Crie um guardião personalizado
Crie seu próprio responsável personalizado para monitorar e detectar solicitações enviadas ao LLM.
Antes de Iniciar
Configure um alias de conexão e credencial para seu provedor preferencial. Para obter mais informações, consulte Crie um alias de Conexão e Credenciais.
Função necessária: administrador
Procedimento
- Navegar até Tudoe, em seguida, insira sys_generative_ai_custom_guardian_transformer_list.do No filtro para ir para a tabela Transformador do guardião personalizado da IA generativa [sys_generative_ai_custom_guardian_transformer_list.do].
- Selecione Novo.
- Em Nome , insira o nome do guardião personalizado.
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Crie um script de transformador de solicitação.
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Em Transformador de solicitação arquivo, habilite o. Ative o modo ECMAScript 2021 (ES12) alterne para criar script.
O exemplo a seguir mostra o script transformador de solicitação para a estrutura de solicitação de guardião personalizada.
((function(inputs) { /* inputs structure: { prompt: object, The textual content that needs to be evaluated with guardian threshold_setting: object connection_attributes: object } write code here to construct the request body and any custom headers needed using the inputs object. */ // construct body using the inputs like input.prompt and so on. var body = {}; //construct headers using the inputs var headers = {}; return { body: body, headers: headers }; })(inputs);
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Em Transformador de solicitação arquivo, habilite o. Ative o modo ECMAScript 2021 (ES12) alterne para criar script.
- Selecione a opção Ativo.
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Crie um script de transformador de resposta.
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Em Transformador de resposta arquivo, habilite o. Ative o modo ECMAScript 2021 (ES12) alterne para criar script.
O exemplo a seguir mostra o script transformador de resposta da estrutura de resposta do guardião personalizado.
(function(inputs) { /* write code here to transform the custom guardian response into standard guardian response format expected by platform inputs structure: { response_body: object, threshold_setting: object } */ // write code here to populate the response object. var guardianResponse = {}; //Set flagged to true, if the guardian has flagged the text. Categories are optional and are for logging purpose only // if transformer setting is Prompt Injection, expected response format: {security:{flagged:false,categories:[]}} // if transformer setting is Offensiveness, expected response format: {safety:{flagged:false,categories:[]}} // if transformer setting is ALL, expected response format: {safety:{flagged:false,categories:[]},security:{flagged:false,categories:[]}} return guardianResponse; })(inputs);
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Em Transformador de resposta arquivo, habilite o. Ative o modo ECMAScript 2021 (ES12) alterne para criar script.
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Em Configuração do guardião , selecione uma proteção de sua escolha.
- Selecione Todos para lidar com a detecção de ofensividade e injeção imediata em conjunto.
- Selecione Ofensividade para habilitar a detecção de conteúdo ofensivo ou prejudicial.
- Selecione Injeção de prompt para habilitar a detecção de ataques de prompt.
Nota:Se o seu LLM puder avaliar a ofensividade e a injeção de prompt em uma única solicitação, selecione Todos . Caso contrário, crie registros de proteção separados para cada ofensividade e injeção de prompt. - Em Alias de conexão e credencial , selecione o alias que você deseja integrar ao seu guardião personalizado.
- Selecione Enviar.
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Configure o limite de token de guardião personalizado.
- Navegar até Tudo > Definição do Sistema > Tabelas.
- Selecione Dados de configuração de controle da IA generativa [sys_gen_ai_control_setting_data] tabela.
- Na seção Links relacionados, selecione Mostrar lista .
- PESQUISE Limite de token guardião personalizado registre no Dados de controle da IA generativa coluna.
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Atualize o. Valor Campo do registro Limite de token guardião personalizado com o número máximo de tokens por solicitação.
O limite de token define o número máximo de tokens que o Guardrail pode processar em uma única avaliação. Se o conteúdo da solicitação exceder esse limite, o conteúdo será dividido em partes menores. Cada peça é avaliada separadamente em relação às regras de proteção.
Por exemplo, se o limite de token for 1000 e o conteúdo da solicitação for 2500 tokens, o sistema o dividirá em três partes e avaliará cada uma individualmente.