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这些系统需要可解释且透明，以便用户了解决策的理由。这些功能由各种新兴工具提供，需要由组织采用或内部构建。例如， 的 和 的审核 用于检测生成语言中的毒性、滥用和偏见。 的个人身份信息 检测和编辑，图像需要用作机器学习操作 工作流程中的护栏。为了防止幻觉，有开源工具，例如 微软的 ，它具有即插即用模块，这些模块位于基于 的应用程序的上游，并且可以通过与知识数据库交叉引用来核实 响应。最近， 还开发了开源 护栏，它可以对生成式人工智能助手实施主题安全和安全护栏，以便响应符合组织政策。

我们目前正在与一家全球医疗保健公司合作，为采用 构建 墨西哥手机号码数据 控制和监控框架。在此过程中，隐私、安全和过滤特定查询意图（例如传递受限信息、审核最终用户的操作、历史记录和事件审核仪表板）的各个方面将监控和缓解在其组织中采用 时出现的问题。

除了工具、平台和加速器之外，企业还需要考虑构建负责任的 参考架构，它可以 作为指导方针 适用于所有 追求。此参考架构将映射所有加速器和工具以及需要考虑不同用例和生命周期阶段的 目录。这也将作为构建全面、集成的负责任 平台的基准，该平台将实现通用模式并加快整个组织的 采用。