Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Cara kerja Amazon Bedrock Guardrails
Amazon Bedrock Guardrails membantu menjaga keamanan aplikasi AI generatif Anda dengan mengevaluasi input pengguna dan respons model.
catatan
Amazon Bedrock Guardrails menawarkan berbagai perlindungan (juga disebut sebagai filter atau kebijakan) yang didukung oleh model yang mendasarinya. AWS secara berkala memperbarui model ini untuk memperluas fungsionalitas, mengatasi vektor serangan baru, dan memperkuat postur keamanan. Pembaruan berlaku secara otomatis dan tidak memerlukan tindakan dari pihak Anda. Kami menyarankan Anda terus menguji dan memvalidasi pagar pembatas Anda untuk mengonfirmasi bahwa pagar tersebut memenuhi persyaratan Anda.
Anda dapat mengonfigurasi pagar pembatas untuk aplikasi Anda berdasarkan pertimbangan berikut:
-
Akun dapat memiliki beberapa pagar pembatas, masing-masing dengan konfigurasi yang berbeda dan disesuaikan dengan kasus penggunaan tertentu.
-
Pagar pembatas adalah kombinasi dari beberapa kebijakan yang dikonfigurasi untuk prompt dan respons termasuk; filter konten, topik yang ditolak, filter informasi sensitif, filter kata, dan filter konten gambar.
-
Pagar pembatas dapat dikonfigurasi dengan satu kebijakan, atau kombinasi dari beberapa kebijakan.
-
Pagar pembatas dapat digunakan dengan teks atau model fondasi gambar (FM) apa pun dengan mereferensikan pagar pembatas selama inferensi model.
-
Anda dapat menggunakan pagar pembatas dengan Amazon Bedrock Agents dan Amazon Bedrock Knowledge Bases.
Saat menggunakan pagar pembatas dalam ConverseStream operasiInvokeModel,InvokeModelWithResponseStream,Converse, atau, berfungsi sebagai berikut selama panggilan inferensi. (Cara kerjanya tergantung pada bagaimana Anda mengonfigurasi kebijakan Anda untuk menangani input dan output.)
-
Input dievaluasi terhadap kebijakan yang dikonfigurasi yang ditentukan dalam pagar pembatas. Selanjutnya, untuk peningkatan latensi, input dievaluasi secara paralel untuk setiap kebijakan yang dikonfigurasi.
-
Jika evaluasi input menghasilkan intervensi pagar pembatas, respons pesan yang di blokir yang dikonfigurasi dikembalikan dan inferensi model dasar dibuang.
-
Jika evaluasi input berhasil, respons model kemudian dievaluasi terhadap kebijakan yang dikonfigurasi di pagar pembatas.
-
Jika respons mengakibatkan intervensi pagar pembatas atau pelanggaran, respons tersebut akan diganti dengan pesan terblokir yang telah dikonfigurasi sebelumnya atau penyembunyian informasi sensitif berdasarkan konfigurasi kebijakan Anda.
-
Jika evaluasi respons berhasil, respons dikembalikan ke aplikasi tanpa modifikasi apa pun.
Untuk informasi tentang harga Amazon Bedrock Guardrails, lihat harga Amazon Bedrock.
Bagaimana biaya dihitung untuk Amazon Bedrock Guardrails
Biaya untuk Amazon Bedrock Guardrails hanya dikenakan untuk kebijakan yang dikonfigurasi di pagar pembatas. Harga untuk setiap jenis kebijakan tersedia di Harga https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/
-
Jika pagar pembatas memblokir prompt input, Anda akan dikenakan biaya untuk evaluasi pagar pembatas. Tidak ada biaya untuk panggilan inferensi model dasar.
-
Jika pagar pembatas memblokir respons model, Anda akan dikenakan biaya untuk evaluasi pagar pembatas atas prompt input dan respons model. Dalam hal ini, Anda dikenakan biaya untuk panggilan inferensi model dasar, selain respons model yang dihasilkan sebelum evaluasi pagar pembatas.
-
Jika pagar pembatas tidak memblokir prompt input dan respons model, Anda akan dikenakan biaya untuk evaluasi pagar pembatas terhadap prompt dan respons model, selain inferensi model dasar.
