у сторонних поставщиков. Это позволяет предоставлять возможности искусственного интеллекта с учетом ваших предпочтений, потребностей ваших команд и специфики ваших рабочих процессов.

Эти поставщики больших языковых моделей (LLM) не хранят входные и выходные данные клиентов и не используют их для обучения своих сервисов. При таком подходе во главу угла ставится конфиденциальность ваших данных на протяжении всего процесса.

Чтобы узнать больше о технологии, лежащей в основе Atlassian Intelligence, и возможностях Rovo, посетите эту страницу.

Чтобы начать, ознакомьтесь с этими распространенными примерами использования и запросами. Это поможет вам ускорить выполнение задач с помощью агентов, чата и поиска Rovo.

Некоторые модели, используемые в наших функциях на базе ИИ, дают ответы на основе входных данных и носят вероятностный характер. Это значит, что ответы генерируются путем прогнозирования наиболее вероятного следующего слова или текста на основе данных, на которых модели прошли обучение. Также обратите внимание, что результаты Atlassian Intelligence и Rovo зависят от прав, поэтому могут различаться у разных пользователей.

Из-за такого подхода модели иногда могут давать неточные, неполные и недостоверные ответы. Например, такие ответы могут неточно отражать контент, на котором основаны, или создавать контент, который кажется обоснованным, но является недостоверным, и на него не следует полагаться.

Мы рекомендуем вам подумать о том, в каких ситуациях вы будете использовать эти функции (например, не в тех случаях, когда вам нужна актуальная и точная информация о людях, местах и фактах), и проверять качество полученных ответов, прежде чем делиться ими с другими.

Решения Atlassian Intelligence и Rovo обрабатывают входные данные пользователя, чтобы предоставлять выходные данные, соответствующие пользовательскому запросу. Мы также можем обрабатывать организационные данные вашего сайта, которые пользователь имеет право просматривать. Кроме того, мы можем включать их во входные данные пользователя, чтобы большие языковые модели (LLM) могли предоставлять более точные, актуальные и подходящие по контексту ответы.

Наши поставщики LLM не используют ваши входные и выходные данные для совершенствования своих услуг. Ни OpenAI, ни какой-либо иной поставщик LLM не сохраняет ваши входные и выходные данные.

Мы не только применяем ограничительные политики в отношении наших поставщиков LLM, но также ограничиваем использование клиентских данных и доступ к ним на нашей платформе. Входные и выходные данные клиента используются только для обслуживания этого конкретного клиента и повышения удобства его работы. Они не используются для обучения моделей других клиентов.

Atlassian может в течение ограниченного времени хранить входные и выходные данные, чтобы сократить время ожидания, например, при отображении сводки страницы, или когда это необходимо для предоставления функции, такой как отображение истории поиска. Чтобы ознакомиться с дополнительной информацией о том, как используются данные клиентов в той или иной функции, посетите нашу страницу, посвященную прозрачности функций.

Если вы хотите получать уведомления о любых существенных изменениях в этой политике, подпишитесь здесь.

Мы используем широкий спектр LLM с открытым исходным кодом и размещением в Atlassian, включая модели из серий LLama, Phi и Mixtral, а также модели, размещенные у сторонних поставщиков, например GPT от OpenAI, Claude от Anthropic и Gemini от Google, чтобы клиенты получали наилучшие результаты. В функциях используется динамическая маршрутизация, позволяющая подобрать оптимальное сочетание моделей для максимально точной и эффективной отработки каждого сценария.

Наши поставщики LLM не хранят ваши входные и выходные данные и не используют их для совершенствования своих сервисов.

Ознакомьтесь с нашим списком субобработчиков данных для получения дополнительной информации о внешних поставщиках LLM. Вы также можете ознакомиться с дополнительной информацией о том, как используются LLM в той или иной функции, на нашей странице, посвященной прозрачности функций.

Нет, ни один из наших поставщиков LLM не хранит данные, которые вы отправляете, или ответы, которые вы получаете.

Данные, которые вы отправляете, и ответы, которые вы получаете от Atlassian Intelligence и Rovo, не используются для доработки или улучшения любых моделей или сервисов LLM. В случае с моделями, размещенными у сторонних поставщиков, каждый запрос данных отправляется поставщику отдельно по зашифрованному SSL-каналу для обработки и отправки обратно в Atlassian.

В Atlassian Intelligence и Rovo применяется динамическая маршрутизация между моделями и выбор поставщиков невозможен.

Да. Если вы являетесь администратором, вы можете войти в систему на странице Администрирования Atlassian и управлять функциями Atlassian Intelligence или Rovo на базе ИИ на уровне отдельного продукта. После деактивации в вашем экземпляре отобразится флажок подтверждения. Для получения подробной информации ознакомьтесь с нашей документацией или обратитесь напрямую в службу поддержки. Обратите внимание, что функции Rovo не на базе ИИ, такие как поиск Rovo, отключить нельзя.

Активация или деактивация ИИ позволяет управлять доступностью ИИ для ваших пользователей.

Если искусственный интеллект активирован для любых приложений на сайте, ИИ Rovo и другие функции Atlassian Intelligence смогут получать доступ к данным любых приложений на сайте и использовать их. Подробнее о том, как деактивировать ИИ, см. в нашей документации.

Вы также можете настроить список запрещенных, чтобы ограничить индексирование контента на Google Диске или в Microsoft SharePoint средствами Rovo. Информацию о списках запрещенных см. в нашей документации.