एआय गेटवे गार्डरेल्स: वापरकर्त्यांना पाहण्यापूर्वी प्रॉम्प्ट्स आणि आउटपुट्स सत्यापित करा

उत्पादन AI अ‍ॅप्ससाठी चांगल्या प्रॉम्प्टपेक्षा अधिक गोष्टी आवश्यक असतात. त्यांना एक नियंत्रण स्तर आवश्यक असतो जो मॉडेलमध्ये काय प्रवेश करते ते तपासू शकतो, काय परत येते ते तपासू शकतो आणि प्रतिसाद वापरकर्त्याला किंवा डाउनस्ट्रीम सिस्टमला पोहोचण्यापूर्वी स्पष्ट निर्णय घेऊ शकतो.

AI गेटवे गार्डरेल्सच्या मागील कल्पना ही आहे.

अचूक आर्किटेक्चर उत्पादनानुसार बदलते. काही टीम्स अ‍ॅप्लिकेशन बॅकएंडमध्ये तपासणी ठेवतात. काही गेटवे किंवा प्रॉक्सी वापरतात. काही मॉडेल-स्तरीय सुरक्षा सेटिंग्ज सानुकूल व्हॅलिडेशनसह एकत्र करतात. महत्त्वाचा मुद्दा असा आहे की सुरक्षा प्रत्येक फीचर टीमने प्रत्येक एंडपॉइंटमध्ये समान लॉजिक वायर करण्याचे लक्षात ठेवण्यावर अवलंबून असू नये.

बिल्डर्ससाठी, गार्डरेल्स उत्पादन जबाबदारीचा भाग आहेत. ShareAI तुम्हाला मॉडेल वापर मार्गक्रमित करण्यात आणि AI ट्रॅफिकचे मनीटायझेशन करण्यात मदत करू शकते, परंतु तुमचे अ‍ॅप अजूनही धोरण, परवानग्या, लॉगिंग, ग्राहक अनुभव आणि मानवी पुनरावलोकन यांचे मालक आहे.

गेटवे-स्तरीय गार्डरेल्स का महत्त्वाचे आहेत

एक AI अ‍ॅप सामान्यतः साधा सुरू होतो. एक एंडपॉइंट एक मॉडेलला कॉल करतो. नंतर वापर वाढतो: अधिक फीचर्स, अधिक ग्राहक, अधिक मॉडेल प्रदाते, अधिक अंतर्गत साधने, अधिक वापरकर्त्याने तयार केलेले इनपुट्स, आणि अधिक ठिकाणी जिथे तयार केलेला उत्तर क्रिया ट्रिगर करू शकतो.

त्या वेळी, प्रति-फीचर सुरक्षा लॉजिकवर विश्वास ठेवणे कठीण होते. एक अ‍ॅप आवृत्ती प्रॉम्प्ट इंजेक्शन ब्लॉक करू शकते. दुसरी फक्त विषारीपणा तपासू शकते. तिसरी आउटपुट व्हॅलिडेशन वगळू शकते कारण टीम लॉन्चकडे वेगाने जात होती.

गेटवे-स्तरीय गार्डरेल्स मॉडेल ट्रॅफिकजवळ व्हॅलिडेशन ठेवून सुसंगततेची समस्या सोडवतात. अ‍ॅप एक विनंती सामायिक स्तराद्वारे पाठवू शकतो जो प्रॉम्प्ट, मॉडेल प्रतिसाद, किंवा दोन्हीचे मूल्यांकन करतो. स्तर परत एक निर्णय देतो जसे की परवानगी द्या, ब्लॉक करा, संपादित करा, पुनरावलोकन करा, किंवा पुन्हा प्रयत्न करा.

यामुळे उत्पादन निर्णयाची गरज दूर होत नाही. हे त्याची अंमलबजावणी करण्यासाठी एक जागा तयार करते.

चांगल्या गार्डरेल्सने चार प्रश्नांची उत्तरे द्यायला हवीत:

• हे प्रॉम्प्ट मॉडेलला पाठवण्यासाठी सुरक्षित आहे का?
• हे मॉडेल आउटपुट वापरकर्त्याला दाखवण्यासाठी सुरक्षित आहे का?
• मॉडेल अ‍ॅपने पुरवलेल्या पुराव्यावर आधारित राहिले का?
• काय झाले, आणि टीम नंतर निर्णयाचे ऑडिट करू शकते का?

मॉडेल कॉलपूर्वी काय व्हॅलिडेट करायचे.

