Programu za AI za uzalishaji zinahitaji zaidi ya maelekezo mazuri. Zinahitaji safu ya udhibiti inayoweza kuchunguza kinachoingia kwenye modeli, kuchunguza kinachorudi, na kufanya uamuzi wazi kabla ya jibu kufikia mtumiaji au mfumo wa chini.<\/p>\n\n\n\n
Hilo ndilo wazo nyuma ya vizuizi vya lango la AI.<\/p>\n\n\n\n
Muundo halisi utatofautiana kulingana na bidhaa. Timu zingine huweka ukaguzi kwenye sehemu ya nyuma ya programu. Zingine hutumia lango au wakala. Zingine huunganisha mipangilio ya usalama ya kiwango cha modeli na uthibitishaji maalum. Jambo muhimu ni kwamba usalama haupaswi kutegemea kila timu ya kipengele kukumbuka kuunganisha mantiki sawa kwenye kila sehemu ya mwisho.<\/p>\n\n\n\n
Kwa Wajenzi, vizuizi ni sehemu ya jukumu la bidhaa. ShareAI inaweza kukusaidia kuelekeza matumizi ya modeli na kupata mapato kutoka kwa trafiki ya AI, lakini programu yako bado inamiliki sera, ruhusa, kumbukumbu, uzoefu wa wateja, na ukaguzi wa binadamu.<\/p>\n\n\n\n
Programu ya AI kawaida huanza rahisi. Sehemu moja ya mwisho inaita modeli moja. Kisha matumizi yanapanuka: vipengele zaidi, wateja zaidi, watoa huduma wa modeli zaidi, zana za ndani zaidi, pembejeo zinazozalishwa na watumiaji zaidi, na maeneo zaidi ambapo jibu lililozalishwa linaweza kusababisha hatua.<\/p>\n\n\n\n
Wakati huo, mantiki ya usalama ya kila kipengele inakuwa ngumu kuaminika. Toleo moja la programu linaweza kuzuia sindano ya maelekezo. Lingine linaweza kuangalia tu sumu. La tatu linaweza kuruka uthibitishaji wa matokeo kwa sababu timu ilikuwa ikikimbilia kuzindua.<\/p>\n\n\n\n
Vizuizi vya kiwango cha lango hutatua tatizo la uthabiti kwa kuweka uthibitishaji karibu na trafiki ya modeli. Programu inaweza kutuma ombi kupitia safu ya pamoja inayotathmini maelekezo, jibu la modeli, au vyote viwili. Safu hiyo inarudisha uamuzi kama vile kuruhusu, kuzuia, kufuta, kukagua, au kujaribu tena.<\/p>\n\n\n\n
Hii haiondoi hitaji la uamuzi wa bidhaa. Inaunda sehemu moja ya kuimarisha.<\/p>\n\n\n\n
Vizuizi vizuri vinapaswa kujibu maswali manne:<\/p>\n\n\n\n
Uthibitishaji wa pembejeo unakamata hatari kabla ya kufikia modeli.<\/p>\n\n\n\n
Kategoria ya kwanza ni sindano ya maelekezo. Mtumiaji, hati, ukurasa wa wavuti, au matokeo ya zana yanaweza kuwa na maelekezo yaliyoundwa ili kupuuza maelekezo ya mfumo, kufichua muktadha uliofichwa, au kulazimisha modeli kutumia zana ambayo haipaswi kutumia. OWASP Top 10 kwa Maombi ya LLM<\/a> inachukulia sindano ya maelekezo na mamlaka ya kupita kiasi kama hatari kuu za maombi ya LLM kwa sababu: modeli inaweza kufuata maelekezo, lakini bidhaa bado inawajibika kwa matokeo.<\/p>\n\n\n\n Kategoria ya pili ni kufaa kwa sera. Ikiwa programu yako haiungi mkono maudhui ya matibabu, kisheria, kifedha, watu wazima, ya matusi, au yanayohusiana na kujidhuru, thibitisha hilo kabla ya kutumia tokeni za modeli au kuunda jibu linaloelekezwa kwa mteja.<\/p>\n\n\n\n Kategoria ya tatu ni data nyeti. Baadhi ya maelekezo yanaweza kuwa na siri, hati za kuingia, data ya kibinafsi, au maudhui ya kibiashara ambayo yanapaswa kuzuiwa, kufichwa, au kupitishwa kupitia mtiririko wa kazi mkali zaidi.<\/p>\n\n\n\n Kategoria ya nne ni ruhusa ya zana. Ikiwa programu yako inaunganisha modeli na zana kupitia mifumo kama Itifaki ya Muktadha wa Modeli<\/a>, uthibitishaji unapaswa kuzingatia kile ambacho modeli inaruhusiwa kugusa. Kusoma faili, kuuliza hifadhidata, kutuma barua pepe, na kufuta rekodi haipaswi kushiriki kiwango sawa cha uaminifu.<\/p>\n\n\n\n Uthibitishaji wa matokeo unakamata matatizo baada ya kizazi lakini kabla ya kuonekana.