Guardrails สำหรับ Amazon Bedrock

ดูการสาธิตวิธีสร้างและใช้ Guardrails ที่ได้รับการปรับแต่งด้วยแม่แบบพื้นฐาน (FMs) เพื่อใช้นโยบาย AI ที่มีความรับผิดชอบภายในแอปพลิเคชันที่ใช้ AI แบบสร้างสรรค์ของคุณ

กฎควบคุมระบบสำหรับ Amazon Bedrock ประเมินอินพุตของผู้ใช้และการตอบสนอง FM ตามนโยบายเฉพาะกรณีใช้งาน และให้ชั้นการป้องกันเพิ่มเติมโดยไม่คำนึงถึง FM พื้นฐาน ราวกั้นสามารถใช้กับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ทั้งหมดบน Amazon Bedrock รวมถึงรุ่นที่ปรับแต่งอย่างละเอียด ลูกค้าสามารถสร้างกฎควบคุมระบบหลายตัว แต่ละตัวกำหนดค่า ด้วยการผสมผสานของตัวควบคุมที่แตกต่างกัน และใช้กฎควบคุมระบบเหล่านี้ในแอปพลิเคชันและกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน 

องค์กรตระหนักถึงความจำเป็นในการจัดการปฏิสัมพันธ์ภายในแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างเพื่อประสบการณ์ผู้ใช้ที่ตรงประเด็นและปลอดภัย พวกเขาต้องการปรับแต่งการโต้ตอบเพิ่มเติมเพื่อให้ยังคงอยู่ในหัวข้อที่ตรงประเด็นกับธุรกิจของพวกเขา และสอดคล้องกับนโยบายของบริษัท การใช้คำอธิบายภาษาธรรมชาติสั้น ๆ กฎควบคุมระบบสำหรับ Amazon Bedrock ช่วยให้คุณสามารถกำหนดชุดหัวข้อที่ต้องหลีกเลี่ยงภายในบริบทของแอปพลิเคชันของคุณ กฎควบคุมระบบจะตรวจจับและบล็อกอินพุตของผู้ใช้และการตอบสนอง FM ที่อยู่ในหัวข้อที่ถูกจำกัด ตัวอย่างเช่น สามารถออกแบบผู้ช่วยด้านการธนาคารเพื่อหลีกเลี่ยงหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับคำแนะนำการลงทุน

Guardrails สำหรับ Amazon Bedrock มีตัวกรองเนื้อหาที่มีเกณฑ์ที่กำหนดค่าได้เพื่อกรองเนื้อหาที่เป็นอันตรายจากความเกลียดชังดูหมิ่นทางเพศ ความรุนแรง การกระทำผิดประพฤติ (รวมถึงกิจกรรมทางอาญา) และการโจมตีอย่างรวดเร็ว (ฉีดฉีดทันทีและเจลเบรค) FM ส่วนใหญ่ให้การป้องกันในตัวเพื่อป้องกันการเกิดการตอบสนองที่เป็นอันตราย นอกจากการป้องกันเหล่านี้ กฎควบคุมระบบยังช่วยให้คุณกำหนดค่าเกณฑ์ในหมวดหมู่ต่าง ๆ เพื่อกรองการโต้ตอบที่เป็นอันตราย การเพิ่มความแข็งแรงของตัวกรองจะเพิ่มความก้าวร้าวของการกรอง กฎควบคุมระบบจะประเมินทั้งการสืบค้นของผู้ใช้และการตอบสนอง FM โดยอัตโนมัติ เพื่อตรวจจับและช่วยป้องกันเนื้อหาที่อยู่ในหมวดหมู่ที่ถูกจำกัด ตัวอย่างเช่น เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซสามารถออกแบบผู้ช่วยออนไลน์เพื่อหลีกเลี่ยงการใช้ภาษาที่ไม่เหมาะสม เช่นคำพูดที่แสดงความเกลียดชังหรือหมิ่นประมาท

Guardrails สำหรับ Amazon Bedrock ช่วยให้คุณสามารถตรวจจับข้อมูลละเอียดอ่อนได้ อาทิ ข้อมูลที่ระบุตัวตนของบุคคลได้ (PII) ในอินพุตของผู้ใช้และการตอบสนอง FM คุณสามารถเลือกจากรายการของ PII ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือกำหนดประเภทข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่กำหนดเองโดยใช้นิพจน์ปกติ (regex) ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งาน คุณสามารถเลือกปฏิเสธอินพุตที่มีข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือแก้ไขในการตอบสนอง FM ตัวอย่างเช่น คุณสามารถแก้ไขข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ใช้ในขณะที่สร้างสรุปจากการถอดเสียงการสนทนาของลูกค้าและเจ้าหน้าที่ในคอลเซ็นเตอร์

Guardrails สำหรับ Amazon Bedrock ช่วยให้คุณสามารถกำหนดค่าชุดคำหรือวลีที่กำหนดเองที่คุณต้องการตรวจจับและบล็อกในการโต้ตอบระหว่างผู้ใช้ของคุณและแอปพลิเคชัน AI แบบสร้าง สิ่งนี้จะช่วยให้คุณตรวจจับและบล็อกความโหดร้ายรวมถึงคำที่กำหนดเองเฉพาะเช่นชื่อคู่แข่งหรือคำศัพท์อื่น ๆ