इनपुट व्हॅलिडेशन जोखीम मॉडेलपर्यंत पोहोचण्यापूर्वी पकडते.

पहिली श्रेणी म्हणजे प्रॉम्प्ट इंजेक्शन. वापरकर्ता, दस्तऐवज, वेबपृष्ठ किंवा टूल परिणामामध्ये अशा सूचना असू शकतात ज्या सिस्टम प्रॉम्प्ट ओव्हरराइड करण्यासाठी, लपवलेला संदर्भ लीक करण्यासाठी किंवा मॉडेलला वापरू नये अशा टूलला कॉल करण्यास भाग पाडण्यासाठी डिझाइन केलेल्या असतात. OWASP टॉप 10 फॉर LLM अनुप्रयोग प्रॉम्प्ट इंजेक्शन आणि अत्यधिक एजन्सीला मुख्य LLM अनुप्रयोग जोखीम म्हणून कारणासाठी मानले जाते: मॉडेल सूचना पाळत असले तरी उत्पादन अद्याप परिणामासाठी जबाबदार आहे.

दुसरी श्रेणी म्हणजे धोरण फिट. जर तुमचे अॅप वैद्यकीय, कायदेशीर, आर्थिक, प्रौढ, अपमानास्पद किंवा आत्महानी संबंधित सामग्रीला समर्थन देत नसेल, तर मॉडेल टोकन खर्च करण्यापूर्वी किंवा ग्राहक-सामोरे उत्तर तयार करण्यापूर्वी ते सत्यापित करा.

तिसरी श्रेणी म्हणजे संवेदनशील डेटा. काही प्रॉम्प्ट्समध्ये रहस्ये, क्रेडेन्शियल्स, वैयक्तिक डेटा किंवा मालकीचे सामग्री असू शकते जे ब्लॉक केले पाहिजे, मास्क केले पाहिजे किंवा कठोर कार्यप्रवाहाद्वारे रूट केले पाहिजे.

चौथी श्रेणी म्हणजे टूल परवानगी. जर तुमचे अॅप मॉडेल्सना मॉडेल संदर्भ प्रोटोकॉल, टूल्सशी नमुन्यांद्वारे जोडत असेल, तर व्हॅलिडेशनने मॉडेलला काय स्पर्श करण्याची परवानगी आहे हे विचारात घेतले पाहिजे. फाइल वाचणे, डेटाबेस क्वेरी करणे, ईमेल पाठवणे आणि रेकॉर्ड हटवणे यांना समान विश्वास स्तर सामायिक करू नये.

वापरकर्त्याला आउटपुट दिसण्यापूर्वी काय सत्यापित करावे

आउटपुट व्हॅलिडेशन निर्मितीनंतर परंतु प्रदर्शनापूर्वी समस्या पकडते.

थेट सुरक्षा तपासणीने प्रारंभ करा: विषारीपणा, छळ, असुरक्षित सूचना, संवेदनशील माहिती आणि धोरण उल्लंघन. मूळ प्रॉम्प्ट हानिरहित दिसत असला तरी मॉडेल काहीतरी तयार करू शकते जे तुमच्या उत्पादनाने प्रदर्शित करू नये.

पुढे, ग्राउंडिंग सत्यापित करा. जर तुमचे अॅप संदर्भ दस्तऐवज, पुनर्प्राप्ती स्निपेट्स, डेटाबेस रो, किंवा ग्राहक रेकॉर्ड पुरवत असेल, तर उत्तर त्या संदर्भाच्या विरुद्ध तपासले पाहिजे. एक प्रवाही असमर्थित उत्तर स्पष्ट अपयशापेक्षा अधिक हानिकारक असू शकते कारण वापरकर्ते त्यावर विश्वास ठेवण्याची अधिक शक्यता असते.

मग रचना सत्यापित करा. जर आउटपुट JSON, सपोर्ट मॅक्रो, करार क्लॉज, डेटाबेस अपडेट किंवा टूल कमांड असणे अपेक्षित असेल, तर स्कीमा आणि अनुमत फील्ड तपासा. जिथे मर्यादित डेटा अपेक्षित आहे अशा ठिकाणी मॉडेलला मनमानी मजकूर लिहू देऊ नका.

शेवटी, कृतीसाठी तयारी सत्यापित करा. ड्राफ्ट ईमेल वापरकर्त्याला पुनरावलोकनासाठी दाखवले जाऊ शकते. परतावा मंजुरी, खाते बदल, कोड मर्ज किंवा ग्राहक सूचना यासाठी स्पष्ट मानवी गेट आवश्यक असू शकते.

