AI గేట్వే గార్డ్రైల్స్: వినియోగదారులు చూడటానికి ముందు ప్రాంప్ట్‌లు మరియు అవుట్‌పుట్‌లను ధృవీకరించండి

ఉత్పత్తి AI యాప్‌లు మంచి ప్రాంప్ట్ కంటే ఎక్కువ అవసరం. అవి మోడల్‌లోకి ప్రవేశించే దానిని పరిశీలించగలిగే, తిరిగి వచ్చే దానిని పరిశీలించగలిగే మరియు ప్రతిస్పందన వినియోగదారుని లేదా డౌన్‌స్ట్రీమ్ సిస్టమ్‌ను చేరే ముందు స్పష్టమైన నిర్ణయం తీసుకోగలిగే నియంత్రణ పొర అవసరం.

AI గేట్వే గార్డ్రైల్స్ వెనుక ఉన్న ఆలోచన అదే.

ఖచ్చితమైన ఆర్కిటెక్చర్ ఉత్పత్తి ఆధారంగా మారుతుంది. కొన్ని టీమ్‌లు అప్లికేషన్ బ్యాక్‌ఎండ్‌లో తనిఖీలు చేస్తాయి. కొన్ని గేట్వే లేదా ప్రాక్సీని ఉపయోగిస్తాయి. కొన్ని మోడల్-స్థాయి భద్రతా సెట్టింగ్‌లను కస్టమ్ వాలిడేషన్‌తో కలిపి ఉపయోగిస్తాయి. ముఖ్యమైన విషయం ఏమిటంటే భద్రత ప్రతి ఫీచర్ టీమ్ అదే లాజిక్‌ను ప్రతి ఎండ్‌పాయింట్‌లో వైర్ చేయడం గుర్తుంచుకోవడం మీద ఆధారపడకూడదు.

బిల్డర్స్ కోసం, గార్డ్రైల్స్ ఉత్పత్తి బాధ్యతలో భాగం. ShareAI మోడల్ వినియోగాన్ని మార్గం చూపించడానికి మరియు AI ట్రాఫిక్‌ను మోనిటైజ్ చేయడానికి సహాయం చేయగలదు, కానీ మీ యాప్ ఇంకా పాలసీ, అనుమతులు, లాగింగ్, కస్టమర్ అనుభవం మరియు మానవ సమీక్షను నిర్వహిస్తుంది.

గేట్వే-స్థాయి గార్డ్రైల్స్ ఎందుకు ముఖ్యమైనవి

ఒక AI యాప్ సాధారణంగా సులభంగా ప్రారంభమవుతుంది. ఒక ఎండ్‌పాయింట్ ఒక మోడల్‌ను కాల్ చేస్తుంది. తరువాత వినియోగం విస్తరిస్తుంది: మరిన్ని ఫీచర్లు, మరిన్ని కస్టమర్లు, మరిన్ని మోడల్ ప్రొవైడర్లు, మరిన్ని అంతర్గత టూల్స్, మరిన్ని వినియోగదారుల-సృష్టించిన ఇన్‌పుట్‌లు మరియు ఒక ఉత్పత్తి చేసిన సమాధానం చర్యను ప్రేరేపించగలిగే మరిన్ని ప్రదేశాలు.

ఆ సమయంలో, ప్రతి ఫీచర్ భద్రతా లాజిక్ నమ్మదగినదిగా మారడం కష్టం. ఒక యాప్ వెర్షన్ ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్‌ను బ్లాక్ చేయవచ్చు. మరొకటి టాక్సిసిటీని మాత్రమే తనిఖీ చేయవచ్చు. మూడవది అవుట్‌పుట్ వాలిడేషన్‌ను స్కిప్ చేయవచ్చు ఎందుకంటే టీమ్ ప్రారంభానికి దూసుకుపోయింది.

