गोपनीयता
सबसे पहले आपकी निजी जानकारी सुरक्षित की जाती है। प्रोसेसिंग शुरू होने से पहले नाम, नंबर और संवेदनशील जानकारी मास्क कर दी जाती है—और यह सब आपको उसी इंटरफ़ेस में साफ़ दिखाई देता है।
सिर्फ़ वही संदर्भ इस्तेमाल होता है जिसकी आपके अनुरोध को सच में ज़रूरत है। किसी और चीज़ को छुआ नहीं जाता और आपके अपने खाते के बाहर कुछ भी स्टोर नहीं होता।
जवाब आपके पास लौटता है—और सिर्फ़ आपके पास। उसे किसी दूसरे मकसद के लिए कभी नहीं रखा जाता, क्योंकि कोई दूसरा मकसद है ही नहीं।
आपकी बातचीत, भेजे जाने से लेकर स्टोर रहने तक, एन्क्रिप्टेड रहती है। आप Dvina से जो साझा करते हैं, वह आपके और आपके संदर्भ के बीच ही रहता है—न किसी और की स्क्रीन पर, न किसी के लॉग में।
Dvina निजी जानकारी को अपने आप पहचानता है और किसी भी अगली प्रक्रिया से पहले उसे मास्क कर देता है। और यह आपसे छिपा नहीं रहता—मास्क की गई जानकारी वहीं मास्क दिखती है जहाँ आप काम कर रहे हैं, ताकि भरोसा सिर्फ़ दावे पर न करना पड़े।
Dvina जो कुछ याद रखता है, उसे आप देख सकते हैं, सुधार सकते हैं या मिटा सकते हैं—सिर्फ़ स्क्रीन से नहीं, मेमोरी से भी। आपका संदर्भ आपके लिए, आपकी शर्तों पर काम करता है।
क्लाउड, निजी क्लाउड या पूरी तरह ऑन-प्रिमाइसेस। Dvina किसी एक LLM पर निर्भर नहीं है और पूरी तरह बंद लूप में चल सकता है—इसलिए जिन टीमों का डेटा परिसर से बाहर नहीं जा सकता, उनका डेटा बाहर जाता ही नहीं।
चालू-बंद करने का विकल्प नहीं
कोई अपवाद नहीं
हर चीज़ पर लागू
सिर्फ़ आप। बातचीत एन्क्रिप्टेड रहती है, निजी जानकारी मास्क की जाती है और पहुँच आपके खाते तक सीमित रहती है। Dvina का काम आपके संदर्भ को समझना है—उसे उजागर करना नहीं।
हर मॉडल को उतनी ही जानकारी मिलती है जितनी अनुरोध के लिए ज़रूरी है, और निजी जानकारी पहले ही मास्क की जा चुकी होती है। मॉडल जो भी प्रोसेस करते हैं, उसे न रखा जाता है, न ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल किया जाता है। यही नियम हर मॉडल और हर प्रदाता पर लागू होता है।
हाँ। किसी एक याद, पूरे विषय या अपने पूरे संदर्भ को मिटाएँ। मिटाने का मतलब है पूरी तरह मिटाना—प्रोडक्ट से भी और उसके पीछे की मेमोरी से भी।
ऑन-प्रिमाइसेस डिप्लॉयमेंट इसी ज़रूरत के लिए है। Dvina आपके अपने सिस्टम के भीतर, बंद लूप में और आपकी पसंद के मॉडल के साथ चल सकता है—आपके इन्फ्रास्ट्रक्चर से कुछ भी बाहर नहीं जाता।
हम सिर्फ़ वही एनालिटिक्स डेटा जुटाते हैं जो हमारी सेवाओं को सुचारु रूप से चलाने के लिए ज़रूरी है।