ללא אימון על נתוני לקוחות
תוכן המשתמש לעולם לא משמש לכיוון עדין או אימון של מודל כלשהו ש-SLAtech מפעיל. RAG מאחזר מתוכן המשתמש בזמן השאילתה; LLM רואה את תוצאת האחזור כהקשר זמן-ריצה, לא אות אימון.
אתיקה AI
תשעה עקרונות, נאמרים בפשטות
איך SLAtech מטפלת בנתוני אימון, הזיה, הצמדת ציטוט, ניטור הטיה, אנושי-בלולאה, הסכמת מבקר, שימוש לרעה והזכות להסבר. ללא קישוט — כל עיקרון מצומד לפרקטיקה הטכנית הקונקרטית שאוכפת אותו.
בקרת הזיה כברירת מחדל
כל תגובת בוט נושאת דגל ביטחון + עובדתיות + הזיה גלוי בתיבת הניהול. פלט בוט שמדורג מתחת לסף מנתב למסירה אנושית במקום לנחש.
שקיפות על בחירת מודל
אנו מתעדים איזה LLM משרת כל צינור (gpt-4o-mini ל-translation seeders, gpt-4o לתשובות בוט בייצור). החלפות מודל מועברות דרך ה-changelog.
ציטוטים מעוגנים בכל תשובה
מטען תגובת הבוט שולח QuerySource[] עם { sourceUrl, snippet, score }. הוידג'ט מציג את הקטע כקלף ריחוף "לפי" כך שמבקרים יכולים לאמת את הציטוט לפני פעולה.
ניטור הטיה ודיוק
לוח דירוג eval לכל-תחום רץ רבעוני על פני מספר פלטפורמות (SLAtech נגד Intercom Fin נגד Tidio Lyro נגד Chatbase) — ראה /he/eval/.
אנושי-בלולאה איפה שזה חשוב
תחומי Med ו-Legal מנתבים כל שאלה קלינית/משפטית מהותית לאדם (אמצעי הגנת UPL של Legal, "אני מעדיף שרופא יאשר" של Medical).
הסכמת מבקר ומינימיזציית נתונים
ויידג'ט הוידג'ט מבקש מינימום נתוני מבקר הדרושים לשיחה. לכידת לידים היא opt-in. מזהי מבקרים הם טביעות אצבע אנונימיות אלא אם המבקר מזדהה במפורש.
עמדת שימוש לרעה
SLAtech מסרבת להפעיל בוטים שתוכננו להתחזות מטעה או לייעוץ מפוקח ללא איש מקצוע מורשה בלולאה. אנו שומרים את הזכות לסיים חוזים בהפרה בוטה של עמדה זו.
זכות להסבר
מבקרים המתקשרים עם בוט המופעל על ידי SLAtech יכולים לבקש את שרשרת ההיגיון מאחורי כל תשובה. מנהלי משתמשים יכולים לבקר כל שיחה בתיבת הניהול.