గేట్వే-స్థాయి గార్డ్రైల్స్ స్థిరత్వ సమస్యను పరిష్కరిస్తాయి మోడల్ ట్రాఫిక్ దగ్గర వాలిడేషన్ పెట్టడం ద్వారా. యాప్ ఒక షేర్డ్ పొర ద్వారా అభ్యర్థనను పంపగలదు, ఇది ప్రాంప్ట్, మోడల్ ప్రతిస్పందన లేదా రెండింటిని అంచనా వేస్తుంది. పొర అనుమతించు, బ్లాక్ చేయు, రీడాక్ట్ చేయు, సమీక్షించు లేదా మళ్లీ ప్రయత్నించు వంటి తీర్పును తిరిగి ఇస్తుంది.

ఇది ఉత్పత్తి తీర్పు అవసరాన్ని తొలగించదు. ఇది దాన్ని అమలు చేయడానికి ఒక ప్రదేశాన్ని సృష్టిస్తుంది.

మంచి గార్డ్రైల్స్ నాలుగు ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వాలి:

• ఈ ప్రాంప్ట్‌ను మోడల్‌కు పంపడం సురక్షితమా?
• ఈ మోడల్ అవుట్‌పుట్‌ను వినియోగదారునికి చూపించడం సురక్షితమా?
• మోడల్ యాప్ అందించిన సాక్ష్యంలో స్థిరంగా ఉన్నదా?
• ఏమి జరిగింది, మరియు టీమ్ తరువాత నిర్ణయాన్ని ఆడిట్ చేయగలదా?

మోడల్ కాల్ ముందు ఏమి వాలిడేట్ చేయాలి

ఇన్‌పుట్ వాలిడేషన్ మోడల్‌కు చేరుకునే ముందు ప్రమాదాలను పట్టుకుంటుంది.

మొదటి వర్గం ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్. ఒక వినియోగదారు, డాక్యుమెంట్, వెబ్‌పేజీ లేదా టూల్ ఫలితం సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్‌ను ఓవర్‌రైడ్ చేయడానికి, దాచిన కంటెక్స్ట్‌ను లీక్ చేయడానికి లేదా మోడల్‌ను ఉపయోగించకూడని టూల్‌ను కాల్ చేయడానికి రూపొందించిన సూచనలను కలిగి ఉండవచ్చు. LLM అనువర్తనాల కోసం OWASP టాప్ 10 ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ మరియు అధిక ఏజెన్సీని ప్రధాన LLM అప్లికేషన్ ప్రమాదాలుగా పరిగణిస్తుంది: మోడల్ సూచనలను అనుసరిస్తున్నప్పటికీ, ఫలితానికి ఉత్పత్తి ఇంకా బాధ్యత వహిస్తుంది.

రెండవ వర్గం పాలసీ సరిపోలిక. మీ యాప్ వైద్య, చట్టపరమైన, ఆర్థిక, పెద్దల, దుర్వినియోగం లేదా స్వీయ-హానితో సంబంధిత కంటెంట్‌ను మద్దతు ఇవ్వకపోతే, మోడల్ టోకెన్లను ఖర్చు చేయడానికి లేదా కస్టమర్-ఫేసింగ్ సమాధానాన్ని సృష్టించడానికి ముందు దాన్ని ధృవీకరించండి.

మూడవ వర్గం సెన్సిటివ్ డేటా. కొన్ని ప్రాంప్ట్‌లు రహస్యాలు, క్రెడెన్షియల్స్, వ్యక్తిగత డేటా లేదా బహిరంగంగా ఉండకూడని కంటెంట్‌ను కలిగి ఉండవచ్చు, వీటిని బ్లాక్ చేయాలి, మాస్క్ చేయాలి లేదా కఠినమైన వర్క్‌ఫ్లో ద్వారా రూట్ చేయాలి.

