本文档介绍了 Google Cloud 专用 Gemini 如何提供 AI 赋能的辅助功能， 符合 Google 的隐私权承诺 生成式 AI 技术。当您在 Google Cloud 上 在 Google Cloud 控制台或开发环境中，Google Cloud 处理 输入提示。 服务和云端数据处理附录。
如需详细了解适用于 Google Cloud 的 Gemini，请参阅 适用于 Google Cloud 的 Gemini 概览。
Google 的隐私保护承诺
Google 是业界首家发布 AI/机器学习隐私保护承诺的公司之一，该承诺概述了客户应拥有最高级别安全性并能够控制其在云中存储的数据的这一信念。该承诺会扩展到 Google Cloud 生成式 AI 产品。Google 会帮助确保 其团队通过健全的数据治理来遵循这些承诺 包括审核 Google Cloud 在 产品开发。如需详细了解 Google 如何处理数据，请参阅客户数据处理附录 (CDPA) 或适用于您的 Google Cloud 服务的数据处理协议。
您提交和接收的数据
向 Gemini 提出的问题，包括任何输入 您提交给 Gemini 进行分析或 称为提示。您收到的答案或代码补全 称为回答。
Gemini 不会将您的问题或回答用作数据 训练模型。某些功能只能通过 Google Cloud 专用 Gemini 可信测试员计划 以便共享数据，但这些数据只会用于 而非用于训练 Gemini 模型。
通过代码自定义， 您可以直接根据贵组织的私有代码库获得代码建议 生成自己的代码。当您使用自定义代码时 安全地访问和存储您的私有代码。此访问权限和存储空间 是提供您请求的代码自定义服务的必要条件。接收者 配置和使用代码自定义，请参阅 配置和使用 Gemini Code Assist 代码自定义。
由于 Gemini 是一项不断发展变化的技术，因此可能会生成看起来合理但实际上不正确的输出。我们建议您先验证 Gemini 的所有输出，然后再使用。有关 请参阅 Google Cloud 专用 Gemini 和 Responsible AI。
提示加密
当您向 Gemini 提交问题时，您的数据会在传输过程中加密，以便作为 Gemini 中底层模型的输入。如需详细了解 Gemini 数据加密，请参阅默认静态加密和传输加密。
通过 Gemini 生成的节目数据
Gemini 使用第一方 Google Cloud 代码以及部分第三方代码进行训练。您需要对代码的安全性、测试和有效性负责，包括 Gemini 为您提供的任何代码补全、生成或分析。
Gemini 还会在直接提供建议时提供来源引用 详细引用来源内容，帮助您遵守所有许可要求。
因为 Gemini 中的回答是由一个模型生成的， 使用多行代码进行训练时，您应该对 Gemini 提供的代码，与任何其他代码相同。制造商 请务必正确测试代码并检查是否存在安全漏洞 不兼容，以及其他潜在问题。