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Privacidade e retenção de dados

Resumo

Alteryx Copilot retains message history for 90 days and encrypts Copilot data in transit and at rest. This section defines Copilot access scope and usage controls with Google Gemini.

O Alteryx retém o histórico de mensagens por um período de 90 dias. Para obter mais informações sobre segurança e privacidade de dados com o Alteryx, consulte as perguntas frequentes do Alteryx Copilot ou acesse a página Alteryx Trust.

Como o Alteryx Copilot gera respostas com o Google Gemini

Para gerar, o Alteryx Copilot usa modelos do Google Gemini hospedados na plataforma Vertex AI do Google Cloud. Assim, os controles de segurança, privacidade e tratamento de dados do Copilot são baseados naqueles oferecidos pelo Google Cloud.

Como o Alteryx protege seus dados com os serviços do Google Cloud

O Alteryx configura os serviços do Google Cloud para que os dados do Copilot sejam criptografados em trânsito e em repouso usando protocolos de criptografia padrão do setor. Para obter detalhes confiáveis e atualizados sobre as práticas de segurança e proteção de dados do Google Cloud, consulte:

Detalhes adicionais

Por padrão, o Alteryx Copilot só tem acesso a metadados do fluxo de trabalho, XML do fluxo de trabalho e metadados do conjunto de dados. Os metadados só são transmitidos ao Alteryx Copilot quando você envia um novo prompt. Se você habilitar o reconhecimento de dados, o Alteryx Copilot também terá acesso aos dados em seu fluxo de trabalho.

Model Training and Prompt Engineering

Alteryx Copilot doesn't train, retrain, or fine-tune AI models with your workflows or data. These points clarify how Alteryx Copilot uses AI models:

What Alteryx Copilot Does Not Do

  • Train or retrain foundation models (large language models).

  • Fine-tune models using your data.

  • Build new models from scratch.

What Alteryx Copilot Does Do

  • Use pre-trained third-party models.

  • Improve responses through prompt design and system instructions.

  • Supply structured context with each request.

  • Retrieve relevant product or workflow information at runtime to ground responses.

  • Evaluate and refine prompts and orchestration logic to improve accuracy, safety, and usefulness.

Why This Matters

Model training and fine-tuning require large datasets and permanently change model behavior. Prompt engineering and retrieval don't modify the model. They shape individual requests and responses.

From a compliance perspective, this distinction is critical. Alteryx Copilot behavior is driven by runtime instructions and context, not by retraining models on your data.