מילון

מילון מונחי AI ארגוני - 24 מונחים

24 מונחי ממשל, ארכיטקטורה וסיכון בשימוש בפריסות AI ארגוניות אמיתיות. כל מונח מסומן ב-DefinedTermSet schema לציטוט על-ידי LLM agents ו-AI Overview.

RAG

ה-LLM מקבל מסמכים רלוונטיים בזמן שאילתה. ברירת המחדל ל-AI ארגוני. השוואה ל-fine-tuning

כיוונון עדין

התאמת weights של LLM ל-domain spec. עקביות בסקאלה; מוסיפים אחרי RAG.

הזיה

פלט שוטף אך שגוי. מתבסס דרך RAG, ציטטה, confidence rejection.

הזרקת פרומפט

מתקפה דרך תוכן retrieved. הגנה: יחס ל-content כ-data, sandbox לכלים.

שושלת נתונים

תיעוד מקור, transformations וגישה לכל data. נדרש ב-production.

סטיית מודל

שינוי שקט בהתנהגות מודל. Vendor drift או data drift. מזוהה ע\"י monitoring.

מסגרת ניהול סיכוני AI של NIST

Risk Management Framework של NIST 2023. 4 פונקציות: Govern, Map, Measure, Manage.

תקן ISO/IEC 42001

תקן בינלאומי AI management system, certifiable, מותאם ל-ISO 27001.

חוק ה-AI של האיחוד האירופי

רגולציית EU 2025-2026. 4 דרגות סיכון. High-risk: risk mgmt + governance + oversight + monitoring. Checklist

אדם בתוך הלולאה (HITL)

החלטות high-stakes עוברות human review. נדרש ע\"י EU AI Act.

נתיב ביקורת

Append-only log חתום של כל החלטה. נדרש ע\"י GDPR Art. 22 + EU AI Act.

בשלות ממשל AI

5 ממדים: inventory, risk classification, controls, monitoring, accountability. הערכה

מסד נתונים וקטורי

אחסון embedding vectors. pgvector ברירת מחדל; Qdrant/Weaviate/Milvus ל-scale. השוואה

אמבדינג

ייצוג וקטור high-dimensional של טקסט. מודל embedding משפיע על RAG accuracy יותר מבחירת LLM.

חלוקה למקטעים

פיצול מסמכים לקטעים לפני embedding. Chunk size + overlap = הגיבורים הלא-נראים של RAG.

הערכת LLM

3 שכבות: regression offline, sampling online, incident rate.

רולבאק / מפסק השבתה

מנגנון בדוק לחזרה לגרסה קודמת או השבתה. 'בדוק' = הוצא לפועל בדריל.

דחייה בסבירות נמוכה

AI מסרב לענות מתחת לסף. עוזר ש-survives audit יודע מה שלא יודע.

מעקות הגנה

Pre/post processing layers. חוסמות prompt injection ו-PII, content violations. הכרחי, לא מספיק.

תצפיתיות AI

Prompt/output/retrieval logging, latency, cost, errors, feedback. כשלים obvious ב-observability לפני user complaints.

סוכן AI

AI עם גישה לכלים. עובר מ'עונה' ל'מבצע פעולות' - risk profile שונה לחלוטין.

שימוש בכלים

LLM מפעיל פונקציות חיצוניות. כל כלי שנחשף = expansion של attack surface.

חלון הקשר

מקסימום tokens שמודל מעבד בבת אחת. גדול = פחות retrieval, עלות גבוהה, attention degradation.

אי-שמירת נתונים (ZDR)

התחייבות vendor ש-prompts לא נשמרים. נדרש לעיבוד data רגיש דרך commercial APIs.

רוצים לקרוא יותר?

FAQ של 15 שאלות מקבלי החלטות, framework של ממשל בן 12 בקרות, ומקרי בוחן אמיתיים.