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Recherche vectorielle dans MongoDB Atlas • Découverte de données par IA • Gouvernance RAG

Découvrir et gérer les données sensibles Recherche vectorielle dans MongoDB Atlas.

BigID se connecte aux environnements MongoDB Atlas pour analyser les collections vectorielles, intégrer les métadonnées, les documents associés et les données sources utilisées pour générer des représentations vectorielles pour la recherche et la récupération par l'IA.

Tracer les données sensibles depuis le contenu source jusqu'aux représentations vectorisées, identifier les informations réglementées utilisées dans les pipelines RAG et IA, évaluer l'exposition et étendre la classification et la gouvernance cohérentes à travers les environnements de données d'IA et d'entreprise.

Découvrez la découverte de données vectorielles en action Explorez la couverture

Couverture de recherche vectorielle MongoDB Atlas

Comment BigID gère-t-il les données sensibles ? dans Atlas Vector Search ?

BigID analyse les collections vectorielles, les métadonnées associées et les données sources utilisées pour créer les représentations vectorielles. Il met en corrélation le contenu vectorisé avec les documents structurés et non structurés d'origine afin d'identifier la propagation des données sensibles, de maintenir la traçabilité, d'évaluer les risques liés à la classification RAG (Rapid, Agility, Guy) et d'appliquer une classification et une gouvernance d'entreprise cohérentes.

Visibilité vectorielle Analyser les collections vectorielles, en intégrant les métadonnées, les documents associés et les ressources de recherche par IA.
Corrélation des sources Associer les données vectorielles aux bases de données, documents, fichiers et systèmes d'entreprise d'origine.
Analyse des risques RAG Identifier les flux de travail réglementés et propriétaires alimentant la récupération et l'IA générative.
Gouvernance unifiée Appliquer une classification, une politique, une traçabilité et une gouvernance de l'IA cohérentes à l'ensemble des données sources et dérivées.

Visibilité des données IA dans Atlas Vector Search

Comprendre les données sensibles à travers Flux de travail vectoriels et RAG.

BigID aide les organisations à comprendre quelles données sont utilisées pour créer des représentations vectorielles, comment les enregistrements vectoriels sont liés au contenu source et où des informations sensibles peuvent apparaître dans les systèmes de recherche et d'IA.

01

Données vectorielles

Collections vectorielles et intégration de métadonnées

Analyser les collections vectorielles, les index, les métadonnées d'intégration, les enregistrements associés et les documents connexes dans les environnements MongoDB Atlas.

Visibilité dans

Enregistrements vectoriels, intégration de métadonnées, documents associés, index, collections et ressources de recherche par IA.

02

Lignée de données

Corrélation source-vecteur

Associer les enregistrements vectorisés au contenu structuré ou non structuré utilisé pour les générer et maintenir la traçabilité à travers les ensembles de données d'IA dérivés.

Visibilité dans

Documents sources, bases de données, fichiers, lacs de données, systèmes SaaS, chemins de transformation et représentations dérivées.

03

Informations sensibles

Classification des données prenant en compte l'IA

Appliquer les politiques de classification d'entreprise au contenu source original et aux métadonnées vectorielles ou d'intégration associées afin d'identifier les informations réglementées et confidentielles.

Visibilité dans

Attributs sensibles personnels, financiers, de santé, relatifs aux employés, réglementés, exclusifs et personnalisés.

04

Flux de travail de récupération

Risque lié aux pipelines RAG et IA

Comprendre quels ensembles de données sensibles alimentent les index vectoriels et les pipelines de récupération, où sont concentrées les données réglementées et comment elles peuvent être exposées aux systèmes d'IA en aval.

Visibilité dans

Entrées RAG, sources de récupération, ensembles de données d'IA, propagation de l'intégration, exposition en aval et risque intersystème.

L'avantage BigID pour la recherche vectorielle dans MongoDB Atlas

Intégrez l'intelligence des données d'entreprise dans Environnements vectoriels et d'IA.

BigID relie les données vectorielles au contenu source, à la sensibilité, à la classification, à la lignée, aux politiques et au contexte de risque afin que les organisations puissent gouverner les données d'IA sans perdre de vue leur origine.

Intelligence artificielle des données

Traçabilité des données sensibles depuis le contenu source vers les systèmes vectorisés.

BigID aide les équipes à comprendre quelles données sources ont généré des représentations vectorielles, comment les informations sensibles se propagent dans les bases de données vectorielles et où le contenu réglementé peut être exposé via RAG et la récupération par IA.

