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Búsqueda vectorial de Atlas de MongoDB • Descubrimiento de datos mediante IA • Gobernanza RAG

Descubra y gestione los datos confidenciales. Búsqueda vectorial en MongoDB Atlas.

BigID se conecta a entornos MongoDB Atlas para analizar colecciones de vectores, metadatos de incrustación, documentos asociados y los datos de origen utilizados para generar incrustaciones para la búsqueda y recuperación mediante IA.

Rastrea los datos confidenciales desde el contenido de origen hasta sus representaciones vectorizadas, identifica la información regulada utilizada en los flujos de trabajo de RAG e IA, evalúa la exposición y extiende la clasificación y la gobernanza coherentes a través de los entornos de datos empresariales y de IA.

Vea el descubrimiento de datos vectoriales en acción. Explorar la cobertura

Cobertura de búsqueda vectorial de MongoDB Atlas

¿Cómo gestiona BigID los datos confidenciales? ¿En Atlas Vector Search?

BigID analiza colecciones de vectores, metadatos asociados y los datos de origen utilizados para crear incrustaciones. Correlaciona el contenido vectorizado con los documentos estructurados y no estructurados originales para identificar la propagación de datos confidenciales, mantener el linaje, evaluar el riesgo RAG y aplicar una clasificación y gobernanza empresarial coherentes.

Visibilidad vectorial Analizar colecciones de vectores, metadatos incrustados, documentos asociados y recursos de recuperación de IA.
Correlación de fuentes Vincula las incrustaciones de mapas con las bases de datos, documentos, archivos y sistemas empresariales de origen.
Perspectiva sobre riesgos RAG Identificar los flujos de trabajo de recuperación y alimentación de datos, así como los flujos de trabajo de IA generativa, que están regulados y son de propiedad exclusiva.
Gobernanza unificada Aplicar una clasificación, políticas, linaje y gobernanza de IA coherentes en todos los datos de origen y derivados.

Visibilidad de datos de IA en Atlas Vector Search

Comprender los datos confidenciales en Flujos de trabajo vectoriales y RAG.

BigID ayuda a las organizaciones a comprender qué datos se utilizan para crear incrustaciones, cómo se relacionan los registros vectoriales con el contenido de origen y dónde puede aparecer información confidencial en los sistemas de recuperación e inteligencia artificial.

01

Datos vectoriales

Colecciones de vectores y metadatos de incrustación

Analizar colecciones de vectores, índices, metadatos de incrustación, registros asociados y documentos relacionados dentro de entornos de MongoDB Atlas.

Visibilidad en

Registros vectoriales, metadatos incrustados, documentos asociados, índices, colecciones y recursos de recuperación de IA.

02

Linaje de datos

Correlación fuente-vector

Vincular los registros vectorizados con el contenido estructurado o no estructurado utilizado para generarlos y mantener la trazabilidad en todos los conjuntos de datos de IA derivados.

Visibilidad en

Documentos fuente, bases de datos, archivos, lagos de datos, sistemas SaaS, rutas de transformación y representaciones derivadas.

03

Información sensible

Clasificación de datos con inteligencia artificial

Aplique políticas de clasificación empresarial al contenido fuente original y a los metadatos vectoriales o de incrustación asociados para identificar la información regulada y de propiedad exclusiva.

Visibilidad en

Atributos sensibles de índole personal, financiera, de salud, de empleados, regulados, de propiedad exclusiva y definidos a medida.

04

Flujos de trabajo de recuperación

Riesgo de la canalización RAG e IA

Comprenda qué conjuntos de datos sensibles alimentan los índices vectoriales y los procesos de recuperación, dónde se concentran los datos regulados y cómo pueden quedar expuestos a los sistemas de IA posteriores.

Visibilidad en

Entradas RAG, fuentes de recuperación, conjuntos de datos de IA, propagación de incrustaciones, exposición posterior y riesgo entre sistemas.

La ventaja de BigID para la búsqueda vectorial de Atlas en MongoDB

Llevar la inteligencia de datos empresariales a Entornos vectoriales y de IA.

BigID conecta los datos vectoriales con el contenido de origen, la sensibilidad, la clasificación, el linaje, las políticas y el contexto de riesgo, de modo que las organizaciones puedan gestionar los datos de IA sin perder visibilidad sobre su origen.

Inteligencia de datos mediante IA

Rastrear datos confidenciales desde el contenido de origen hasta sistemas vectorizados.

BigID ayuda a los equipos a comprender qué datos de origen generan incrustaciones, cómo se propaga la información sensible a los almacenes de vectores y dónde puede quedar expuesto el contenido regulado mediante la recuperación RAG y la IA.