प्रत्येक उत्तर परिपूर्ण बनवणे हे लक्ष्य नाही. हे अंदाजे अपयश महागड्या ठिकाणी पोहोचण्यापासून रोखणे आहे.

ब्लॉक, परवानगी किंवा पुनरावलोकन वर्तन विचारपूर्वक निवडा.

गार्डरेल फक्त तेव्हाच उपयुक्त असते जेव्हा उत्पादनाला निकालासोबत काय करायचे आहे हे माहित असते.

कमी-जोखमीच्या समस्यांसाठी, अॅप वापरकर्त्याला प्रॉम्प्ट पुनरावलोकन करण्यास सांगू शकते. असमर्थित आउटपुटसाठी, अॅप सुरक्षित पर्यायासह उत्तर देऊ शकते आणि सांगू शकते की ते निकाल सत्यापित करू शकले नाही. उच्च-जोखमीच्या कृतींसाठी, अॅप रन मानवी पुनरावलोककाकडे पाठवू शकते.

गार्डरेल प्रणाली अपयश कसे हाताळायचे हा सर्वात कठीण निर्णय आहे. जर सत्यापन उपलब्ध नसेल, तर अॅपने उघड्या स्थितीत अपयशी ठरावे आणि पुढे जावे, की बंद स्थितीत अपयशी ठरावे आणि विनंती ब्लॉक करावी?

यासाठी कोणतेही सार्वत्रिक उत्तर नाही.

कमी-जोखमीच्या ड्राफ्टिंग वैशिष्ट्यांसाठी जिथे उपलब्धता महत्त्वाची आहे आणि आउटपुटला अद्याप वापरकर्त्याच्या पुनरावलोकनाची आवश्यकता आहे, तिथे उघड्या स्थितीत अपयशी ठरणे वाजवी असू शकते. नियमन केलेल्या सल्ला, आर्थिक कृती, खाते बदल, खाजगी डेटा किंवा बाह्य साधन अंमलबजावणी यांचा समावेश असलेल्या कार्यप्रवाहांसाठी बंद स्थितीत अपयशी ठरणे अधिक सुरक्षित आहे.

हा निर्णय कार्यप्रवाहानुसार घ्या, जागतिक स्तरावर नाही. ब्रेनस्टॉर्मिंगसाठी उत्पादन उदार असू शकते आणि ग्राहक, पैसा, डेटा किंवा सुरक्षा यावर परिणाम करणाऱ्या कृतींसाठी कठोर असू शकते.

ShareAI ची भूमिका स्पष्ट ठेवा.

ShareAI बिल्डर्सना AI वापराला मार्केटप्लेस आणि API स्तराशी जोडण्यास मदत करते. बिल्डर्स ShareAI द्वारे अनुमान रूट करू शकतात, मॉडेल्स निवडू शकतात मॉडेल मार्केटप्लेस नाही, आणि जेव्हा त्यांचे स्वतःचे अॅप AI वापर तयार करते तेव्हा मार्जिन सेट करू शकतात.

याचा अर्थ असा नाही की ShareAI तुमच्या उत्पादन सुरक्षा मॉडेलचा मालक आहे.

बिल्डर अजूनही मालक आहे:

• वापरकर्ता प्रमाणीकरण आणि प्राधिकरण.
• अॅप-विशिष्ट सामग्री धोरण.
• प्रॉम्प्ट आणि आउटपुट सत्यापन.
• साधन परवानग्या आणि मंजुरी प्रवाह.
• ग्राहक-सामोरे त्रुटी हाताळणी.
• लॉगिंग, मॉनिटरिंग, आणि समर्थन पुनरावलोकन.
• गोपनीयता आणि अनुपालन निर्णय.

हा फरक महत्त्वाचा आहे. ShareAI तुमच्या AI उत्पादनाच्या अर्थशास्त्राला समर्थन देऊ शकतो, परंतु गार्डरेल्स हे ग्राहकांसोबत केलेल्या अनुप्रयोग कराराचा भाग आहेत.

जर तुम्ही बिल्डर वर्कफ्लो अंमलात आणत असाल, तर सुरुवात करा ShareAI दस्तऐवजीकरण आणि API संदर्भ, नंतर तुमच्या स्वतःच्या धोरण तपासणी आणि निरीक्षणासह एकत्रीकरण जोडा.

