]]>14063衡量 AI Guardrails 在生成式 AI 應用中的有效性和性能
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/measuring-the-effectiveness-and-performance-of-ai-guardrails-in-generative-ai-applications/
Mon, 03 Mar 2025 06:18:06 +0000http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13146Continued]]>保護 AI 智能體和其他對話式 AI 應用,以確保安全、品牌和可靠的行為,這對企業至關重要。 NVIDIA NeMo Guardrails 通過 AI Guardrails 為內容安全、主題控制、越獄檢測等提供強大的保護,以評估和優化 Guardrail 性能。 在本文中,我們將探索用于測量和優化 AI 護欄有效性的技術,確保您的 AI 應用在仔細定義的邊界內運行,同時滿足用戶體驗和其他設計要求。 NeMo Guardrails 提供了一個 評估工具 ,用于在給定特定 AI Guardrails 策略的情況下監控策略合規性。除了 LLM 生成響應的策略合規性率之外,該工具還提供了有關延遲和 LLM 令牌使用效率等關鍵性能指標的見解。本文將指導您完成評估工具,重點介紹每個指標在優化 AI 應用方面發揮的作用。 隨著企業不斷突破 AI 的極限,平衡性能和成本效益已成為重中之重。
]]>13146如何使用 NVIDIA NeMo Guardrails 為客戶服務保護 AI 智能體
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/how-to-safeguard-ai-agents-for-customer-service-with-nvidia-nemo-guardrails/
Thu, 16 Jan 2025 06:23:28 +0000http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12699Continued]]>AI 代理為 企業擴展和提升客戶服務以及支持交互提供了重要機會。這些客服人員可自動處理日常查詢并縮短響應時間,從而提高效率和客戶滿意度,幫助組織保持競爭力。 但是,除了這些優勢之外, AI 智能體也存在風險 。 大語言模型(LLMs) 容易生成不當內容或離題內容,并且容易受到“jailbreak”攻擊。為了充分發揮生成式 AI 在客戶服務中的潛力,實施可靠的 AI 安全措施至關重要。 本教程為 AI 構建者提供了切實可行的步驟,以便將基本的安全措施集成到適用于客戶服務應用的 AI 智能體中。它展示了如何利用 NVIDIA NeMo Guardrails ,一種可擴展的鐵路編排平臺,包括作為 NVIDIA NIM 微服務提供的以下三個新的 AI 保障模型: 通過本教程,您將學習如何部署 AI 智能體,在保持客戶信任和品牌完整性的同時提供快速、準確的響應。
]]>12389使用 NVIDIA NIM 和 NVIDIA NeMo Guardrails 保護生成式 AI 部署
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/securing-generative-ai-deployments-with-nvidia-nim-and-nvidia-nemo-guardrails/
Mon, 05 Aug 2024 05:31:24 +0000http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10934Continued]]>隨著企業采用由大型語言模型(LLMs)提供支持的生成式 AI 應用,越來越需要實施護欄以確保安全并符合可靠 AI 原則。 NVIDIA NeMo Guardrails 提供可編程護欄,可確保對話的安全性、可控性和可靠性,同時防止常見的 LLM 漏洞。除了構建更安全的應用程序外,安全、高效和可擴展的部署流程是充分發揮生成式 AI 潛力的關鍵。 NVIDIA NIM 為開發者提供了一套易于使用的微服務,旨在跨數據中心、工作站和云安全、可靠地部署高性能 AI 模型推理。NIM 是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分。 通過將 NeMo Guardrails 與用于最新 AI 模型的 NIM 微服務集成,開發者可以更輕松地構建和部署可控 LLM 應用,并提高準確性和性能。NIM 提供行業標準 API,可與應用和熱門開發工具快速集成。