اے آئی گیٹ وے گارڈریل: صارفین کے دیکھنے سے پہلے پرامپٹس اور آؤٹ پٹس کی تصدیق کریں

پروڈکشن AI ایپس کو ایک اچھے پرامپٹ سے زیادہ کی ضرورت ہوتی ہے۔ انہیں ایک کنٹرول لیئر کی ضرورت ہوتی ہے جو ماڈل میں داخل ہونے والی چیزوں کا معائنہ کرے، واپس آنے والی چیزوں کا معائنہ کرے، اور ایک واضح فیصلہ کرے اس سے پہلے کہ جواب صارف یا ڈاؤن اسٹریم سسٹم تک پہنچے۔.

یہی خیال AI گیٹ وے گارڈریل کے پیچھے ہے۔.

درست آرکیٹیکچر پروڈکٹ کے لحاظ سے مختلف ہوگا۔ کچھ ٹیمیں چیکز کو ایپلیکیشن بیک اینڈ میں رکھتی ہیں۔ کچھ گیٹ وے یا پراکسی استعمال کرتی ہیں۔ کچھ ماڈل لیول سیفٹی سیٹنگز کو کسٹم ویلیڈیشن کے ساتھ ملا کر استعمال کرتی ہیں۔ اہم بات یہ ہے کہ حفاظت ہر فیچر ٹیم پر منحصر نہیں ہونی چاہیے کہ وہ ہر اینڈ پوائنٹ میں ایک ہی منطق کو شامل کرے۔.

بلڈرز کے لیے، گارڈریل پروڈکٹ کی ذمہ داری کا حصہ ہیں۔ ShareAI آپ کو ماڈل کے استعمال کو روٹ کرنے اور AI ٹریفک کو مونیٹائز کرنے میں مدد دے سکتا ہے، لیکن آپ کی ایپ اب بھی پالیسی، اجازتیں، لاگنگ، کسٹمر تجربہ، اور انسانی جائزہ کی مالک ہے۔.

گیٹ وے لیول گارڈریل کیوں اہم ہیں

ایک AI ایپ عام طور پر سادہ شروع ہوتی ہے۔ ایک اینڈ پوائنٹ ایک ماڈل کو کال کرتا ہے۔ پھر استعمال بڑھتا ہے: مزید فیچرز، مزید صارفین، مزید ماڈل فراہم کنندگان، مزید اندرونی ٹولز، مزید صارف کی طرف سے تیار کردہ ان پٹس، اور مزید جگہیں جہاں ایک تیار کردہ جواب ایکشن کو متحرک کر سکتا ہے۔.

اس وقت، فیچر کی بنیاد پر حفاظتی منطق پر اعتماد کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔ ایک ایپ ورژن پرامپٹ انجیکشن کو بلاک کر سکتا ہے۔ دوسرا صرف زہریلا پن چیک کر سکتا ہے۔ تیسرا آؤٹ پٹ ویلیڈیشن کو چھوڑ سکتا ہے کیونکہ ٹیم لانچ کی طرف دوڑ رہی تھی۔.

گیٹ وے لیول گارڈریل مستقل مزاجی کے مسئلے کو حل کرتے ہیں ماڈل ٹریفک کے قریب ویلیڈیشن رکھ کر۔ ایپ ایک درخواست کو ایک مشترکہ لیئر کے ذریعے بھیج سکتی ہے جو پرامپٹ، ماڈل کے جواب، یا دونوں کا جائزہ لے۔ لیئر ایک فیصلہ واپس کرتی ہے جیسے اجازت دینا، بلاک کرنا، حذف کرنا، جائزہ لینا، یا دوبارہ کوشش کرنا۔.

یہ پروڈکٹ کے فیصلے کی ضرورت کو ختم نہیں کرتا۔ یہ اسے نافذ کرنے کے لیے ایک جگہ بناتا ہے۔.

اچھے گارڈریل کو چار سوالات کے جواب دینے چاہئیں:

• کیا یہ پرامپٹ ماڈل کو بھیجنے کے لیے محفوظ ہے؟
• کیا یہ ماڈل آؤٹ پٹ صارف کو دکھانے کے لیے محفوظ ہے؟
• کیا ماڈل اس ثبوت میں جڑا رہا جو ایپ نے فراہم کیا؟
• کیا ہوا، اور کیا ٹیم بعد میں فیصلے کا آڈٹ کر سکتی ہے؟

ماڈل کال سے پہلے کیا ویلیڈیٹ کرنا ہے

ان پٹ کی توثیق خطرات کو ماڈل تک پہنچنے سے پہلے پکڑ لیتی ہے۔.