एक व्यावहारिक अंमलबजावणी तपासणी यादी

उत्पादन मॉडेल कॉल्सभोवती गार्डरेल्स जोडताना ही तपासणी यादी वापरा:

• उत्पादनातील प्रत्येक AI वर्कफ्लोची यादी करा.
• प्रत्येक वर्कफ्लोचा धोका वर्गीकृत करा: मसुदा तयार करणे, सल्ला, ग्राहक कृती, डेटा प्रवेश, साधन कृती, किंवा नियमन केलेले डोमेन.
• इंजेक्शन प्रयत्न, असुरक्षित सामग्री, असमर्थित विनंत्या, आणि संवेदनशील डेटासाठी प्रॉम्प्ट्स सत्यापित करा.
• धोरण उल्लंघन, असमर्थित दावे, स्कीमा त्रुटी, आणि डेटा गळतीसाठी आउटपुट सत्यापित करा.
• कोणते वर्कफ्लो उघड अपयशी होऊ शकतात आणि कोणते बंद अपयशी होणे आवश्यक आहे हे ठरवा.
• अपरिवर्तनीय किंवा उच्च-प्रभाव क्रियांसाठी मानवी पुनरावलोकन जोडा.
• निर्णय, मॉडेल आयडी, वर्कफ्लो आयडी, वापरकर्ता आयडी, आणि कारण कोड्स लॉग करा.
• प्रमाणीकरण विलंबता आणि अपयश दर ट्रॅक करा.
• विरोधी प्रॉम्प्ट्स, गोंधळलेली कागदपत्रे, आणि साधन-परिणाम इंजेक्शनसह चाचणी करा.
• वापर वाढल्यावर धोरणे पुन्हा तपासा.

निरीक्षणक्षमतेसाठी, OpenTelemetry निरीक्षण प्राइमर हा एक उपयुक्त प्रारंभिक बिंदू आहे. एआय गार्डरेल्सने केवळ विनंती अवरोधित केली हेच नव्हे तर ती का अवरोधित केली आणि अॅपने पुढे काय केले हे स्पष्ट करणारे ट्रेस आणि लॉग तयार करावेत.

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

एआय गेटवे गार्डरेल्स म्हणजे काय?

एआय गेटवे गार्डरेल्स म्हणजे मॉडेल ट्रॅफिकजवळ ठेवलेले प्रमाणीकरण तपास आहेत. ते प्रॉम्प्ट्स, आउटपुट्स किंवा साधन कॉल्स तपासतात आणि एआय प्रतिसाद वापरकर्ता किंवा प्रणालीपर्यंत पोहोचण्यापूर्वी परवानगी, अवरोध, पुनरावलोकन किंवा पुन्हा प्रयत्न यासारखे निर्णय परत करतात.

ShareAI एआय गार्डरेल इंजिन प्रदान करते का?

हा लेख ShareAI ला गार्डरेल इंजिन म्हणून स्थान देत नाही. ShareAI बिल्डर्सना मॉडेल्समध्ये प्रवेश करण्यास, एआय वापर मार्गित करण्यास, आणि अॅप ट्रॅफिकचे उत्पन्न करण्यास मदत करते. बिल्डर्सनी त्यांच्या स्वतःच्या अॅप्लिकेशन स्टॅकमध्ये उत्पादन-विशिष्ट सुरक्षा, धोरण, लॉगिंग, आणि पुनरावलोकन नियंत्रण अंमलात आणावे.

प्रॉम्प्ट्स आणि आउटपुट्स दोन्ही का प्रमाणीकरण करावे?

प्रॉम्प्ट प्रमाणीकरण असुरक्षित किंवा हाताळणी करणारे इनपुट्स मॉडेलपर्यंत पोहोचण्यापूर्वी पकडते. आउटपुट प्रमाणीकरण असुरक्षित, असमर्थित, चुकीचे स्वरूप, किंवा धोरण मोडणारे प्रतिसाद वापरकर्ता किंवा डाउनस्ट्रीम प्रणाली पाहण्यापूर्वी पकडते.

प्रॉम्प्ट इंजेक्शन म्हणजे काय?

प्रॉम्प्ट इंजेक्शन म्हणजे अॅपच्या इच्छित वर्तनाशी विसंगत असलेल्या सूचनांसह मॉडेलला हाताळण्याचा प्रयत्न. हे वापरकर्ता इनपुट, पुनर्प्राप्त कागदपत्रे, वेबपृष्ठे, किंवा साधन परिणामांमधून येऊ शकते.