నాలుగవ వర్గం టూల్ అనుమతి. మీ యాప్ మోడల్స్‌ను టూల్స్‌కు కనెక్ట్ చేస్తే మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్, వాలిడేషన్ మోడల్ టచ్ చేయడానికి అనుమతించబడిన దానిని పరిగణించాలి. ఫైల్ చదవడం, డేటాబేస్‌ను ప్రశ్నించడం, ఇమెయిల్ పంపడం మరియు రికార్డ్‌ను తొలగించడం ఒకే నమ్మక స్థాయిని పంచుకోకూడదు.

వినియోగదారు అవుట్‌పుట్‌ను చూడడానికి ముందు ఏమి ధృవీకరించాలి

అవుట్‌పుట్ వాలిడేషన్ జనరేషన్ తర్వాత కానీ ఎక్స్‌పోజర్‌కు ముందు సమస్యలను పట్టుకుంటుంది.

నేరుగా భద్రత తనిఖీలతో ప్రారంభించండి: టాక్సిసిటీ, వేధింపులు, అసురక్షితమైన సూచనలు, సెన్సిటివ్ సమాచారం మరియు పాలసీ ఉల్లంఘనలు. అసలు ప్రాంప్ట్ హానికరంగా కనిపించకపోయినా, మీ ఉత్పత్తి ప్రదర్శించకూడని దానిని మోడల్ ఉత్పత్తి చేయవచ్చు.

తదుపరి, గ్రౌండింగ్‌ను ధృవీకరించండి. మీ యాప్ రిఫరెన్స్ డాక్యుమెంట్లు, రిట్రీవల్ స్నిప్పెట్లు, డేటాబేస్ రోస్ లేదా కస్టమర్ రికార్డులను అందిస్తే, సమాధానం ఆ కంటెక్స్ట్‌తో తనిఖీ చేయబడాలి. ఒక ఫ్లూయెంట్ అన్‌సపోర్టెడ్ సమాధానం స్పష్టమైన వైఫల్యానికి మించిన నష్టం కలిగించవచ్చు ఎందుకంటే వినియోగదారులు దానిని నమ్మే అవకాశం ఎక్కువగా ఉంటుంది.

తరువాత, నిర్మాణాన్ని ధృవీకరించండి. అవుట్‌పుట్ JSON, సపోర్ట్ మాక్రో, ఒప్పంద క్లాజ్, డేటాబేస్ అప్‌డేట్ లేదా టూల్ కమాండ్‌గా ఉండాలి, స్కీమా మరియు అనుమతించబడిన ఫీల్డ్స్‌ను తనిఖీ చేయండి. పరిమిత డేటాను ఆశించే ప్రదేశంలో మోడల్ యాదృచ్ఛిక టెక్స్ట్ రాయడానికి అనుమతించవద్దు.

చివరగా, చర్య సిద్ధతను ధృవీకరించండి. ఒక డ్రాఫ్ట్ ఇమెయిల్‌ను సమీక్ష కోసం వినియోగదారుని చూపించవచ్చు. రీఫండ్ ఆమోదం, ఖాతా మార్పు, కోడ్ విలీనం లేదా కస్టమర్ నోటిఫికేషన్ స్పష్టమైన మానవ గేట్ అవసరం కావచ్చు.

ప్రతి సమాధానాన్ని పరిపూర్ణంగా చేయడం లక్ష్యం కాదు. ఖర్చుతో కూడిన ప్రదేశాలకు చేరుకునే ముందే అంచనా వైఫల్యాలను నివారించడం లక్ష్యం.

బ్లాక్, అనుమతించు లేదా సమీక్ష ప్రవర్తనను ఉద్దేశపూర్వకంగా ఎంచుకోండి.

గార్డ్రైల్ ఉత్పత్తి తీర్పుతో ఏమి చేయాలో తెలుసుకున్నప్పుడు మాత్రమే ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.

