本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 為 Connect AI 代理器建立 AI 護欄
*AI 防護機制*是一種資源，可讓您根據您的使用案例和負責任的 AI 政策實作防護機制。
Connect AI 代理器使用 Amazon Bedrock 護欄。您可以在 Connect Customer 管理員網站上建立和編輯這些防護機制。
**Topics**
+ [須知事項](#important-ai-guardrail)
+ [如何建立 AI 防護機制](#create-ai-guardrail)
+ [變更預設封鎖訊息](#change-default-blocked-message)
+ [設定 AI 防護機制政策的 CLI 命令範例](#guardrail-policy-configurations)
## 須知事項
+ 您最多可以建立三個自訂防護機制。
+ Connect AI 代理器的護欄支援與 Amazon Bedrock 護欄傳統層相同的語言。如需支援的完整語言清單，請參閱 [Amazon Bedrock 防護機制支援的語言](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-supported-languages.html)。無法評估其他語言的文字內容。
+ 設定或編輯防護機制時，強烈建議您使用不同組態進行實驗和基準測試。您的部分組合可能會出現意外後果。測試防護機制，以確保結果符合您的使用案例需求。
+ 使用串流回應啟用護欄時，會有額外的延遲，因為文字區塊必須在交付之前進行緩衝和掃描。這主要會影響time-to-first-token(TTFT)，因為系統需要累積足夠的文字來執行有意義的護欄評估，才能將第一個區塊串流給最終使用者。預期在 TTFT 之上會有輕微的額外延遲，取決於護欄組態。由於護欄掃描仍必須處理最小的文字緩衝區，因此較短的回應可能會按比例遇到更明顯的延遲。這是內容安全準確性和回應速度之間的固有權衡。如果您的使用案例區分延遲，請考慮所有互動是否需要護欄，或者是否可以選擇性地套用護欄。如需同步護欄串流模式的詳細資訊，請參閱《*Amazon Bedrock 使用者指南*》中的[設定串流回應行為以篩選內容](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-streaming.html)。
## 如何建立 AI 防護機制
1. 使用具有 AI Connect Customer 代理程式設計工具 **AI 護欄的帳戶登入管理員網站 - 在安全性設定檔中建立**許可。 ****
1. 在管理員網站左側導覽選單中，選擇 AI Connect Customer 代理程式設計工具、**AI 護欄**。 ****
1. 在**防護機制**頁面上，選擇**建立防護機制**。
1. 在**建立 AI 防護機制**對話方塊上，輸入防護機制的名稱和說明，然後選擇**建立**。
1. 在 **AI 防護機制建置器**頁面上，根據需要填寫下列欄位，為您的防護機制建立政策：
+ **內容篩選條件**：調整篩選條件強度，以協助封鎖包含有害內容的輸入提示或模型回應。根據偵測某些預先定義的有害內容類別來進行篩選 - 仇恨、侮辱、性、暴力、行為不當和提示攻擊。
+ **拒絕的主題**：定義一組在應用程式內容中不理想的主題。如果在使用者查詢或模型回應中偵測到，則篩選條件將協助封鎖它們。您最多可以新增 30 個拒絕的主題。
+ **內容依據檢查**：根據來源的依據和與使用者查詢的相關性，協助偵測和篩選模型回應中的幻覺。
+ **單字篩選條件**：設定篩選條件，以協助封鎖不需要的單字、片語和褻瀆 (完全相符)。這類單字可以包含令人反感的詞彙、競爭對手名稱等。
+ **敏感資訊篩選條件**：設定篩選條件以協助封鎖或遮罩敏感資訊，例如使用者輸入和模型回應中的個人身分識別資訊 (PII) 或自訂規則運算式。
封鎖或遮罩是根據 SSN 號碼、出生日期、地址等實體中標準格式的敏感資訊的概率偵測。這也允許設定識別符模式的規則運算式型偵測。
+ **封鎖訊息**：自訂您的防護機制封鎖輸入或模型回應時，要向使用者顯示的預設訊息。
Amazon Connect 不支援**影像內容篩選條件**，以協助偵測和篩選掉不當或有害的影像內容。
1. 完成防護機制後，選擇**儲存**。
從版本下拉式清單中進行選取時，**Latest:Draft** 一律會傳回 AI 防護機制的儲存狀態。
1. 選擇**發布**。已儲存 AI 防護機制的更新、AI 防護機制可見性狀態設為**已發布**，並已建立新的 AI 防護機制版本。
從版本下拉式清單中進行選取時，**Latest:Published** 一律會傳回 AI 防護機制的儲存狀態。
## 變更預設封鎖訊息
本章節說明如何變更向使用者顯示之封鎖訊息的範例，來存取 Connect Customer 員管理網站的 AI 防護機制建置器和編輯器。
下圖範例顯示向使用者顯示的預設封鎖訊息。預設訊息為「防護機制已封鎖輸入文字」。
**若要變更預設封鎖訊息**
1. 登入 Connect Customer 管理員網站，網址為 https：//{{instance name}}.my.connect.aws/。使用管理員帳戶或具有 **AI 代理程式設計工具**的帳戶 - **AI 護欄** - 在安全性設定檔中**建立**許可。
1. 在導覽功能表中，選擇 **AI 代理程式設計工具**、**AI 護欄**。
1. 在 **AI 防護機制**頁面上，選擇**建立 AI 防護機制**。畫面即會顯示一個對話方塊，讓您指派名稱和說明。
1. 在**建立 AI 防護機制**對話方塊上，輸入名稱和說明，然後選擇**建立**。如果您已有三個防護機制，您會收到錯誤訊息，如下圖所示。
如果您收到此訊息，請考慮編輯現有防護機制 (而非建立另一個防護機制) 來滿足您的需求。或者，請刪除一個防護機制，以建立另一個。
1. 若要變更防護機制封鎖模型回應時顯示的預設訊息，請捲動至**封鎖訊息**區段。
1. 輸入您要顯示的封鎖訊息文字，選擇**儲存**，然後選擇**發布**。
## 設定 AI 防護機制政策的 CLI 命令範例
以下範例顯示如何使用 AWS CLI 設定 AI 防護機制政策。
