AI網關護欄：喺用戶睇到之前驗證提示同輸出

生產AI應用唔止需要一個好嘅提示，仲需要一個控制層，可以檢查進入模型嘅內容，檢查返回嘅結果，並喺回應到達用戶或者下游系統之前作出清晰嘅決定。.

呢個就係AI網關防護欄背後嘅理念。.

具體架構會因應產品而有所不同。有啲團隊喺應用後端加入檢查，有啲用網關或者代理，有啲將模型層嘅安全設置同自定驗證結合。重要嘅係安全唔應該依賴每個功能團隊記得喺每個端點加入相同嘅邏輯。.

對於建設者嚟講，防護欄係產品責任嘅一部分。ShareAI可以幫你路由模型使用同將AI流量貨幣化，但你嘅應用仍然需要負責政策、權限、日誌記錄、客戶體驗同人工審查。.

點解網關層嘅防護欄咁重要

一個AI應用通常由簡單開始。一個端點調用一個模型。然後使用範圍擴展：更多功能、更多客戶、更多模型供應商、更多內部工具、更多用戶生成輸入，以及更多地方生成嘅答案可以觸發行動。.

喺嗰個時候，每個功能嘅安全邏輯變得難以信任。一個應用版本可能會阻止提示注入。另一個可能只檢查毒性。第三個可能跳過輸出驗證，因為團隊急住推出。.

網關層嘅防護欄通過喺模型流量附近進行驗證解決咗一致性問題。應用可以通過共享層發送請求，評估提示、模型回應或者兩者。呢個層會返回一個判斷，例如允許、阻止、刪減、審查或者重試。.

呢個唔係取消產品判斷嘅需要，而係創建一個地方去執行判斷。.

好嘅防護欄應該回答四個問題：

• 呢個提示係咪安全可以發送到模型？
• 呢個模型輸出係咪安全可以展示畀用戶？
• 模型有冇根據應用提供嘅證據保持基礎？
• 發生咗咩事，團隊可唔可以之後審核呢個決定？

喺模型調用之前需要驗證嘅內容

輸入驗證喺風險到達模型之前就攔截咗佢哋。.

第一類係提示注入。一個用戶、文件、網頁或者工具結果可能包含設計用嚟覆蓋系統提示、洩露隱藏上下文或者迫使模型使用唔應該用嘅工具嘅指令。 OWASP十大LLM應用程序 將提示注入同過度代理視為核心LLM應用風險係有原因嘅：模型可能係跟住指令，但產品仍然要對結果負責。.

第二類係政策適配。如果你嘅應用唔支持醫療、法律、金融、成人、辱罵或者自殘相關內容，喺使用模型代碼或者創建面向客戶嘅答案之前驗證呢啲。.

第三類係敏感數據。有啲提示可能包含秘密、憑證、個人數據或者應該被屏蔽、遮蔽或者通過更嚴格工作流程處理嘅專有內容。.

第四類係工具許可。如果你嘅應用通過模式連接模型到工具，例如 模型上下文協議, ，驗證應該考慮模型被允許接觸嘅內容。讀取文件、查詢數據庫、發送電子郵件同刪除記錄唔應該共享相同嘅信任級別。.

喺用戶睇到輸出之前要驗證嘅內容

輸出驗證喺生成後但喺暴露之前攔截問題。.

由直接安全檢查開始：毒性、騷擾、不安全指令、敏感信息同政策違規。模型可能會生成你嘅產品唔應該顯示嘅內容，即使原始提示睇起嚟冇問題。.

接住驗證基礎。如果你嘅應用提供參考文件、檢索片段、數據庫行或者客戶記錄，答案應該根據嗰個上下文檢查。一個流利但冇支持嘅答案可能比明顯嘅失敗更具破壞性，因為用戶更可能信任佢。.

然後驗證結構。如果輸出應該係JSON、一個支持宏、一個合同條款、一個數據庫更新或者一個工具指令，檢查架構同允許字段。唔好畀模型喺預期受限數據嘅地方寫任意文本。.

最後驗證行動準備。一個草稿電子郵件可以畀用戶審查。一個退款批准、賬戶更改、代碼合併或者客戶通知可能需要明確嘅人工審核。.

目標唔係令每個答案都完美，而係防止可預測嘅失敗到達昂貴嘅地方。.

有意識咁揀擋住、允許或者審查行為

防護欄只有喺產品知道點樣處理判決嘅情況下先有用。.

對於低風險問題，應用程式可能會要求用戶修改提示。對於唔支持嘅輸出，應用程式可能會用安全嘅備選答案，並解釋無法驗證結果。對於高風險行動，應用程式可能會將執行交畀人工審查。.

最難嘅決定係點樣處理防護欄系統失敗。如果驗證不可用，應用程式應該係失敗後繼續運行，定係失敗後封鎖請求？

無一個普遍嘅答案。.

對於低風險嘅草稿功能，失敗後繼續可能係合理嘅，因為可用性重要，而輸出仍然需要用戶審查。對於涉及受規管建議、財務行動、賬戶更改、私人數據或者外部工具執行嘅工作流程，失敗後封鎖會更加安全。.

按工作流程作出呢個決定，而唔係全球性咁決定。產品可以對於頭腦風暴比較寬鬆，但對於影響客戶、金錢、數據或者安全嘅行動要嚴格。.