తక్కువ-ప్రమాద సమస్యల కోసం, యాప్ వినియోగదారుని ప్రాంప్ట్‌ను సవరించమని అడగవచ్చు. మద్దతు లేని అవుట్‌పుట్‌ల కోసం, యాప్ సురక్షితమైన ఫాల్‌బ్యాక్‌తో సమాధానం ఇవ్వవచ్చు మరియు ఫలితాన్ని ధృవీకరించలేకపోయిందని వివరించవచ్చు. అధిక-ప్రమాద చర్యల కోసం, యాప్ రన్‌ను మానవ సమీక్షకుని పంపవచ్చు.

గార్డ్రైల్ సిస్టమ్ వైఫల్యాలను ఎలా నిర్వహించాలో నిర్ణయించడం అత్యంత కష్టం. ధృవీకరణ అందుబాటులో లేకపోతే, యాప్ ఓపెన్‌గా విఫలమవుతుందా మరియు కొనసాగుతుందా, లేదా క్లోజ్‌గా విఫలమవుతుందా మరియు అభ్యర్థనను నిరోధిస్తుందా?

దీనికి ఏకైక సమాధానం లేదు.

అందుబాటుతో సంబంధం ఉన్న తక్కువ-ప్రమాద డ్రాఫ్టింగ్ ఫీచర్ల కోసం ఓపెన్‌గా విఫలమవడం సరైనదై ఉండవచ్చు, అక్కడ అవుట్‌పుట్ ఇంకా వినియోగదారుని సమీక్ష అవసరం. నియంత్రిత సలహాలు, ఆర్థిక చర్యలు, ఖాతా మార్పులు, ప్రైవేట్ డేటా, లేదా బాహ్య సాధన అమలు వంటి వర్క్‌ఫ్లోల కోసం క్లోజ్‌గా విఫలమవడం సురక్షితంగా ఉంటుంది.

ఈ నిర్ణయాన్ని గ్లోబల్‌గా కాకుండా వర్క్‌ఫ్లో ప్రకారం తీసుకోండి. బ్రెయిన్‌స్టార్మింగ్ కోసం ఉత్పత్తి అనుమతించదగినదిగా ఉండవచ్చు మరియు వినియోగదారులు, డబ్బు, డేటా లేదా భద్రతపై ప్రభావం చూపే చర్యల కోసం కఠినంగా ఉండవచ్చు.

ShareAI యొక్క పాత్రను స్పష్టంగా ఉంచండి.

ShareAI బిల్డర్లను AI వినియోగాన్ని మార్కెట్‌ప్లేస్ మరియు API లేయర్‌కు కనెక్ట్ చేయడంలో సహాయపడుతుంది. బిల్డర్లు ShareAI ద్వారా ఇన్‌ఫరెన్స్‌ను రూట్ చేయవచ్చు, మోడల్ మార్కెట్‌ప్లేస్, మోడళ్లను ఎంచుకోవచ్చు, మరియు వారి స్వంత యాప్ AI వినియోగాన్ని ఉత్పత్తి చేసినప్పుడు మార్జిన్‌ను సెట్ చేయవచ్చు.

అది ShareAIని మీ ఉత్పత్తి భద్రతా మోడల్ యజమానిగా చేయదు.

బిల్డర్ ఇంకా యాజమాన్యం కలిగి ఉంటారు:

• వినియోగదారు ధృవీకరణ మరియు అనుమతి.
• యాప్-ప్రత్యేక కంటెంట్ విధానం.
• ప్రాంప్ట్ మరియు అవుట్‌పుట్ ధృవీకరణ.
• సాధన అనుమతులు మరియు ఆమోద ప్రవాహాలు.
• కస్టమర్-ఫేసింగ్ లోపాల నిర్వహణ.
• లాగింగ్, మానిటరింగ్, మరియు మద్దతు సమీక్ష.
• గోప్యత మరియు అనుగుణత నిర్ణయాలు.