پہلی قسم پرامپٹ انجیکشن ہے۔ ایک صارف، دستاویز، ویب صفحہ، یا ٹول کا نتیجہ ایسے ہدایات پر مشتمل ہو سکتا ہے جو سسٹم پرامپٹ کو اوور رائیڈ کرنے، چھپے ہوئے سیاق و سباق کو لیک کرنے، یا ماڈل کو ایسے ٹول کو استعمال کرنے پر مجبور کرنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہوں جو اسے استعمال نہیں کرنا چاہیے۔ OWASP ٹاپ 10 فار LLM ایپلیکیشنز پرامپٹ انجیکشن اور ضرورت سے زیادہ ایجنسی کو بنیادی LLM ایپلیکیشن خطرات کے طور پر ایک وجہ سے دیکھتا ہے: ماڈل ہدایات پر عمل کر رہا ہو سکتا ہے، لیکن پروڈکٹ اب بھی نتیجے کے لیے جوابدہ ہے۔.

دوسری قسم پالیسی فٹ ہے۔ اگر آپ کی ایپ طبی، قانونی، مالی، بالغ، بدسلوکی، یا خود کو نقصان پہنچانے سے متعلق مواد کی حمایت نہیں کرتی، تو ماڈل ٹوکنز خرچ کرنے یا صارف کے سامنے جواب تخلیق کرنے سے پہلے اس کی توثیق کریں۔.

تیسری قسم حساس ڈیٹا ہے۔ کچھ پرامپٹس میں راز، اسناد، ذاتی ڈیٹا، یا ملکیتی مواد شامل ہو سکتا ہے جسے بلاک، ماسک، یا سخت ورک فلو کے ذریعے روٹ کیا جانا چاہیے۔.

چوتھی قسم ٹول کی اجازت ہے۔ اگر آپ کی ایپ ماڈلز کو ٹولز سے ایسے پیٹرنز کے ذریعے جوڑتی ہے جیسے کہ ماڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول, ، توثیق کو یہ غور کرنا چاہیے کہ ماڈل کو کیا چھونے کی اجازت ہے۔ فائل پڑھنا، ڈیٹا بیس سے سوال کرنا، ای میل بھیجنا، اور ریکارڈ حذف کرنا ایک ہی اعتماد کی سطح کا اشتراک نہیں کرنا چاہیے۔.

صارف کے آؤٹ پٹ دیکھنے سے پہلے کیا توثیق کریں

آؤٹ پٹ کی توثیق مسائل کو جنریشن کے بعد لیکن نمائش سے پہلے پکڑ لیتی ہے۔.

براہ راست حفاظتی چیک سے شروع کریں: زہریلا، ہراسانی، غیر محفوظ ہدایات، حساس معلومات، اور پالیسی کی خلاف ورزیاں۔ ماڈل کچھ ایسا پیدا کر سکتا ہے جو آپ کی پروڈکٹ کو ظاہر نہیں کرنا چاہیے، چاہے اصل پرامپٹ بے ضرر لگ رہا ہو۔.

اگلا، گراؤنڈنگ کی توثیق کریں۔ اگر آپ کی ایپ حوالہ دستاویزات، بازیافت کے ٹکڑے، ڈیٹا بیس کی قطاریں، یا صارف کے ریکارڈ فراہم کرتی ہے، تو جواب کو اس سیاق و سباق کے خلاف چیک کیا جانا چاہیے۔ ایک روانی سے غیر معاون جواب واضح ناکامی سے زیادہ نقصان دہ ہو سکتا ہے کیونکہ صارفین اس پر زیادہ اعتماد کرنے کا امکان رکھتے ہیں۔.

پھر ساخت کی توثیق کریں۔ اگر آؤٹ پٹ JSON، ایک سپورٹ میکرو، ایک معاہدہ شق، ایک ڈیٹا بیس اپ ڈیٹ، یا ایک ٹول کمانڈ ہونا چاہیے، تو اسکیمہ اور اجازت شدہ فیلڈز کو چیک کریں۔ ماڈل کو ایسی جگہ میں من مانی متن لکھنے کی اجازت نہ دیں جہاں محدود ڈیٹا کی توقع ہو۔.

آخر میں، عمل کی تیاری کی توثیق کریں۔ ایک ڈرافٹ ای میل صارف کو جائزہ کے لیے دکھایا جا سکتا ہے۔ ایک ریفنڈ کی منظوری، اکاؤنٹ میں تبدیلی، کوڈ مرج، یا صارف کی اطلاع کو ایک واضح انسانی اجازت کی ضرورت ہو سکتی ہے۔.

