Guardrails AI
Memvalidasi output model terhadap skema bukan hanya berharap — dan mengajukan pertanyaan ulang ketika validasi gagal.
Celah yang diisi adalah spesifik: model mengembalikan teks yang hampir valid JSON, dan parser Anda mengalami kesalahan. Guardrails memungkinkan Anda untuk mendeklarasikan validator dan membungkus panggilan sehingga kegagalan memicu pengajuan ulang dengan kesalahan yang disertakan, bukan pengecualian di produksi. Pusat validatornya mencakup kasus umum — deteksi PII, bahasa beracun, penyebutan kompetitor, keterjangkauan URL — dan Anda dapat menulis validator Anda sendiri. Perlakukan sebagai pertahanan dalam kedalaman, bukan sebagai jaminan keamanan: validator menangkap kelas kesalahan, bukan semua kesalahan.
Cocok untuk: Output terstruktur yang harus diparsing dengan andal, dan periksaan PII atau kebijakan sebelum konten mencapai pengguna
Yang bisa Anda lakukan sekarang
- Periksa kemampuan validasi
- Pastikan integrasi dengan sistem lain
- Periksa biaya operasional
Apa itu
Guardrails AI adalah alat yang memvalidasi output model terhadap skema, bukan hanya mengharapkan hasil yang valid. Alat ini memungkinkan Anda untuk mendeklarasikan validator dan membungkus panggilan sehingga kegagalan memicu pengajuan ulang dengan kesalahan yang disertakan, bukan pengecualian di produksi.
Guardrails AI memiliki pusat validator yang mencakup kasus umum seperti deteksi PII, bahasa beracun, penyebutan kompetitor, dan keterjangkauan URL. Anda juga dapat menulis validator Anda sendiri.
Di mana ia berada dalam tumpukan deploy
Alat seperti Guardrails AI biasanya digunakan dalam produksi untuk memvalidasi output model sebelum dikirim ke pengguna. Mereka berada di antara model dan pengguna, memastikan bahwa output yang dihasilkan valid dan sesuai dengan skema yang diharapkan.
Dalam tumpukan deploy, alat seperti Guardrails AI biasanya berada di samping model dan pengguna, memastikan bahwa output yang dihasilkan valid dan sesuai dengan skema yang diharapkan. Mereka juga dapat berinteraksi dengan sistem lain seperti database dan layanan web.
Bagaimana mengevaluasinya
Untuk mengevaluasi Guardrails AI, Anda perlu mempertimbangkan beberapa faktor seperti kemampuan validasi, kemampuan pengajuan ulang, dan integrasi dengan sistem lain. Berikut beberapa hal yang perlu Anda periksa:
- Feed data yang tidak valid ke dalam sistem dan periksa apakah Guardrails AI dapat mendeteksi kesalahan
- Inject failure ke dalam sistem dan periksa apakah Guardrails AI dapat memicu pengajuan ulang dengan kesalahan yang disertakan
- Periksa output yang dihasilkan oleh Guardrails AI dan pastikan bahwa output tersebut valid dan sesuai dengan skema yang diharapkan
- Ukur waktu respons Guardrails AI dalam menghandle pengajuan ulang
- Periksa integrasi Guardrails AI dengan sistem lain seperti database dan layanan web
- Periksa kemampuan Guardrails AI dalam menangani kasus umum seperti deteksi PII dan bahasa beracun
Apa yang perlu diverifikasi sebelum Anda berkomitmen
Sebelum Anda berkomitmen menggunakan Guardrails AI, Anda perlu mempertimbangkan beberapa faktor seperti lisensi, biaya operasional, dan kemampuan dalam menangani kegagalan. Berikut beberapa hal yang perlu Anda periksa:
- Periksa lisensi Guardrails AI dan pastikan bahwa lisensi tersebut sesuai dengan kebutuhan Anda
- Periksa biaya operasional Guardrails AI dan pastikan bahwa biaya tersebut sesuai dengan anggaran Anda
- Periksa kemampuan Guardrails AI dalam menangani kegagalan dan pastikan bahwa kemampuan tersebut sesuai dengan kebutuhan Anda
- Periksa integrasi Guardrails AI dengan sistem lain dan pastikan bahwa integrasi tersebut sesuai dengan kebutuhan Anda
- Periksa kemampuan Guardrails AI dalam menangani kasus umum dan pastikan bahwa kemampuan tersebut sesuai dengan kebutuhan Anda
- Periksa dokumentasi Guardrails AI dan pastikan bahwa dokumentasi tersebut lengkap dan mudah dipahami