### 封鎖不需要的主題
使用下列範例 AWS CLI 命令來封鎖不需要的主題。
```
aws qconnect update-ai-guardrail
--cli-input-json {
"assistantId": "a0a81ecf-6df1-4f91-9513-3bdcb9497e32",
"aiGuardrailId": "9147c4ad-7870-46ba-b6c1-7671f6ca3d95",
"blockedInputMessaging": "Blocked input text by guardrail",
"blockedOutputsMessaging": "Blocked output text by guardrail",
"visibilityStatus": "PUBLISHED",
"topicPolicyConfig": {
"topicsConfig": [
{
"name": "Financial Advice",
"definition": "Investment advice refers to financial inquiries, guidance, or recommendations with the goal of generating returns or achieving specific financial objectives.",
"examples": ["- Is investment in stocks better than index funds?", "Which stocks should I invest into?", "- Can you manage my personal finance?"],
"type": "DENY"
}
]
}
}
```
### 篩選有害和不當內容
使用下列範例 AWS CLI 命令來篩選有害和不適當的內容。
```
aws qconnect update-ai-guardrail
--cli-input-json {
"assistantId": "a0a81ecf-6df1-4f91-9513-3bdcb9497e32",
"aiGuardrailId": "9147c4ad-7870-46ba-b6c1-7671f6ca3d95",
"blockedInputMessaging": "Blocked input text by guardrail",
"blockedOutputsMessaging": "Blocked output text by guardrail",
"visibilityStatus": "PUBLISHED",
"contentPolicyConfig": {
"filtersConfig": [
{
"inputStrength": "HIGH",
"outputStrength": "HIGH",
"type": "INSULTS"
}
]
}
}
```
### 篩選有害和不當字詞
使用下列範例 AWS CLI 命令來篩選有害和不適當的字詞。
```
aws qconnect update-ai-guardrail
--cli-input-json {
"assistantId": "a0a81ecf-6df1-4f91-9513-3bdcb9497e32",
"aiGuardrailId": "9147c4ad-7870-46ba-b6c1-7671f6ca3d95",
"blockedInputMessaging": "Blocked input text by guardrail",
"blockedOutputsMessaging": "Blocked output text by guardrail",
"visibilityStatus": "PUBLISHED",
"wordPolicyConfig": {
"wordsConfig": [
{
"text": "Nvidia",
},
]
}
}
```
### 偵測模型回應中的幻覺
使用下列範例 AWS CLI 命令來偵測模型回應中的幻覺。
```
aws qconnect update-ai-guardrail
--cli-input-json {
"assistantId": "a0a81ecf-6df1-4f91-9513-3bdcb9497e32",
"aiGuardrailId": "9147c4ad-7870-46ba-b6c1-7671f6ca3d95",
"blockedInputMessaging": "Blocked input text by guardrail",
"blockedOutputsMessaging": "Blocked output text by guardrail",
"visibilityStatus": "PUBLISHED",
"contextualGroundPolicyConfig": {
"filtersConfig": [
{
"type": "RELEVANCE",
"threshold": 0.50
},
]
}
}
```
### 修改敏感資訊
使用下列範例 AWS CLI 命令來修訂敏感資訊，例如個人身分識別資訊 (PII)。
```
aws qconnect update-ai-guardrail
--cli-input-json {
"assistantId": "a0a81ecf-6df1-4f91-9513-3bdcb9497e32",
"aiGuardrailId": "9147c4ad-7870-46ba-b6c1-7671f6ca3d95",
"blockedInputMessaging": "Blocked input text by guardrail",
"blockedOutputsMessaging": "Blocked output text by guardrail",
"visibilityStatus": "PUBLISHED",
"sensitiveInformationPolicyConfig": {
"piiEntitiesConfig": [
{
"type": "CREDIT_DEBIT_CARD_NUMBER",
"action":"BLOCK",
},
]
}
}
```