مقصد ہر جواب کو کامل بنانا نہیں ہے۔ یہ پیش گوئی کے قابل ناکامیوں کو ان جگہوں تک پہنچنے سے روکنا ہے جہاں وہ مہنگی ہوں۔.

بلاک، اجازت، یا جائزہ رویے کو جان بوجھ کر منتخب کریں۔

گارڈریل صرف اسی وقت مفید ہے جب پروڈکٹ کو معلوم ہو کہ فیصلے کے ساتھ کیا کرنا ہے۔.

کم خطرے والے مسائل کے لیے، ایپ صارف سے درخواست کر سکتی ہے کہ وہ پرامپٹ کو دوبارہ ترتیب دے۔ غیر معاون آؤٹ پٹس کے لیے، ایپ ایک محفوظ متبادل کے ساتھ جواب دے سکتی ہے اور وضاحت کر سکتی ہے کہ وہ نتیجہ کی تصدیق نہیں کر سکی۔ زیادہ خطرے والے اقدامات کے لیے، ایپ رن کو انسانی جائزہ لینے والے کے پاس بھیج سکتی ہے۔.

سب سے مشکل فیصلہ یہ ہے کہ گارڈریل سسٹم کی ناکامیوں کو کیسے سنبھالا جائے۔ اگر توثیق دستیاب نہیں ہے، تو کیا ایپ کو کھلی ناکامی کے ساتھ جاری رکھنا چاہیے، یا بند ناکامی کے ساتھ درخواست کو روک دینا چاہیے؟

اس کا کوئی عالمی جواب نہیں ہے۔.

کھلی ناکامی ان کم خطرے والے ڈرافٹنگ فیچرز کے لیے معقول ہو سکتی ہے جہاں دستیابی اہم ہے اور آؤٹ پٹ کو اب بھی صارف کے جائزے کی ضرورت ہے۔ بند ناکامی ان ورک فلو کے لیے زیادہ محفوظ ہے جن میں ریگولیٹڈ مشورہ، مالیاتی اقدامات، اکاؤنٹ میں تبدیلیاں، نجی ڈیٹا، یا بیرونی ٹول کے نفاذ شامل ہیں۔.

یہ فیصلہ ہر ورک فلو کے لیے کریں، نہ کہ عالمی طور پر۔ ایک پروڈکٹ خیالات کے تبادلے کے لیے نرم ہو سکتی ہے اور ان اقدامات کے لیے سخت ہو سکتی ہے جو صارفین، پیسے، ڈیٹا، یا سیکیورٹی کو متاثر کرتے ہیں۔.

ShareAI کا کردار واضح رکھیں۔

ShareAI بلڈرز کو AI کے استعمال کو مارکیٹ پلیس اور API لیئر سے جوڑنے میں مدد کرتا ہے۔ بلڈرز ShareAI کے ذریعے انفرنس کو روٹ کر سکتے ہیں، ماڈلز کا انتخاب کر سکتے ہیں ماڈل مارکیٹ پلیس نہیں, ، اور جب ان کی اپنی ایپ AI کے استعمال کو جنریٹ کرتی ہے تو ایک مارجن سیٹ کر سکتے ہیں۔.

اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ ShareAI آپ کے پروڈکٹ سیفٹی ماڈل کا مالک ہے۔.

بلڈر اب بھی مالک ہے:

• صارف کی توثیق اور اجازت۔.
• ایپ کے مخصوص مواد کی پالیسی۔.
• پرامپٹ اور آؤٹ پٹ کی توثیق۔.
• ٹول کی اجازتیں اور منظوری کے مراحل۔.
• گاہک کے سامنے کی جانے والی غلطیوں کا انتظام۔.
• لاگنگ، مانیٹرنگ، اور سپورٹ کا جائزہ۔.
• پرائیویسی اور تعمیل کے فیصلے۔.

یہ فرق اہم ہے۔ ShareAI آپ کی AI پروڈکٹ کی معیشت کو سپورٹ کر سکتا ہے، لیکن گارڈریلز وہ معاہدہ ہیں جو آپ گاہکوں کے ساتھ ایپلیکیشن کے تحت کرتے ہیں۔.

اگر آپ ایک بلڈر ورک فلو نافذ کر رہے ہیں، تو شروع کریں ShareAI دستاویزات اور API حوالہ, ، پھر انضمام کو اپنی پالیسی چیکز اور مشاہدہ کے ساتھ جوڑیں۔.

