No puedes hacer que los cambios en documentos sean más convenientes que editar tus archivos TXT en la web. Con DocHub, puedes acceder a herramientas para editar documentos en PDF rellenables, TXT u otros formatos: resaltar, ocultar o borrar elementos del documento. Incluye contenido textual e imágenes donde las necesites, reescribe tu copia completamente, y más. Puedes guardar tu archivo editado en tu dispositivo o enviarlo por correo electrónico o enlace directo. También puedes convertir tus documentos en formularios rellenables y pedir a otros que los completen. DocHub incluso ofrece una eFirma que te permite certificar y enviar documentos para firmar con solo unos pocos clics.
Tus documentos se mantienen de forma segura en nuestra nube de DocHub, por lo que puedes acceder a ellos en cualquier momento desde tu PC, laptop, smartphone o tablet. Si prefieres usar tu dispositivo móvil para editar archivos, puedes hacerlo fácilmente con la aplicación de DocHub para iOS o Android.
sí, así que en esta grabación hablaré sobre uh la anonimidad, como puedes identificar datos tii en tu um en en los documentos que alimentas a llm y asegurar que los datos pii sean eliminados antes de que el modelo de lenguaje pueda responder a tu pregunta basada en el contexto que uh le proporcionas siguiendo el patrón rack, así que idealmente cómo aseguro que no comparto ningún pii con mi llm, así que antes de um mostrarte la técnica que o una de las técnicas que se pueden usar, no solo técnica, la técnica así como un paquete de python de Microsoft que podemos usar para uh anonimizar los datos, pero antes de mostrar eso quería pasar un tiempo en esta diapositiva para explicar dónde necesitamos la anonimización del contenido, ahora no voy a hablar sobre el patrón rag en esta grabación, rag es generación aumentada por recuperación, asumo que uh las personas que verán esta grabación son conscientes del patrón rack, ahora en el patrón rack tenemos dos pasos, el primer paso es donde tomo todos los d
