What is Unbound?
Unbound 是一個專為 IT 和安全團隊設計的安全人工智慧閘道。它直接解決了「AI 無序擴張」的挑戰，讓您的組織能夠安全地採用各種生成式 AI 應用程式，同時不犧牲資料安全、合規性或預算。有了 Unbound，您將獲得所需的基本控制權，而您的團隊也能擁有他們渴望的創新工具。
主要功能
🛡️ 保護並遮蔽敏感資料 Unbound 會在使用者提示到達公共大型語言模型 (LLM) 之前，自動偵測並遮蔽其中的敏感資訊，例如機密、金鑰和個人身份資訊 (PII)。然後，它可以選擇性地將這些請求路由到 Google Vertex AI 或 Bedrock 中安全、私有的模型，確保您的專有資料保持私密，同時您的團隊仍能維持生產力。
💰 透過智慧路由優化 AI 成本 無需再為每次 AI 互動支付高昂費用。Unbound 智慧分析請求並將其路由到最具成本效益且能處理任務的模型。這種動態路由可為您節省高達 80% 的 AI 編程助手相關成本，避免每個查詢都預設使用最昂貴的模型。
📊 全面掌握 AI 使用情況 Unbound 提供一個中央儀表板，具備涵蓋您整個組織的深入使用洞察。您可以識別高用量使用者、了解哪些團隊需要輔導，並掌握哪些 AI 工具和檔案被最頻繁存取。這些分析讓您能夠為您的 AI 策略和投資做出明智決策。
⚙️ 透過自動容錯移轉確保正常運作時間 即使是頂級的 LLM 供應商也會發生停機。Unbound 透過在偵測到速率限制錯誤或服務中斷時自動重新路由請求，消除了這個單點故障。這種內建的備援機制確保您的開發人員和其他使用者不會遇到任何中斷，維持持續的生產力。
Unbound 如何解決您的問題：
Unbound 旨在解決 AI 日益融入日常工作流程所帶來的實際挑戰。
防止意外資料洩露： 開發人員將包含 API 金鑰的程式碼片段貼到他們慣用的 AI 編程助手中。Unbound 不會直接阻擋請求，而是立即偵測並遮蔽該金鑰，將淨化後的提示路由到 LLM，並返回回應。在不影響開發人員工作流程的情況下，成功避免了一次關鍵的資料洩露。
控制不斷攀升的 AI 成本： 您的工程團隊的 AI 工具費用正在不斷攀升，因為每個微小的程式碼補全都使用了強大且高成本的模型。透過實施 Unbound，您可以設定路由規則，將簡單的任務發送到高效、低成本的模型，同時將高級模型保留用於解決複雜問題。您的每月 AI 支出顯著下降，同時不影響性能。
安全地實現創新： 行銷團隊想要試驗新的 AI 內容生成工具，但您有安全疑慮。透過 Unbound，您可以將新工具納入閘道管理。這讓團隊可以自由創新，同時您也能安心無憂，因為所有提示都會根據貴公司的政策受到監控和保護。
為何選擇 Unbound？
Unbound 透過提供超越簡單阻擋和過濾的統一解決方案而脫穎而出。它不會強迫您在創新和安全之間做出選擇，而是提供一個兩者兼顧的框架。它將三項關鍵功能整合到一個單一、連貫的平台中：
主動式安全性： 自動資料遮蔽和安全路由。
智慧成本管理： 動態的、基於成本的模型選擇。
營運韌性： 自動容錯移轉和錯誤處理。
這種整合方法簡化了您的技術堆疊，並為企業級 AI 治理提供全面的解決方案。
結論：
Unbound 賦予 IT 和安全主管自信管理生成式 AI 採用的能力。它提供了必要的安全性、可見性和成本控制，讓您能夠在不引入不必要風險的情況下擁抱創新。您終於可以從管理 AI 無序擴張轉變為在整個組織中策略性地實現 AI 驅動的生產力。
探索 Unbound 如何確保您的組織採用 AI，並解鎖新層次的創新！
常見問題 (FAQ)
1. Unbound 如何處理敏感資訊？ Unbound 在記憶體中處理提示，除非明確標記為日誌記錄，否則不會儲存任何提示資料。對於需要可稽核日誌的企業，提示可以直接以唯寫權限寫入您在公共雲中的安全資料儲存區。這確保您對資料保持完全控制。
2. 您對機密資訊的偵測率是多少？ 我們的模型目前在偵測機密資訊方面的準確率超過 90%。與傳統的 Data Loss Prevention (DLP) 工具不同，DLP 工具僅會阻擋請求並建立事件；Unbound 的主要功能是遮蔽敏感資料並適當地路由請求。這使得組織能夠實施更嚴格的安全策略，同時不中斷使用者工作流程。
3. 我可以將公司的微調模型與 Unbound 搭配使用嗎？ 當然可以。您可以透過 Unbound 與 Google Vertex AI 和 AWS Bedrock 的原生整合，整合並使用來自 Hugging Face 等平台的任何自訂模型，讓您可以在安全且受管理的框架內利用您的專用模型。
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Unbound was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-07-11.
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