ایک عملی نفاذ چیک لسٹ

پروڈکشن ماڈل کالز کے ارد گرد گارڈریلز شامل کرتے وقت اس چیک لسٹ کا استعمال کریں:

• پروڈکٹ میں ہر AI ورک فلو کی فہرست بنائیں۔.
• ہر ورک فلو کو خطرے کے لحاظ سے درجہ بندی کریں: ڈرافٹنگ، مشورہ، گاہک کی کارروائی، ڈیٹا تک رسائی، ٹول کی کارروائی، یا ریگولیٹڈ ڈومین۔.
• انجیکشن کی کوششوں، غیر محفوظ مواد، غیر معاون درخواستوں، اور حساس ڈیٹا کے لیے پرامپٹس کی توثیق کریں۔.
• پالیسی کی خلاف ورزیوں، غیر معاون دعووں، اسکیمہ کی غلطیوں، اور ڈیٹا لیکیج کے لیے آؤٹ پٹس کی توثیق کریں۔.
• فیصلہ کریں کہ کون سے ورک فلو کھلے ناکام ہو سکتے ہیں اور کون سے بند ناکام ہونا ضروری ہیں۔.
• ناقابل واپسی یا زیادہ اثر رکھنے والے اعمال کے لیے انسانی جائزہ شامل کریں۔.
• فیصلے، ماڈل IDs، ورک فلو IDs، صارف IDs، اور وجہ کے کوڈز لاگ کریں۔.
• توثیق کی تاخیر اور ناکامی کی شرح کو ٹریک کریں۔.
• مخالفانہ پرامپٹس، بے ترتیب دستاویزات، اور ٹول-نتیجہ انجیکشن کے ساتھ ٹیسٹ کریں۔.
• جیسے جیسے استعمال بڑھتا ہے، پالیسیوں پر دوبارہ غور کریں۔.

مشاہدہ کے لیے، اوپن ٹیلیمیٹری آبزرویبلٹی پرائمر ایک مددگار نقطہ آغاز ہے۔ AI گارڈریل کو ایسے ٹریسز اور لاگز پیدا کرنے چاہئیں جو نہ صرف یہ بتائیں کہ درخواست کو بلاک کیا گیا تھا، بلکہ یہ بھی کہ کیوں بلاک کیا گیا اور ایپ نے اگلا کیا کیا۔.

عمومی سوالات

AI گیٹ وے گارڈریل کیا ہیں؟

AI گیٹ وے گارڈریل ماڈل ٹریفک کے قریب رکھے گئے توثیق کے چیک ہیں۔ یہ پرامپٹس، آؤٹ پٹس، یا ٹول کالز کا معائنہ کرتے ہیں اور فیصلے واپس کرتے ہیں جیسے اجازت دینا، بلاک کرنا، جائزہ لینا، یا دوبارہ کوشش کرنا اس سے پہلے کہ AI کا جواب صارف یا نظام تک پہنچے۔.

کیا ShareAI ایک AI گارڈریل انجن فراہم کرتا ہے؟

یہ مضمون ShareAI کو گارڈریل انجن کے طور پر پیش نہیں کرتا۔ ShareAI بلڈرز کو ماڈلز تک رسائی، AI کے استعمال کو روٹ کرنے، اور ایپ ٹریفک کو مونیٹائز کرنے میں مدد کرتا ہے۔ بلڈرز کو اپنی ایپلیکیشن اسٹیک میں پروڈکٹ-خصوصی حفاظت، پالیسی، لاگنگ، اور جائزہ کنٹرولز نافذ کرنے چاہئیں۔.

پرامپٹس اور آؤٹ پٹس دونوں کی توثیق کیوں کریں؟

پرامپٹ توثیق غیر محفوظ یا جوڑ توڑ کرنے والے ان پٹس کو ماڈل تک پہنچنے سے پہلے پکڑتی ہے۔ آؤٹ پٹ توثیق غیر محفوظ، غیر معاون، خراب شدہ، یا پالیسی کو توڑنے والے جوابات کو صارف یا نیچے کی طرف نظام دیکھنے سے پہلے پکڑتی ہے۔.

پرامپٹ انجیکشن کیا ہے؟

پرامپٹ انجیکشن ماڈل کو ایسی ہدایات کے ساتھ جوڑ توڑ کرنے کی کوشش ہے جو ایپ کے مطلوبہ رویے سے متصادم ہوں۔ یہ صارف ان پٹ، بازیافت شدہ دستاویزات، ویب صفحات، یا ٹول کے نتائج سے آ سکتا ہے۔.