आउटपुट प्रमाणीकरण काय तपासावे?

आउटपुट प्रमाणीकरण असुरक्षित सामग्री, असमर्थित दावे, संवेदनशील डेटा गळती, स्कीमा त्रुटी, पुरवलेल्या संदर्भाविरुद्ध भ्रम, आणि कोणत्याही डाउनस्ट्रीम क्रियेसाठी तयारी यांची तपासणी करावी.

प्रत्येक अवरोधित विनंती समान प्रकारे अयशस्वी व्हावी का?

नाही. ब्रेनस्टॉर्मिंग वैशिष्ट्य आर्थिक कार्यप्रवाह किंवा खाते-व्यवस्थापन साधनापेक्षा वेगळ्या प्रकारे प्रतिसाद देऊ शकते. जोखीमाशी प्रतिसाद जुळवा: वापरकर्त्याला पुनरावलोकन करण्यास सांगा, सुरक्षित पर्याय दर्शवा, पुनरावलोकनासाठी पाठवा किंवा पूर्णपणे अवरोधित करा.

उघडणे अयशस्वी होणे आणि बंद होणे अयशस्वी होणे म्हणजे काय?

उघडणे अयशस्वी होणे म्हणजे गार्डरेल प्रणाली अनुपलब्ध असताना अॅप सुरू राहते. बंद होणे अयशस्वी होणे म्हणजे अॅप विनंती अवरोधित करते जोपर्यंत सत्यापन उपलब्ध होत नाही. उच्च-जोखीम कार्यप्रवाह सहसा कमी-जोखीम मसुदा वैशिष्ट्यांपेक्षा कठोर वर्तनास पात्र असतो.

गार्डरेल्स बिल्डरच्या उत्पन्नावर कसा परिणाम करतात?

गार्डरेल्स वाया गेलेल्या मॉडेल कॉल्स कमी करू शकतात, महागड्या अपयशांना रोखू शकतात आणि प्रीमियम AI कार्यप्रवाहांवर विश्वास ठेवणे सोपे करू शकतात. बिल्डर्स अजूनही ShareAI द्वारे वापर मार्गक्रमित करू शकतात आणि मार्जिन सेट करू शकतात, परंतु उत्पादनाने नियंत्रित केले पाहिजे की कार्यप्रवाह अधिक टोकन खर्च करण्यास किंवा सुरू ठेवण्यास परवानगी कधी आहे.

गार्डरेल्स मानवी पुनरावलोकनाची जागा घेतात का?

नाही. गार्डरेल्स अंदाजे जोखीम कमी करतात, परंतु अपरिवर्तनीय क्रिया, नियमन केलेले कार्यप्रवाह, संवेदनशील ग्राहक परिणाम आणि जिथे मॉडेल अनिश्चित आहे अशा प्रकरणांसाठी मानवी पुनरावलोकन अद्याप महत्त्वाचे आहे.

एजन्सींनी गार्डरेल्सबद्दल कसे विचार करावे?

एजन्सींनी गार्डरेल्स क्लायंट डिलिव्हरेबलचा भाग म्हणून मानले पाहिजे. धोरण, लॉगिंग, एस्कलेशन आणि पुनरावलोकन वर्तन लॉन्च करण्यापूर्वी परिभाषित करा, विशेषतः जेव्हा AI वैशिष्ट्य ग्राहक डेटा किंवा बाह्य साधनांना स्पर्श करते.

गेटवे गार्डरेल्स फक्त मोठ्या एंटरप्राइझसाठी आहेत का?

नाही. लहान संघांना एकापेक्षा जास्त AI वैशिष्ट्ये, एकापेक्षा जास्त मॉडेल किंवा वापरकर्ते, डेटा किंवा पैसे प्रभावित करू शकणारा कोणताही कार्यप्रवाह असल्यास सुसंगत सत्यापनाचा फायदा होतो.

जोडण्यासाठी पहिला गार्डरेल कोणता आहे?

प्रॉम्प्ट इंजेक्शन डिटेक्शन, आउटपुट पॉलिसी चेक्स आणि संरचित आउटपुटसाठी स्कीमा सत्यापनासह प्रारंभ करा. नंतर ग्राउंडिंग चेक्स, टूल परवानग्या आणि कार्यप्रवाह जोखीम योग्य ठरवते तिथे मानवी पुनरावलोकन जोडा.