Conectează un model AI la căutările tale de IOC
GoChannel Desk funcționează cu un furnizor de AI în cloud printr-un punct final API standard, cu un model care rulează pe propriul tău PC sau cu modelul integrat. Alegerea contează. Ea decide unde ajung liniile de log din interiorul unui prompt, ceea ce are greutate când logurile conțin nume de utilizator și adrese IP.
Trei moduri de a conecta un model
Un furnizor de AI în cloud
Un furnizor de AI în cloud se conectează printr-un punct final API standard și se potrivește pentru foldere de loguri mai mari sau raționamente mai grele. Prompturile ajung la acel punct final, așa că orice linii de log pe care agentul le include pleacă de pe PC-ul tău. Secretele din ieșirea instrumentelor sunt mascate înainte să ajungă la model. Logurile conțin date personale. Și liniile obișnuite de log cu nume de utilizator și adrese IP ajung la punctul final, așa că verifică mai întâi regulile organizației tale.
Un model pe PC-ul tău
Un model care rulează local pe PC-ul tău ține totul pe mașină: cu un model local nu iese nimic, ceea ce se potrivește logurilor cu nume de utilizator și adrese și incidentelor care trebuie să rămână private. Viteza și calitatea depind de hardware-ul tău și de modelul pe care îl rulezi. Testează-l mai întâi pe loguri de probă inofensive.
Modelul integrat
Modelul integrat este varianta de încercat când nu ai la îndemână un punct final sau o cheie. Calitatea variază. Verifică rezultatele lui ca pe ale oricărui alt model și respectă regulile organizației tale pentru datele personale înainte să-i dai copii de loguri sensibile.
Verifică punctul final cu Test
Butonul Test verifică un punct final înainte să te bazezi pe el. Arată timpul de răspuns și fereastra de context, care îți spune cât text de log încape într-o singură cerere. Testează din nou după modificări. O fereastră mică înseamnă că agentului trebuie să-i dai fișiere mai mici sau câte un folder pe rând.
Alegerea unui model pentru căutarea în loguri
Folosește un model mai mare pentru pașii care cer judecată, precum corelarea potrivirilor din mai multe fișiere de log sau redactarea notei cu rezultate, și unul mai mic pentru modificări înguste, precum readucerea textului „defanged” în iocs.txt. run_on_model trimite un pas dificil la un model mai mare, în timp ce restul sarcinii rămâne pe modelul tău implicit. Combină-le.
Calitatea variază de la un model la altul. Verifică singur fiecare diff și fiecare rezultat al căutării și folosește Ask first când încerci un model nou, ca fiecare modificare să aștepte OK-ul tău. Un rezultat curat nu dovedește niciodată că un sistem e curat.
