在 2024 年及以后，基于 RAG 的 LLM 将成为数据处理和分析发展的驱动力。企业不仅要拥抱这项技术，还要加强其数据可观察性实践，以在不断扩展的人工智能领域中发挥基于 RAG 的 LLM 的真正潜力。
打击欺诈的未来：提高可见性以最大限度地降低风险
随着人工智能在欺诈检测中发挥越来越大的作用，可解释性对于确保透明度和有效性将变得更加重要。这是因为当今的消费者、监管机构和立法者必须能够理解人工智能决策如何影响人们的数 芬兰电话号码数据 据和财务状况，并且不会将人工智能算法视为黑匣子魔法。
通过部署先进、透明、数据驱动的防御，安全团队不仅能够应对当前的威胁，还能预测和消除新兴模式，确保组织在动态数字环境中主动防范潜在风险。
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流就在这里。准备好与它们合作吧！
我知道该如何在我的组织内重新分配这笔资金——你呢？
应用程序映射中使用的一种常见监督学习技术是回归。回归模型可以根据不同应用程序的历史数据预测其性能。这样，组织就可以预测潜在问题并采取主动措施避免这些问题。