Incentive a colaboração usando uma IA criada com responsabilidade

O Rovo combina modelos open source auto-hospedados e modelos hospedados por terceiros para oferecer uma experiência de inteligência artificial sob medida para você, suas equipes e seus fluxos de trabalho.

Esses provedores de LLM não armazenam entradas e saídas de clientes nem usam esses dados para treinar os serviços deles. Essa abordagem prioriza a privacidade dos dados em todo o processo.

Para saber mais sobre a tecnologia por trás dos recursos do Rovo, acesse esta página.

Para começar, analise estas instruções e casos de uso comuns. Os casos de uso podem ajudar você a acelerar suas tarefas com Agentes, Chat e Pesquisa Rovo.

Alguns dos modelos usados como parte de nossas funções alimentadas por IA geram respostas baseadas nas suas entradas e são de natureza probabilística. Por isso, para gerar as respostas, eles preveem a próxima palavra ou texto mais provável com base nos dados nos quais foram treinados. Além disso, os resultados do Rovo também se baseiam em permissões e, portanto, podem variar entre os usuários.

Devido a essa abordagem, esses modelos podem, às vezes, ser imprecisos, incompletos ou não confiáveis. Por exemplo, as respostas que você recebe podem não refletir com precisão o conteúdo em que se baseiam ou gerar conteúdo que pareça razoável, mas incompleto e no qual não se deve confiar.

É recomendado que você pense nas situações em que usa essas funções (por exemplo, não nos casos em que necessita de informações atuais e precisas sobre pessoas, lugares e fatos) e que analise a qualidade das respostas que recebe antes de compartilhar com outras pessoas.

O Rovo processa as entradas do usuário para fornecer as saídas solicitadas. Além disso, a gente pode processar dados organizacionais do seu site aos quais o usuário tem permissão de visualização e incluir esses dados nas entradas para que os LLMs gerem respostas mais precisas, relevantes e contextualizadas.

Os provedores de LLM que a gente utiliza não usam as entradas e saídas para melhorar os próprios serviços. Nem a OpenAI nem qualquer outro provedor de LLM retém as entradas e saídas.

Além das políticas restritivas que implementamos para nossos provedores de LLM, também limitamos o uso e o acesso de dados de clientes em nossa plataforma. As entradas e saídas dos clientes são usadas somente para atender e melhorar as experiências individuais deles. Elas não são usadas para treinamento de modelos entre clientes.

A Atlassian pode armazenar as entradas e saídas por um determinado período para reduzir a latência, por exemplo, ao exibir o resumo de uma página ou quando for necessário para disponibilizar uma função, como o histórico de pesquisa. Para saber como cada função usa os dados dos clientes, acesse nossa página sobre transparência.

Se você quiser receber um aviso no caso de alterações substanciais na política, preencha este formulário.

Para oferecer os melhores resultados aos clientes, usamos uma grande variedade de LLMs open source hospedados pela Atlassian (como modelos das séries Llama e Mixtral) e LLMs hospedados por terceiros (as séries de modelos GPT da OpenAI, Claude da Anthropic e Gemini do Google). Nossas funções usam roteamento dinâmico para selecionar qual combinação adequada de modelos pode oferecer a melhor experiência e precisão em cada cenário.

Os provedores de LLM usados não mantêm as entradas e saídas nem as usam para melhorar os serviços deles.

Consulte nossa lista de subprocessadores de dados para obter mais informações sobre nossos provedores de LLMs hospedados por terceiros. Saiba mais sobre como cada função usa LLMs em nossa página sobre transparência.

Não, nenhum dos nossos provedores de LLM armazena os dados que você envia ou as respostas que você recebe.

Os dados que você envia e as respostas que recebe do Rovo não são usados para ajustar ou melhorar quaisquer modelos ou serviços de LLM. Para modelos hospedados de terceiros, cada solicitação de dados é enviada ao provedor externo à parte, por um serviço criptografado por SSL, para ser processada e enviada de volta à Atlassian.

Não, o Rovo aproveita o roteamento dinâmico entre modelos e não permite a seleção de fornecedores.

Os aplicativos Rovo são uma parte essencial da Plataforma Atlassian Cloud, assim como outros aplicativos (por exemplo, Projetos e Metas). Não é possível remover esses aplicativos da plataforma. Ainda assim, os administradores da organização podem gerenciar (ativar ou desativar) as funções Rovo alimentadas por IA para aplicativos da Atlassian na Administração Atlassian. Observação: as funções do Rovo que não são alimentadas por IA, como a Pesquisa Rovo, não podem ser desativadas.

Saiba mais sobre como gerenciar a IA em seus aplicativos em nossa documentação. Para ver uma lista das funções do Rovo disponíveis com a IA ativada, consulte nossa documentação.

No momento, oferecemos apenas controles para desativar funções de IA no aplicativo.

Tenha em mente que as funções Pesquisa Rovo, Studio e Marcadores estão sempre disponíveis e ativas, pois agora fazem parte da plataforma da Atlassian. Saiba mais sobre os controles de desativação disponíveis em nossa documentação.

Você pode configurar uma lista de bloqueios ou permissões para limitar o conteúdo indexado pelo Rovo a partir do Google Drive ou do Microsoft SharePoint. Para isso, confira nossa documentação.

When using Atlassian-hosted LLMs, there will be slight variations in performance and latency due to different LLM options available to Rovo. Typically, Rovo dynamically routes requests between third-party and Atlassian-hosted LLMs to select the best model based on the user request. However, with Atlassian-hosted LLMs, Rovo’s AI-powered features rely solely on models within the Atlassian Cloud boundary.