ఈ తేడా ముఖ్యమైనది. ShareAI మీ AI ఉత్పత్తి ఆర్థిక వ్యవస్థకు మద్దతు ఇవ్వగలదు, కానీ గార్డ్రైల్స్ కస్టమర్లతో మీరు చేసే అప్లికేషన్ ఒప్పందంలో భాగం.

మీరు బిల్డర్ వర్క్‌ఫ్లో అమలు చేస్తుంటే, ప్రారంభించండి ShareAI డాక్యుమెంటేషన్ మరియు API రిఫరెన్స్, ఆపై సమీకరణను మీ స్వంత విధాన తనిఖీలు మరియు పరిశీలనతో జత చేయండి.

ఒక ప్రాయోగిక అమలు చెక్లిస్ట్

ఉత్పత్తి మోడల్ కాల్స్ చుట్టూ గార్డ్రైల్స్ జోడించినప్పుడు ఈ చెక్లిస్ట్‌ను ఉపయోగించండి:

• ఉత్పత్తిలో ప్రతి AI వర్క్‌ఫ్లోను జాబితా చేయండి.
• ప్రతి వర్క్‌ఫ్లోను ప్రమాదం ప్రకారం వర్గీకరించండి: డ్రాఫ్టింగ్, సలహా, కస్టమర్ చర్య, డేటా యాక్సెస్, టూల్ చర్య, లేదా నియంత్రిత డొమైన్.
• ఇంజెక్షన్ ప్రయత్నాలు, అసురక్షిత కంటెంట్, మద్దతు లేని అభ్యర్థనలు, మరియు సున్నితమైన డేటా కోసం ప్రాంప్ట్‌లను ధృవీకరించండి.
• విధాన ఉల్లంఘనలు, మద్దతు లేని క్లెయిమ్‌లు, స్కీమా లోపాలు, మరియు డేటా లీకేజీ కోసం అవుట్‌పుట్‌లను ధృవీకరించండి.
• ఏ వర్క్‌ఫ్లోలు ఓపెన్‌గా విఫలమవుతాయో మరియు ఏవి క్లోజ్‌గా విఫలమవుతాయో నిర్ణయించండి.
• తిరగలేని లేదా అధిక ప్రభావం కలిగిన చర్యల కోసం మానవ సమీక్షను జోడించండి.
• తీర్పులు, మోడల్ IDలు, వర్క్‌ఫ్లో IDలు, యూజర్ IDలు, మరియు కారణ కోడ్‌లను లాగ్ చేయండి.
• ధ్రువీకరణ లేటెన్సీ మరియు వైఫల్య రేటును ట్రాక్ చేయండి.
• వ్యతిరేక ప్రాంప్ట్‌లు, గందరగోళమైన పత్రాలు, మరియు టూల్-ఫలిత ఇంజెక్షన్‌తో పరీక్షించండి.
• వాడకం విస్తరించడంతో విధానాలను మళ్లీ పరిశీలించండి.

గమనించగలిగే విధంగా, OpenTelemetry పరిశీలన ప్రైమర్ ఒక సహాయక ప్రారంభ బిందువు. AI గార్డ్రైల్స్ అనేవి ఒక అభ్యర్థన నిరాకరించబడిందని మాత్రమే కాకుండా, ఎందుకు నిరాకరించబడిందో మరియు ఆ తర్వాత యాప్ ఏమి చేసిందో వివరించే ట్రేస్‌లు మరియు లాగ్‌లను ఉత్పత్తి చేయాలి.

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

AI గేట్‌వే గార్డ్రైల్స్ అంటే ఏమిటి?

