Crewai를 사용하여 AI 에이전트를위한 Guardrails를 구현하는 방법 | Alessandro Romano에 의해 | 2025 년 1 월
LLM 에이전트는 본질적으로 비 결정적입니다. AI 애플리케이션을위한 적절한 가드 레일 구현
LLM의 비 결정적 특성을 감안할 때, 응용 프로그램의 의도를 완전히 준수하지 않는 출력으로 쉽게 끝날 수 있습니다. 잘 알려진 예는 Tay입니다. Tay는 유명하게 공격적인 트윗을 게시하기 시작한 Microsoft Chatbot입니다.
LLM 응용 프로그램을 작업하고 추가 안전 전략을 구현 해야하는지 결정하고 싶을 때마다 다음 사항에 중점을두고 싶습니다.
- 콘텐츠 안전: 유해, 편향 또는 부적절한 콘텐츠를 생성 할 위험을 완화합니다.
- 사용자 신뢰: 투명하고 책임감있는 기능을 통해 자신감을 확립하십시오.
- 규제 준수: 법적 프레임 워크 및 데이터 보호 표준에 맞습니다.
- 상호 작용 품질: 명확성, 관련성 및 정확성을 보장하여 사용자 경험을 최적화합니다.
- 브랜드 보호: 위험을 최소화하여 조직의 평판을 보호합니다.
- 오용 방지: 잠재적 악성 또는 의도하지 않은 사용 사례를 예상하고 차단합니다.
곧 LLM 에이전트와 함께 일할 계획이라면 이 기사는 당신을위한 것입니다.
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