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アプリケーションで ApplyGuardrail APIを使用する
ガードレールは、生成 AI アプリケーションに保護を実装するために使用されます。この保護は、ユースケースに合わせてカスタマイズされ、責任のある AI ポリシーに合わせて調整されます。ガードレールを使用すると、拒否されたトピックの設定、有害なコンテンツのフィルタリング、機密情報の削除を行うことができます。
を使用してApplyGuardrail
API、基盤モデルを呼び出すことなく、事前設定された Amazon Bedrock Guardrails を使用してテキストを評価できます。
の特徴ApplyGuardrail
API:
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コンテンツ検証 – テキスト入力または出力を に送信
ApplyGuardrail
APIして、定義されたトピック回避ルール、コンテンツフィルター、PIIディテクター、単語ブロックリストと比較できます。ユーザー入力と FM 生成出力を個別に評価できます。 -
柔軟なデプロイ — アプリケーションフローの
ApplyGuardrail
API任意の場所を統合して、結果を処理またはユーザーに配信する前にデータを検証できます。例えば、RAGアプリケーションを使用している場合は、最終レスポンス生成まで待つ代わりに、取得を実行する前にユーザー入力を評価できるようになりました。 -
から分離されましたFMs。–
ApplyGuardrail
APIは基本モデルから分離されます。Foundation Models を呼び出すことなく Guardrails を使用できるようになりました。評価結果を使用して、生成 AI アプリケーションでの経験を設計できます。
トピック
アプリケーションフローで ApplyGuardrail APIを呼び出す
このリクエストにより、お客様は定義された Guardrails を使用して保護する必要があるすべてのコンテンツを渡すことができます。評価対象のコンテンツがユーザー、通常はLLMプロンプトからのものである場合は、ソースフィールドをINPUT「」に設定する必要があります。モデル出力ガードレールを適用する必要がある場合、ソースはOUTPUT「」に設定する必要があります。通常はLLMレスポンスです。
トピック
で使用するガードレールの設定 ApplyGuardrail API
guardrailConfig
入力パラメータでガードレールの設定情報を指定します。設定には、使用するガードレールの ID とバージョンが含まれます。また、ガードレールのトレースを有効にすることもできます。ガードレールは、ガードレールがブロックしたコンテンツに関する情報を提供します。
ユースケースの例 ApplyGuardrail API
ApplyGuardrail
リクエストの出力は、渡されたコンテンツに対してガードレールが取ったアクションによって異なります。
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コンテンツがマスクされているのみの場所にガードレールが介入した場合、正確なコンテンツはマスキングが適用された状態で返されます。
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ガードレールがリクエストコンテンツを介入してブロックした場合、出力フィールドは 1 つのテキストになります。これはガードレール設定に基づく固定メッセージです。
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リクエストコンテンツに対してガードレールアクションが実行されなかった場合、出力配列は空です。