AI గేట్‌వే గార్డ్రైల్స్ అనేవి మోడల్ ట్రాఫిక్ సమీపంలో ఉంచిన ధ్రువీకరణ తనిఖీలు. ఇవి ప్రాంప్ట్‌లు, అవుట్‌పుట్‌లు, లేదా టూల్ కాల్స్‌ను తనిఖీ చేసి, అనుమతించు, నిరాకరించు, సమీక్షించు, లేదా మళ్లీ ప్రయత్నించు వంటి నిర్ణయాలను తిరిగి ఇస్తాయి, AI ప్రతిస్పందన వినియోగదారుని లేదా వ్యవస్థను చేరుకునే ముందు.

ShareAI AI గార్డ్రైల్ ఇంజిన్‌ను అందిస్తుందా?

ఈ వ్యాసం ShareAIని గార్డ్రైల్ ఇంజిన్‌గా ఉంచదు. ShareAI బిల్డర్లకు మోడల్‌లను యాక్సెస్ చేయడంలో, AI వాడకాన్ని మార్గదర్శనం చేయడంలో, మరియు యాప్ ట్రాఫిక్‌ను ఆదాయంగా మార్చడంలో సహాయపడుతుంది. బిల్డర్లు తమ స్వంత అప్లికేషన్ స్టాక్‌లో ఉత్పత్తి-నిర్దిష్ట భద్రత, విధానం, లాగింగ్, మరియు సమీక్ష నియంత్రణలను అమలు చేయాలి.

ప్రాంప్ట్‌లు మరియు అవుట్‌పుట్‌లను రెండింటినీ ఎందుకు ధ్రువీకరించాలి?

ప్రాంప్ట్ ధ్రువీకరణ అనేది మోడల్‌ను చేరుకునే ముందు అసురక్షితమైన లేదా మోసపూరిత ఇన్‌పుట్‌లను పట్టుకుంటుంది. అవుట్‌పుట్ ధ్రువీకరణ అనేది వినియోగదారు లేదా డౌన్‌స్ట్రీమ్ వ్యవస్థ చూడటానికి ముందు అసురక్షితమైన, మద్దతు లేని, తప్పుగా రూపొందించిన, లేదా విధానాన్ని ఉల్లంఘించే ప్రతిస్పందనలను పట్టుకుంటుంది.

ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ అంటే ఏమిటి?

ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ అనేది యాప్ ఉద్దేశించిన ప్రవర్తనకు విరుద్ధంగా ఉన్న సూచనలతో మోడల్‌ను మోసగించడానికి ప్రయత్నం. ఇది వినియోగదారు ఇన్‌పుట్, తిరిగి పొందిన పత్రాలు, వెబ్‌పేజీలు, లేదా టూల్ ఫలితాల నుండి రావచ్చు.

అవుట్‌పుట్ ధ్రువీకరణ ఏమి తనిఖీ చేయాలి?

అవుట్‌పుట్ ధ్రువీకరణ అసురక్షిత కంటెంట్, మద్దతు లేని ప్రకటనలు, సున్నితమైన డేటా లీకేజీ, స్కీమా లోపాలు, అందించిన సందర్భానికి వ్యతిరేకంగా హాల్యూసినేషన్లు, మరియు ఏదైనా డౌన్‌స్ట్రీమ్ చర్యకు సిద్ధంగా ఉన్నదో తనిఖీ చేయాలి.

ప్రతి నిరోధిత అభ్యర్థన ఒకే విధంగా విఫలమవ్వాలా?

కాదు. ఒక బ్రెయిన్‌స్టార్మింగ్ ఫీచర్ ఆర్థిక వర్క్‌ఫ్లో లేదా ఖాతా నిర్వహణ సాధనానికి భిన్నంగా స్పందించవచ్చు. ప్రతిస్పందనను ప్రమాదానికి సరిపోల్చండి: వినియోగదారుని సవరణ చేయమని అడగండి, సురక్షితమైన ఫాల్‌బ్యాక్‌ను చూపించండి, సమీక్షకు పంపండి లేదా పూర్తిగా నిరోధించండి.

ఫెయిల్ ఓపెన్ మరియు ఫెయిల్ క్లోజ్డ్ అంటే ఏమిటి?

