대규모 언어 모델(LLM)
Rovo 에이전트는 OpenAI에서 오픈소스 대규모 언어 모델(Llama 시리즈 포함) 및 기타 머신러닝 모델을 함께 사용하여 개발한 대규모 언어 모델을 기반으로 합니다.
이 모델에는 OpenAI의 GPT 시리즈 모델 및 Google의 Gemini 시리즈 모델이 포함됩니다.
Rovo 에이전트는 이 모델을 사용하여 자연어를 사용한 프롬프트에 대한 응답을 분석 및 생성하는 기능을 제공하고 Atlassian 및 연결된 타사 제품의 관련 응답을 제공합니다.
이 모델은 사용자의 입력 내용에 따라 응답을 생성하며 확률적인 특성을 가지고 있습니다. 따라서 학습한 데이터를 바탕으로 가능성이 가장 높은 다음 단어 또는 텍스트를 예측하여 응답을 생성합니다.
Atlassian에서 사용하는 LLM 공급자는 서비스 개선을 위해 사용자의 입력 및 출력을 사용하지 않습니다.
보안 및 규정 준수
Rovo는 SOC 2 및 ISO 27001을 포함한 국제 표준을 준수합니다.
현재 모든 제품에 대해 그렇듯 Atlassian은 앞으로도 개인 정보 보호 정책, 데이터 처리 부록 및 GDPR 이행 약속에 따라 Atlassian Intelligence 및 Rovo의 데이터를 처리하고 전송할 것입니다.
Rovo 데이터, 개인 정보 보호 및 사용 가이드라인
데이터 보존
Rovo는 고객이 데이터를 특정 지역에 고정하여 현지 데이터 보호법을 준수할 수 있도록 데이터 보존을 지원합니다.
현재 Rovo 데이터를 Jira 또는 Confluence 데이터가 가 있는 동일한 지역으로 고정할 수 있습니다.
Rovo 데이터, 개인 정보 보호 및 사용 가이드라인
감사 로그 이용
이제 Rovo 활동을 감사 로그에서 추적할 수 있습니다.
관리자는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 Rovo 관리자 작업 및 Rovo 사용자 작업을 볼 수 있습니다.
- 시작된 채팅
- 만들거나 업데이트 또는 삭제한 에이전트
- 만들거나 업데이트 또는 삭제한 북마크
- 만든 정의
- 만들거나 업데이트 또는 삭제한 타사 커넥터
감사 로그에 액세스하는 방법:
- Atlassian 관리로 이동합니다.
- 두 개 이상이 있는 경우 조직을 선택합니다.
- 보안 > 감사 로그를 선택합니다.
- Atlassian Rovo로 필터링합니다.
참고: Atlassian Guard Standard 및 Atlassian Guard Premium 고객이 Rovo 관리자 작업을 사용할 수 있습니다. Atlassian Guard Premium 고객은 Rovo 사용자 작업을 사용할 수 있습니다.
조직도를 Rovo와 동기화
조직도를 Rovo와 통합하면 팀이 프로젝트, 팀원 및 목표를 연결하여 관련성 높고 정확한 답변을 얻을 수 있어 공동 작업을 향상하고 맞춤화된 추천을 받을 수 있습니다.
조직도를 동기화하면 팀에서 다음을 수행할 수 있습니다.
- 사용자 프로필에서 사용자의 관리자 및 직속 팀원을 확인합니다.
- 보고 라인별로 프로젝트 및 목표를 필터링합니다.