保持ShareAI嘅角色清晰

ShareAI幫助建設者將AI使用連接到市場同API層。建設者可以通過ShareAI路由推理，從 模型市場, ，並設置當佢哋自己嘅應用程式生成AI使用時嘅利潤。.

呢唔代表ShareAI係你產品安全模型嘅擁有者。.

建設者仍然擁有：

• 用戶身份驗證同授權。.
• 應用程式特定嘅內容政策。.
• 提示同輸出驗證。.
• 工具權限同埋審批流程。.
• 面向客戶嘅錯誤處理。.
• 日誌記錄、監控同埋支援審查。.
• 私隱同埋合規決策。.

呢個區分好重要。ShareAI可以支持你AI產品嘅經濟效益，但防護措施係你同客戶簽訂嘅應用合同嘅一部分。.

如果你係實施Builder工作流程，請由 ShareAI文檔 同埋 API參考, 開始，然後將集成同你自己嘅政策檢查同可觀察性配對。.

一個實用嘅實施清單

喺為生產模型調用添加防護措施時使用呢個清單：

• 列出產品中每個AI工作流程。.
• 按風險分類每個工作流程：草稿、建議、客戶行動、數據訪問、工具行動或者受監管領域。.
• 驗證提示以防注入嘗試、不安全內容、不支持嘅請求同敏感數據。.
• 驗證輸出以防政策違規、不支持嘅聲明、結構錯誤同數據洩漏。.
• 決定邊啲工作流程可以開放失敗，邊啲必須封閉失敗。.
• 為不可逆或者高影響行動添加人工審查。.
• 記錄裁決、模型ID、工作流程ID、用戶ID同埋原因代碼。.
• 追蹤驗證延遲同埋失敗率。.
• 用對抗性提示、混亂文件同埋工具結果注入進行測試。.
• 喺使用擴展時重新檢視政策。.

為咗可觀察性， OpenTelemetry 可觀測性入門 係一個有用嘅起點。AI防護措施應該產生痕跡同埋日誌，解釋唔單止係請求被阻止，仲有點解會被阻止同埋應用程序下一步做咗咩。.

常見問題

咩係AI閘道防護措施？

AI閘道防護措施係放喺模型流量附近嘅驗證檢查。佢哋會檢查提示、輸出或者工具調用，並喺AI回應到達用戶或者系統之前，返回例如允許、阻止、審查或者重試嘅決定。.

ShareAI有冇提供AI防護引擎？

呢篇文章唔係將ShareAI定位為防護引擎。ShareAI幫助建設者訪問模型、路由AI使用同埋將應用流量變現。建設者應該喺自己嘅應用程序堆棧中實施針對產品嘅安全性、政策、日誌同埋審查控制。.

點解要驗證提示同埋輸出？

提示驗證喺輸入到達模型之前捕捉唔安全或者具操控性嘅輸入。輸出驗證喺用戶或者下游系統睇到之前捕捉唔安全、不受支持、格式錯誤或者違反政策嘅回應。.

咩係提示注入？

提示注入係試圖用與應用程序預期行為衝突嘅指令操控模型。佢可以來自用戶輸入、檢索文件、網頁或者工具結果。.

輸出驗證應該檢查啲乜嘢？

輸出驗證應該檢查唔安全內容、不支持嘅聲明、敏感數據洩漏、結構錯誤、同提供嘅上下文唔一致嘅幻覺，以及準備好進行任何後續行動。.

每個被阻止嘅請求都應該以相同方式失敗？

唔係。一個頭腦風暴功能可以同財務工作流程或者賬戶管理工具有唔同嘅回應。根據風險匹配回應：要求用戶修改、顯示安全備選方案、送去審查或者完全阻止。.

乜嘢係開放失敗同封閉失敗？

開放失敗即係當防護系統唔可用時應用程序繼續運行。封閉失敗即係應用程序阻止請求直到驗證可用。高風險工作流程通常需要比低風險草稿功能更嚴格嘅行為。.

防護措施點樣影響建設者嘅盈利？

防護措施可以減少浪費嘅模型調用、避免昂貴嘅失敗，並令高級AI工作流程更容易被信任。建設者仍然可以通過ShareAI路由使用並設置利潤，但產品應該控制工作流程何時可以花費更多嘅代幣或者繼續。.

防護措施係咪取代人工審查？

唔係。防護措施減少可預測嘅風險，但人工審查仍然對於不可逆嘅行動、受監管嘅工作流程、敏感客戶結果以及模型唔確定嘅情況非常重要。.

機構應該點樣睇防護措施？

機構應該將防護措施視為客戶交付嘅一部分。喺推出之前定義政策、日誌記錄、升級同審查行為，特別係AI功能涉及客戶數據或者外部工具嘅時候。.

閘道防護措施係咪只適用於大型企業？

唔係。細規模團隊喺擁有多過一個AI功能、多過一個模型或者任何可能影響用戶、數據或者金錢嘅工作流程時，都可以受益於一致嘅驗證。.

第一個應該添加嘅防護措施係乜嘢？

由提示注入檢測開始，輸出政策檢查同埋結構化輸出嘅模式驗證。然後加入基礎檢查、工具許可同埋人工審查，喺工作流程風險合理嘅情況下進行。.