Visibilité des données vectorielles Analyser les collections de vecteurs et les métadonnées associées dans les environnements MongoDB Atlas.
Lignée source-vecteur Associer les représentations vectorielles aux sources de données structurées et non structurées d'origine.
Classification prenant en compte l'IA Appliquer les politiques d'entreprise au contenu source, aux enregistrements vectoriels et aux métadonnées intégrées.
Aperçu de l'exposition RAG Identifier les informations sensibles alimentant les index de récupération et les flux de travail d'IA générative en aval.
Étiquetage fondé sur des politiques Assurer une classification, un étiquetage et un alignement des politiques cohérents pour les données vectorielles et non vectorielles.
Gouvernance unifiée de l'IA Reliez les résultats aux bases de données, entrepôts de données, lacs de données, plateformes SaaS, pipelines d'IA et programmes de gouvernance d'entreprise.

Avantages techniques

Découverte de données par IA conçue pour Architectures de recherche vectorielle.

BigID étend l'intelligence des données sensibles à la recherche vectorielle MongoDB Atlas tout en maintenant la traçabilité entre le contenu source, les représentations dérivées, les flux de travail de récupération et la gouvernance d'entreprise.

01

Visibilité des métadonnées vectorielles

Analysez les collections vectorielles, les index, les métadonnées d'intégration et les enregistrements associés dans MongoDB Atlas.

02

Corrélation source-vecteur

Associer les représentations vectorielles et les enregistrements vectorisés à leurs sources de données structurées ou non structurées d'origine.

03

Classification prenant en compte l'IA

Appliquer les politiques de confidentialité de l'entreprise à l'ensemble du contenu source et aux ensembles de données d'IA dérivés associés.

04

Intégration de la gouvernance

Étendre les résultats aux écosystèmes de données cloud, SaaS, analytiques, d'IA, d'apprentissage automatique et d'entreprise.

Protection des données vectorielles MongoDB Atlas

Apporter visibilité et gouvernance aux données qui alimentent l'IA.

Découvrez les données sensibles utilisées pour générer des intégrations, retracez les enregistrements vectoriels jusqu'aux documents sources, identifiez l'exposition RAG et étendez une politique cohérente à travers MongoDB Atlas et les flux de travail d'IA d'entreprise.

Voir Vector Data Discovery Explorez la sécurité de l'IA

Couverture des données de recherche vectorielle MongoDB Atlas

Recherche vectorielle dans l'Atlas MongoDB Foire aux questions.

BigID peut-il analyser des données vectorielles stockées dans MongoDB Atlas ?

BigID offre une visibilité sur les collections vectorielles et les métadonnées associées au sein des environnements MongoDB Atlas et les met en corrélation avec les données sources sous-jacentes.

Comment BigID identifie-t-il les données sensibles dans les représentations vectorielles d'IA ?

BigID identifie les données sensibles à la source et suit leur propagation dans les systèmes vectorisés et pilotés par l'IA afin de maintenir la cohérence de la classification et le contexte de gouvernance.

BigID prend-il en charge les architectures RAG construites sur MongoDB Atlas Vector Search ?

Oui. BigID offre une visibilité sur les données alimentant les index de recherche vectorielle et aide les organisations à évaluer l'exposition des données sensibles au sein des pipelines de récupération et d'IA générative.

BigID peut-il faire correspondre les données vectorielles aux documents sources originaux ?

Oui. BigID prend en charge le mappage des données vectorielles vers leurs sources de données structurées ou non structurées d'origine afin de maintenir la traçabilité, la provenance et l'alignement de la gouvernance.

Comment les organisations utilisent-elles les résultats de la découverte de vecteurs ?

Les équipes utilisent BigID pour évaluer les risques liés aux données d'IA, valider les politiques de gouvernance, identifier les données réglementées utilisées dans les flux de travail d'IA et maintenir une visibilité sur les environnements d'IA et d'entreprise.

MongoDB Atlas Vector Data Intelligence

Obtenez une visibilité sur les risques liés aux données d'IA Recherche vectorielle à travers l'atlas.

Découvrez les données sensibles qui alimentent les systèmes d'intégration et de récupération, corrélez les enregistrements vectoriels avec le contenu source, maintenez la traçabilité et étendez la gouvernance d'entreprise aux flux de travail d'IA.

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