آؤٹ پٹ توثیق کو کیا چیک کرنا چاہیے؟

آؤٹ پٹ توثیق کو غیر محفوظ مواد، غیر معاون دعوے، حساس ڈیٹا لیکیج، اسکیمہ کی غلطیاں، فراہم کردہ سیاق و سباق کے خلاف خیالی باتیں، اور کسی بھی نیچے کی طرف عمل کے لیے تیاری کو چیک کرنا چاہیے۔.

کیا ہر بلاک شدہ درخواست ایک ہی طریقے سے ناکام ہونی چاہیے؟

نہیں۔ ایک برین اسٹورمنگ فیچر مالیاتی ورک فلو یا اکاؤنٹ مینجمنٹ ٹول سے مختلف ردعمل دے سکتا ہے۔ ردعمل کو خطرے کے مطابق بنائیں: صارف سے نظرثانی کرنے کو کہیں، محفوظ متبادل دکھائیں، جائزہ کے لیے بھیجیں، یا مکمل طور پر بلاک کریں۔.

"فیل اوپن" بمقابلہ "فیل کلوزڈ" کیا ہے؟

"فیل اوپن" کا مطلب ہے کہ ایپ گارڈریل سسٹم کے غیر دستیاب ہونے پر جاری رہتی ہے۔ "فیل کلوزڈ" کا مطلب ہے کہ ایپ درخواست کو بلاک کرتی ہے جب تک کہ توثیق دستیاب نہ ہو۔ زیادہ خطرے والے ورک فلو عام طور پر کم خطرے والے ڈرافٹنگ فیچرز کے مقابلے میں سخت رویہ کے مستحق ہوتے ہیں۔.

گارڈریل بلڈر کی مونیٹائزیشن کو کیسے متاثر کرتے ہیں؟

گارڈریل ماڈل کالز کے ضیاع کو کم کر سکتے ہیں، مہنگے ناکامیوں کو روک سکتے ہیں، اور پریمیم AI ورک فلو پر اعتماد کو آسان بنا سکتے ہیں۔ بلڈرز اب بھی ShareAI کے ذریعے استعمال کو روٹ کر سکتے ہیں اور مارجن سیٹ کر سکتے ہیں، لیکن پروڈکٹ کو کنٹرول کرنا چاہیے کہ کب ورک فلو کو مزید ٹوکن خرچ کرنے یا جاری رکھنے کی اجازت دی جائے۔.

کیا گارڈریل انسانی جائزے کی جگہ لیتے ہیں؟

نہیں۔ گارڈریل پیش گوئی کے خطرے کو کم کرتے ہیں، لیکن انسانی جائزہ اب بھی ناقابل واپسی اقدامات، ریگولیٹڈ ورک فلو، حساس کسٹمر نتائج، اور ایسے معاملات کے لیے اہم ہے جہاں ماڈل غیر یقینی ہو۔.

ایجنسیوں کو گارڈریل کے بارے میں کیسے سوچنا چاہیے؟

ایجنسیوں کو گارڈریل کو کلائنٹ ڈیلیورایبل کا حصہ سمجھنا چاہیے۔ پالیسی، لاگنگ، اسکیلیشن، اور جائزہ کے رویے کو لانچ سے پہلے واضح کریں، خاص طور پر جب AI فیچر کسٹمر ڈیٹا یا بیرونی ٹولز کو چھوتا ہو۔.

کیا گیٹ وے گارڈریل صرف بڑے اداروں کے لیے ہیں؟

نہیں۔ چھوٹی ٹیمیں بھی مستقل توثیق سے فائدہ اٹھاتی ہیں جب ان کے پاس ایک سے زیادہ AI فیچر، ایک سے زیادہ ماڈل، یا کوئی بھی ورک فلو ہو جو صارفین، ڈیٹا، یا پیسے کو متاثر کر سکتا ہو۔.

پہلا گارڈریل کون سا شامل کرنا چاہیے؟

پرامپٹ انجیکشن ڈیٹیکشن، آؤٹ پٹ پالیسی چیکس، اور اسٹرکچرڈ آؤٹ پٹس کے لیے اسکیمہ ویلیڈیشن سے شروع کریں۔ پھر گراؤنڈنگ چیکس، ٹول پرمیشنز، اور انسانی جائزہ شامل کریں جہاں ورک فلو کا خطرہ اس کا جواز پیش کرے۔.