<\/p>\n\n\n\n Anza na ukaguzi wa usalama wa moja kwa moja: sumu, unyanyasaji, maelekezo yasiyo salama, taarifa nyeti, na ukiukaji wa sera. Modeli inaweza kutoa kitu ambacho bidhaa yako haipaswi kuonyesha hata kama maelekezo ya awali yalionekana hayana madhara.<\/p>\n\n\n\n Kisha, thibitisha msingi. Ikiwa programu yako inatoa hati za marejeleo, vipande vya urejeshaji, safu za hifadhidata, au rekodi za wateja, jibu linapaswa kukaguliwa dhidi ya muktadha huo. Jibu lenye ufasaha lisilo na msingi linaweza kuwa na madhara zaidi kuliko kushindwa dhahiri kwa sababu watumiaji wana uwezekano mkubwa wa kuliamini.<\/p>\n\n\n\n Halafu thibitisha muundo. Ikiwa matokeo yanapaswa kuwa JSON, makro ya msaada, kifungu cha mkataba, sasisho la hifadhidata, au amri ya zana, angalia schema na sehemu zinazokubalika. Usiruhusu modeli kuandika maandishi ya kiholela mahali ambapo yanatarajiwa data iliyozuiliwa.<\/p>\n\n\n\n Mwisho, thibitisha utayari wa hatua. Rasimu ya barua pepe inaweza kuonyeshwa kwa mtumiaji kwa ukaguzi. Idhini ya kurejesha pesa, mabadiliko ya akaunti, muungano wa msimbo, au taarifa kwa mteja inaweza kuhitaji lango la kibinadamu wazi.<\/p>\n\n\n\n Lengo si kufanya kila jibu kuwa kamilifu. Ni kuzuia kushindwa kunakotabirika kufikia maeneo ambapo ni ghali.<\/p>\n\n\n\n Reli ya ulinzi ni muhimu tu ikiwa bidhaa inajua cha kufanya na uamuzi.<\/p>\n\n\n\n Kwa masuala ya hatari ya chini, programu inaweza kumwomba mtumiaji kurekebisha ombi. Kwa matokeo yasiyoungwa mkono, programu inaweza kujibu kwa njia salama na kueleza kuwa haikuweza kuthibitisha matokeo. Kwa vitendo vya hatari kubwa, programu inaweza kutuma ombi kwa mkaguzi wa binadamu.<\/p>\n\n\n\n Uamuzi mgumu zaidi ni jinsi ya kushughulikia kushindwa kwa mfumo wa reli ya ulinzi. Ikiwa uthibitishaji haupatikani, je, programu inapaswa kushindwa wazi na kuendelea, au kushindwa kufungwa na kuzuia ombi?<\/p>\n\n\n\n Hakuna jibu la ulimwengu wote.<\/p>\n\n\n\n Kushindwa wazi kunaweza kuwa sawa kwa vipengele vya kuandika hatari ya chini ambapo upatikanaji ni muhimu na matokeo bado yanahitaji ukaguzi wa mtumiaji. Kushindwa kufungwa ni salama zaidi kwa mtiririko wa kazi unaohusisha ushauri unaodhibitiwa, vitendo vya kifedha, mabadiliko ya akaunti, data ya kibinafsi, au utekelezaji wa zana za nje.<\/p>\n\n\n\n Fanya uamuzi huu kwa mtiririko wa kazi, si kwa ujumla. Bidhaa inaweza kuwa na ruhusa kwa mawazo na kali kwa vitendo vinavyoathiri wateja, pesa, data, au usalama.<\/p>\n\n\n\n ShareAI husaidia Wajenzi kuunganisha matumizi ya AI na soko na safu ya API. Wajenzi wanaweza kuelekeza inferensi kupitia ShareAI, kuchagua mifano kutoka kwa soko la modeli lenye uwazi<\/a>, na kuweka faida wakati programu yao yenyewe inazalisha matumizi ya AI.<\/p>\n\n\n\n Hiyo haifanyi ShareAI kuwa mmiliki wa mfano wa usalama wa bidhaa yako.<\/p>\n\n\n\n Mjenzi bado anamiliki:<\/p>\n\n\n\n Tofauti hii ni muhimu. ShareAI inaweza kusaidia uchumi wa bidhaa yako ya AI, lakini vizuizi ni sehemu ya mkataba wa programu unayofanya na wateja.<\/p>\n\n\n\n Ikiwa unatekeleza mtiririko wa Builder, anza na Nyaraka za ShareAI<\/a> na Rejeleo la API<\/a>, kisha unganisha ujumuishaji na ukaguzi wa sera zako mwenyewe na ufuatiliaji.<\/p>\n\n\n\n Tumia orodha hii unapoongeza vizuizi karibu na miito ya modeli ya uzalishaji:<\/p>\n\n\n\nNini cha kuthibitisha kabla ya mtumiaji kuona matokeo<\/h2>\n\n\n\n
Chagua kuzuia, kuruhusu, au kukagua tabia kwa makusudi<\/h2>\n\n\n\n
Weka jukumu la ShareAI wazi<\/h2>\n\n\n\n
\n
Orodha ya utekelezaji wa vitendo<\/h2>\n\n\n\n
\n