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Incluye una barandilla con Converse API

Puedes usar una barandilla para proteger las aplicaciones de conversación que crees con las Converse. API Por ejemplo, si creas una aplicación de chat con Converse API, puede utilizar una barrera para bloquear el contenido inapropiado introducido por el usuario y el contenido inapropiado generado por el modelo. Para obtener información sobre el Converse API, consulteMantenga una conversación con el Converse Operaciones de API.

Llamando al Converse APIcon barandas

Para usar una barandilla, debes incluir la información de configuración de la barandilla en las llamadas a las Converse o ConverseStreamen las operaciones (para las respuestas de streaming). Si lo desea, puede seleccionar un contenido específico en el mensaje que desee que evalúe la barrera de protección. Para obtener información sobre los modelos que puedes usar con las barandillas y el Converse API, consulte. Modelos y características del modelo compatibles

Configurar la barandilla para que funcione con Converse API

La información de configuración de la barrera de protección se especifica en el parámetro de entrada guardrailConfig. La configuración incluye el ID y la versión de la barrera de protección que se desea utilizar. También se puede activar el rastro de la barrera de protección, que proporciona información sobre el contenido que ha bloqueado la barrera de protección.

Con la Converse operación, guardrailConfig es un GuardrailConfigurationobjeto, como se muestra en el siguiente ejemplo.

{
        "guardrailIdentifier": "Guardrail ID",
        "guardrailVersion": "Guardrail version",
        "trace": "enabled"
}

Si lo usasConverseStream, pasas un GuardrailStreamConfigurationobjeto. Si lo desea, puede usar el campo streamProcessingMode para especificar que desea que el modelo complete la evaluación de la barrera de protección antes de devolver los fragmentos de respuesta de la transmisión. O bien, puede hacer que el modelo responda de forma asíncrona mientras la barrera de protección continúa con la evaluación en segundo plano. Para obtener más información, consulte Configuración del comportamiento de respuesta de transmisión para filtrar el contenido.

Proteger un mensaje para evaluar el contenido dañino usando APIs

Al pasar un mensaje (Message) a un modelo, la barrera de protección evalúa el contenido del mensaje. Si lo desea, puede proteger el contenido seleccionado del mensaje especificando el campo guardContent (GuardrailConverseContentBlock). La barrera de protección evalúa solo el contenido del campo guardContent y no el resto del mensaje. Esto es útil para que la barrera de protección solo evalúe la mayoría de los mensajes de una conversación, tal como se muestra en el siguiente ejemplo.

[
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "text": "Create a playlist of 2 pop songs."
            }
        ]
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": [
            {
                "text": " Sure! Here are two pop songs:\n1. \"Bad Habits\" by Ed Sheeran\n2. \"All Of The Lights\" by Kanye West\n\nWould you like to add any more songs to this playlist? "
            }
        ]
    },
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "guardContent": {
                    "text": {
                        "text": "Create a playlist of 2 heavy metal songs."
                    }
                }
            }
        ]
    }
]

Otro uso es proporcionar un contexto adicional para un mensaje, sin que la barrera de protección evalúe ese contexto adicional.

[
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "text": "Only answer with a list of songs."
            },
            {
                "guardContent": {
                    "text": {
                        "text": "Create a playlist of heavy metal songs."
                    }
                }
            }
        ]
    }
]

Proteger un mensaje del sistema enviado al Converse API

Puede utilizar barandillas con las indicaciones del sistema que envíe al Converse API. Para proteger un mensaje del sistema, especifique el campo guardContent (SystemContentBlock) en el indicador del sistema que va a pasar alAPI, como se muestra en el siguiente ejemplo.

[
    {
        "guardContent": {
            "text": {
                "text": "Only respond with Welsh heavy metal songs."
            }
        }
    }
]
            

Si no proporciona el campo guardContent, la barrera de protección no evaluará la petición del sistema.

Comportamiento de la barrera de protección de mensajes y peticiones del sistema

La forma en que la barrera de protección evalúa el campo guardContent es diferente entre las peticiones del sistema y los mensajes que se transmiten en el mensaje.

Procesar la respuesta cuando se utiliza el Converse API

Al llamar a la operación Converse, la barrera de protección evalúa el mensaje que envía. Si la barrera de protección detecta contenido bloqueado, ocurrirá lo siguiente.

La siguiente respuesta parcial muestra el texto del contenido bloqueado y el rastro obtenido de la evaluación de la barrera de protección. La barrera de protección ha bloqueado el término Heavy metal en el mensaje.

{
    "output": {
        "message": {
            "role": "assistant",
            "content": [
                {
                    "text": "Sorry, I can't answer questions about heavy metal music."
                }
            ]
        }
    },
    "stopReason": "guardrail_intervened",
    "usage": {
        "inputTokens": 0,
        "outputTokens": 0,
        "totalTokens": 0
    },
    "metrics": {
        "latencyMs": 721
    },
    "trace": {
        "guardrail": {
            "inputAssessment": {
                "3o06191495ze": {
                    "topicPolicy": {
                        "topics": [
                            {
                                "name": "Heavy metal",
                                "type": "DENY",
                                "action": "BLOCKED"
                            }
                        ]
                    },
                    "invocationMetrics": {
                        "guardrailProcessingLatency": 240,
                        "usage": {
                            "topicPolicyUnits": 1,
                            "contentPolicyUnits": 0,
                            "wordPolicyUnits": 0,
                            "sensitiveInformationPolicyUnits": 0,
                            "sensitiveInformationPolicyFreeUnits": 0,
                            "contextualGroundingPolicyUnits": 0
                        },
                        "guardrailCoverage": {
                            "textCharacters": {
                                "guarded": 39,
                                "total": 72
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

Código de ejemplo para usar Converse APIcon barandas

En este ejemplo, se muestra cómo proteger una conversación con las operaciones Converse y ConverseStream. El ejemplo muestra cómo evitar que una modelo cree una lista de reproducción que incluya canciones del género heavy metal.

