实践中的配置：屏蔽个人信息
掩盖个人信息是敏感信息过滤器的常见用例。
例如，如果AI输出中包含客户的姓名或电话号码，它会自动将其替换为“****”之类的格式，以防止信息泄露。
这有助于最大限度地降低您的数据被第三方滥用的风险。
此外，屏蔽数据可以安全地用于分析和模型训练。
运行期间保持过滤器精度的方法
为了确保运行中的敏感信息过滤器仍然有效，必须定期检查和更新其准确性。
例如，我们定期审查我们的模式列表，以确保我们的过滤器能够适应新的数据格式和表达方式。
我们还使用监控工具来跟踪过滤器性能并检查误报或泄漏。
通过持续的维护，可以长期保持高水平的安全性。
创建护栏的具体步骤和最佳实践
创建护栏是确保生成式人工智能适当且安全运行的关键步骤。
这个过程包括从政策设计到实际实施和运作的每一个过程。
建立准确有效的护栏可以帮助防止创建不适当的内容并最大限度地降低您的业务风险。
本节详细介绍创建护栏的具体步骤和最佳实践。
创建护栏的过程包括以下步骤：
首先，根据公司政策和规定定义需要保护的数据和需要阻止的数据。
然后，根据定义设置具体规则 突尼斯电报数据 并实施它们。
最后，我们测试规则以确保它们正常运行，然后将其投入生产。
通过遵循这种模式，您可以创建有效的护栏。
使用 Amazon Bedrock 管理控制台的设置步骤
Amazon Bedrock 管理控制台可以轻松设置护栏。
首先，根据您的策略选择您需要的过滤器（例如内容过滤器、文字过滤器、敏感信息过滤器等）。
接下来，为每个过滤器设置规则，包括关键字列表和禁止主题。
配置完成后，过滤器将应用于 AI 模型并测试其是否行为正常。
该过程直观，无需任何技术专业知识即可执行。
使用 CloudFormation 的自动化方法
使用 CloudFormation，您可以自动化护栏配置。
创建模板并编写所需的过滤器设置，以便快速、一致地实施。
这种方法对于运行多个 AI 模型的大规模环境和公司特别有用。
此外，对模板进行版本控制可以让您跟踪配置的变化并使未来的调整更加容易。