18 минAWS re:Invent 2025 - Implementing Human-in-the-Loop Controls for Multi-Agent AI Systems (CNS428)
Увидеть, как точки согласования можно реализовать как явные контрольные точки процесса, а не как неформальную ручную проверку уже после сбоя.
IBM Technology. Объясняет сторону загрузки данных в RAG и агентах: как подготовить PDF и другие файлы, чтобы структура документа, таблицы и макет сохранились для поиска. Это поддерживает предупреждение статьи: качество и безопасность RAG начинаются до эмбеддингов, особенно для сложных бизнес-документов.
Это сильное видео про обработку документов, но не полный план безопасности. Оно не заменяет список разрешённых типов файлов, проверку на вредоносные файлы, метаданные прав доступа, поведение хранения и удаления, владельца источника или журналы аудита загрузки.
Понять, почему парсинг документов, сохранение структуры и проверки качества на этапе загрузки важны до построения RAG поверх PDF и смешанных форматов файлов.
Базовая архитектура RAG, эмбеддинги, чанкинг и разница между чистыми текстовыми документами и сложными PDF или офисными файлами.
Последняя проверка: 18 мая 2026 г.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
18 минУвидеть, как точки согласования можно реализовать как явные контрольные точки процесса, а не как неформальную ручную проверку уже после сбоя.
4 минПонять, почему многоязычные модели векторных представлений важны для конфиденциального внутреннего поиска и где локальное извлечение может снизить риск раскрытия данных.
17 минНастроить рабочий процесс с несколькими кодовыми агентами и явными границами ревью, чтобы изменения оставались небольшими и протестированными.
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
AWS Training and Certification
Облачно-вендорный довесок к специализации Macquarie: собственная Generative AI Security Scoping Matrix AWS, OWASP Top 10 для LLM и MITRE ATLAS — с управлением, юридическими и комплаенс-контролями для пяти разных масштабов развёртывания ИИ, от потребительских приложений до самостоятельно обученных моделей. Не GDPR-специфично, но по-настоящему практичный продвинутый выбор для команд, чьи ИИ-нагрузки реально работают на AWS и которым нужны конкретные контроли управления данными и комплаенса, а не только теория.
Macquarie University Cyber Security Hub faculty
Продвинутый выбор, наиболее точно отвечающий нашему пробелу GDPR × ИИ: специализация из трёх курсов от Cyber Security Hub Университета Маккуори — от основ GDPR/CCPA и privacy-by-design через оценки влияния на приватность до отдельного третьего курса по защите ИИ-систем от состязательных атак и утечки моделей. По-настоящему связывает «комплаенс GDPR» и «безопасность ИИ», а не трактует их как отдельные темы.
CyberSuite
Редкий курс об EU AI Act, написанный именно для тех, кого регламент реально касается: малых и средних компаний, внедряющих ИИ, а не лабораторий, которые его строят. Курс размещён на платформе навыков Европейской комиссии и соединяет юридическую сторону — роли, обязанности, классификацию рисков — с кибербезопасностью (prompt injection, утечки данных, проверка поставщиков), которую большинство курсов по комплаенсу пропускает. Для эстонского МСП это практическая отправная точка.
Все курсы в категории «Безопасность ИИ и приватность данных»