Converse

El siguiente código utiliza la barrera de protección en la operación Converse.

# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
"""
Shows how to use a guardrail with the <noloc>Converse</noloc> API.
"""

import logging
import json
import boto3


from botocore.exceptions import ClientError


logger = logging.getLogger(__name__)
logging.basicConfig(level=logging.INFO)


def generate_conversation(bedrock_client,
                          model_id,
                          messages,
                          guardrail_config):
    """
    Sends a message to a model.
    Args:
        bedrock_client: The Boto3 Bedrock runtime client.
        model_id (str): The model ID to use.
        messages JSON): The message to send to the model.
        guardrail_config : Configuration for the guardrail.

    Returns:
        response (JSON): The conversation that the model generated.

    """

    logger.info("Generating message with model %s", model_id)

    # Send the message.
    response = bedrock_client.converse(
        modelId=model_id,
        messages=messages,
        guardrailConfig=guardrail_config
    )

    return response


def main():
    """
    Entrypoint for example.
    """

    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                        format="%(levelname)s: %(message)s")

    # The model to use.
    model_id="meta.llama3-8b-instruct-v1:0"

    # The ID and version of the guardrail.
    guardrail_id = "Your guardrail ID"
    guardrail_version = "DRAFT"

    # Configuration for the guardrail.
    guardrail_config = {
        "guardrailIdentifier": guardrail_id,
        "guardrailVersion": guardrail_version,
        "trace": "enabled"
    }

    text = "Create a playlist of 2 heavy metal songs."
    context_text = "Only answer with a list of songs."

    # The message for the model and the content that you want the guardrail to assess.
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "text": context_text,
                },
                {
                    "guardContent": {
                        "text": {
                            "text": text
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    ]

    try:

        print(json.dumps(messages, indent=4))

        bedrock_client = boto3.client(service_name='bedrock-runtime')

        response = generate_conversation(
            bedrock_client, model_id, messages, guardrail_config)

        output_message = response['output']['message']

        if response['stopReason'] == "guardrail_intervened":
            trace = response['trace']
            print("Guardrail trace:")
            print(json.dumps(trace['guardrail'], indent=4))

        for content in output_message['content']:
            print(f"Text: {content['text']}")

    except ClientError as err:
        message = err.response['Error']['Message']
        logger.error("A client error occurred: %s", message)
        print(f"A client error occured: {message}")

    else:
        print(
            f"Finished generating text with model {model_id}.")


if __name__ == "__main__":
    main()

ConverseStream

El siguiente código utiliza la barrera de protección en la operación ConverseStream.

# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
"""
Shows how to use a guardrail with the ConverseStream operation.
"""

import logging
import json
import boto3


from botocore.exceptions import ClientError


logger = logging.getLogger(__name__)
logging.basicConfig(level=logging.INFO)


def stream_conversation(bedrock_client,
                    model_id,
                    messages,
                    guardrail_config):
    """
    Sends messages to a model and streams the response.
    Args:
        bedrock_client: The Boto3 Bedrock runtime client.
        model_id (str): The model ID to use.
        messages (JSON) : The messages to send.
        guardrail_config : Configuration for the guardrail.


    Returns:
        Nothing.

    """

    logger.info("Streaming messages with model %s", model_id)

    response = bedrock_client.converse_stream(
        modelId=model_id,
        messages=messages,
        guardrailConfig=guardrail_config
    )

    stream = response.get('stream')
    if stream:
        for event in stream:

            if 'messageStart' in event:
                print(f"\nRole: {event['messageStart']['role']}")

            if 'contentBlockDelta' in event:
                print(event['contentBlockDelta']['delta']['text'], end="")

            if 'messageStop' in event:
                print(f"\nStop reason: {event['messageStop']['stopReason']}")

            if 'metadata' in event:
                metadata = event['metadata']
                if 'trace' in metadata:
                    print("\nAssessment")
                    print(json.dumps(metadata['trace'], indent=4))


def main():
    """
    Entrypoint for streaming message API response example.
    """

    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                        format="%(levelname)s: %(message)s")

    # The model to use.
    model_id = "amazon.titan-text-express-v1"

    # The ID and version of the guardrail.
    guardrail_id = "Change to your guardrail ID"
    guardrail_version = "DRAFT"

    # Configuration for the guardrail.
    guardrail_config = {
        "guardrailIdentifier": guardrail_id,
        "guardrailVersion": guardrail_version,
        "trace": "enabled",
        "streamProcessingMode" : "sync"
    }

    text = "Create a playlist of heavy metal songs."
  
    # The message for the model and the content that you want the guardrail to assess.
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "text": text,
                },
                {
                    "guardContent": {
                        "text": {
                            "text": text
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    ]

    try:
        bedrock_client = boto3.client(service_name='bedrock-runtime')

        stream_conversation(bedrock_client, model_id, messages,
                        guardrail_config)

    except ClientError as err:
        message = err.response['Error']['Message']
        logger.error("A client error occurred: %s", message)
        print("A client error occured: " +
              format(message))

    else:
        print(
            f"Finished streaming messages with model {model_id}.")


if __name__ == "__main__":
    main()