ఫెయిల్ ఓపెన్ అంటే గార్డ్రైల్ సిస్టమ్ అందుబాటులో లేకపోయినప్పుడు యాప్ కొనసాగుతుంది. ఫెయిల్ క్లోజ్డ్ అంటే ధృవీకరణ అందుబాటులో ఉండే వరకు యాప్ అభ్యర్థనను నిరోధిస్తుంది. అధిక-ప్రమాద వర్క్‌ఫ్లోలు సాధారణంగా తక్కువ-ప్రమాద డ్రాఫ్టింగ్ ఫీచర్ల కంటే కఠినమైన ప్రవర్తనకు అర్హత పొందుతాయి.

గార్డ్రైల్స్ బిల్డర్ మోనిటైజేషన్‌ను ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయి?

గార్డ్రైల్స్ వృథా మోడల్ కాల్స్‌ను తగ్గించగలవు, ఖరీదైన వైఫల్యాలను నివారించగలవు, మరియు ప్రీమియం AI వర్క్‌ఫ్లోలను నమ్మదగినవిగా చేయగలవు. బిల్డర్లు ఇంకా షేర్AI ద్వారా వినియోగాన్ని మార్గదర్శనం చేయవచ్చు మరియు మార్జిన్‌ను సెట్ చేయవచ్చు, కానీ ఉత్పత్తి వర్క్‌ఫ్లో ఎక్కువ టోకెన్లను ఖర్చు చేయడానికి లేదా కొనసాగించడానికి అనుమతించేది ఎప్పుడు అనేది నియంత్రించాలి.

గార్డ్రైల్స్ మానవ సమీక్షను భర్తీ చేస్తాయా?

కాదు. గార్డ్రైల్స్ ఊహించదగిన ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తాయి, కానీ మానవ సమీక్ష తిరగరాని చర్యల కోసం, నియంత్రిత వర్క్‌ఫ్లోల కోసం, సున్నితమైన కస్టమర్ ఫలితాల కోసం, మరియు మోడల్ అనిశ్చితంగా ఉన్న సందర్భాల్లో ఇంకా ముఖ్యమైనది.

ఏజెన్సీలు గార్డ్రైల్స్ గురించి ఎలా ఆలోచించాలి?

ఏజెన్సీలు గార్డ్రైల్స్‌ను క్లయింట్ డెలివరబుల్‌లో భాగంగా పరిగణించాలి. AI ఫీచర్ కస్టమర్ డేటాను లేదా బాహ్య సాధనాలను తాకినప్పుడు, ముఖ్యంగా ప్రారంభానికి ముందు విధానం, లాగింగ్, ఎస్కలేషన్, మరియు సమీక్ష ప్రవర్తనను నిర్వచించండి.

గేట్‌వే గార్డ్రైల్స్ పెద్ద సంస్థలకేనా?

కాదు. చిన్న బృందాలు కూడా ఒకటి కంటే ఎక్కువ AI ఫీచర్‌లు, ఒకటి కంటే ఎక్కువ మోడల్‌లు, లేదా వినియోగదారులు, డేటా, లేదా డబ్బుపై ప్రభావం చూపగల ఏదైనా వర్క్‌ఫ్లో ఉన్నప్పుడు స్థిరమైన ధృవీకరణ నుండి లాభపడతాయి.

మొదటి గార్డ్రైల్ ఏది జోడించాలి?

ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ డిటెక్షన్, అవుట్‌పుట్ పాలసీ చెక్స్, మరియు స్ట్రక్చర్డ్ అవుట్‌పుట్స్ కోసం స్కీమా ధృవీకరణతో ప్రారంభించండి. ఆ తర్వాత గ్రౌండింగ్ చెక్స్, సాధన అనుమతులు, మరియు వర్క్‌ఫ్లో ప్రమాదం సమర్థిస్తే మానవ సమీక్షను జోడించండి.