Visibilidad de datos vectoriales Analizar colecciones de vectores y metadatos asociados dentro de entornos MongoDB Atlas.
Linaje de origen a vector Mapea las incrustaciones hasta sus fuentes de datos estructuradas y no estructuradas de origen.
Clasificación basada en IA Aplicar las políticas empresariales a todo el contenido de origen, los registros vectoriales y los metadatos de incrustación.
Perspectiva sobre la exposición RAG Identificar información sensible que alimenta los índices de recuperación y los flujos de trabajo de IA generativa posteriores.
Etiquetado basado en políticas Garantizar la coherencia en la clasificación, el etiquetado y la alineación de políticas entre datos vectoriales y no vectoriales.
Gobernanza unificada de la IA Conectar los resultados con bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos, plataformas SaaS, sistemas de IA y programas de gobernanza empresarial.

Ventajas técnicas

Descubrimiento de datos de IA creado para Arquitecturas de búsqueda vectorial.

BigID extiende la inteligencia de datos confidenciales a MongoDB Atlas Vector Search, manteniendo la trazabilidad entre el contenido de origen, las incrustaciones derivadas, los flujos de trabajo de recuperación y la gobernanza empresarial.

01

Visibilidad de metadatos vectoriales

Analizar colecciones de vectores, índices, metadatos de incrustación y registros asociados dentro de MongoDB Atlas.

02

Correlación fuente-vector

Mapea las incrustaciones y los registros vectorizados hasta sus fuentes de datos originales, estructuradas o no estructuradas.

03

Clasificación basada en IA

Aplicar las políticas de confidencialidad de la empresa a todo el contenido de origen y a los conjuntos de datos de IA derivados asociados.

04

Integración de la gobernanza

Ampliar los hallazgos a través de los ecosistemas de datos empresariales, como la nube, el software como servicio (SaaS), el análisis de datos, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y otros ámbitos.

Protección de datos vectoriales de MongoDB Atlas

Brindar visibilidad y gobernanza a los datos que impulsan la IA.

Descubra los datos confidenciales utilizados para generar incrustaciones, rastree los registros vectoriales hasta los documentos de origen, identifique la exposición a RAG y extienda una política coherente a través de MongoDB Atlas y los flujos de trabajo de IA empresariales.

Consulte Descubrimiento de datos vectoriales Explorar la seguridad de la IA

Cobertura de datos de búsqueda vectorial de MongoDB Atlas

Búsqueda de vectores en MongoDB Atlas Preguntas frecuentes.

¿Puede BigID analizar datos vectoriales almacenados en MongoDB Atlas?

BigID proporciona visibilidad de las colecciones de vectores y los metadatos asociados dentro de los entornos de MongoDB Atlas, y los correlaciona con los datos de origen subyacentes.

¿Cómo identifica BigID los datos confidenciales en las incrustaciones de IA?

BigID identifica los datos confidenciales en su origen y rastrea su propagación en sistemas vectorizados y basados en inteligencia artificial para mantener la coherencia de la clasificación y el contexto de gobernanza.

¿BigID admite arquitecturas RAG basadas en MongoDB Atlas Vector Search?

Sí. BigID proporciona visibilidad sobre los datos que alimentan los índices de búsqueda vectorial y ayuda a las organizaciones a evaluar la exposición a datos confidenciales dentro de los procesos de recuperación y de IA generativa.

¿Puede BigID correlacionar los datos vectoriales con los documentos fuente originales?

Sí. BigID admite la asignación de incrustaciones a sus fuentes de datos estructuradas o no estructuradas de origen para mantener la trazabilidad, el linaje y la alineación con la gobernanza.

¿Cómo utilizan las organizaciones los resultados del descubrimiento de vectores?

Los equipos utilizan BigID para evaluar el riesgo de los datos de IA, validar las políticas de gobernanza, identificar los datos regulados utilizados en los flujos de trabajo de IA y mantener la visibilidad en todos los entornos empresariales y de IA.

Inteligencia de datos vectoriales de MongoDB Atlas

Obtenga visibilidad sobre el riesgo de los datos de IA Búsqueda vectorial en todo Atlas.

Descubra los datos confidenciales que fluyen hacia los sistemas de incrustación y recuperación, correlacione los registros vectoriales con el contenido de origen, mantenga el linaje y extienda la gobernanza empresarial a los flujos de trabajo de IA.

Vea la visibilidad de vectores de MongoDB en acción. Explorar toda la cobertura de datos

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