Bezpieczeństwo plug-inów LLM i wykorzystywania narzędzi |…

Bezpieczeństwo Plug-inów i Tool Use w LLM

Tworzenie i operowanie plug-inami oraz użyciem narzędzi bezpiecznie przy użyciu stricte zdefiniowanych schematów, autoryzacji, polityk granic dozwolonych działań oraz oceny.

Pluginy/tools rozszerzają zdolności LLM, ale wprowadzają ryzyko. Wymagaj schematów, uprawnień, limitów na częstotliwość wywołań i monitorowania, aby zapobiec niepożądanej użyciu, wstrzymaniu lub szkodliwym działaniom.

Sprawdzalność: rejestracje polecen, wywołania narzędzi, odpowiedzi i działania.

Blok architektoniczny

Zawieranie deklaratywne specefikacji narzędzi z typami, ograniczeniami i autoryzacją.

demo na żywo · powiązana symulacja● LIVE

Sprawdzenia polityk przed/po wywołaniach narzędzia; listy zezwalających i zabraniających.

Używanie opadów i interwencji człowieka w pętli dla działań o wysokim ryzyku.

Zbieranie telemetryi: sukces/porażka, opóźnienie, koszt, naruszenia.

Często zadawane pytania

Czym jest cel dodawania silnika zasad do celów i parametrów?

Dodanie silnika zasad pozwala określić zasady, które rządzą interakcją plug-inów LLM (language learning models) z wejściami użytkownika i ich wyjściami, zapewniając zachowanie konstans i uniemożliwiając niezachęcone skutki.

Jak można zaimplementować rejestrowanie i metryki do monitorowania użycia narzędzi?

Zinstrumentowane rejestrowanie i metryki pozwalają śledzić wydajność narzędzi i rozpoznawanie potencjalnych problemów lub naruszeń zasad, co wspiera proaktywne monitorowanie i zarządzanie.

Jakie kroki należy podjąć do testowania plug-inów LLM na wady takie jak wtryskiwanie polecen?

Przeprowadzenie testów z biało-brazowym zespolem, w tym symulacji ataków wtryskiwania polecen i innych przypadków nieprawidłowego użycia, jest kluczowe przed wydaniem plug-inu, aby rozpoznać i zwalczyć potencjalne ryzyka bezpieczeństwa.

Jakie jest poleceńcze podejście do postepowego wdrożenia plug-inów LLM?

Postępowe wdrożenie plug-inów z użyciem przelaczników wyłączników i ograniczeń ruchu pozwala monitorować wydajność, szybko rozwiązywać występujące problemy i minimalizować potencjalny wpływ, jeśli napotkane są trudności.

Wypróbuj na żywo

Wszystko powyżej działa bezpośrednio w Twojej przeglądarce — otwórz Gradient Descent Visualiser i zmieniaj parametry podczas działania. Nic nie jest instalowane ani przesyłane na serwer, cały model działa w jednej karcie.

▶ Otwórz symulację Gradient Descent Visualiser

Bezpieczeństwo plug-inów LLM i wykorzystywania narzędzi | Wiedza z zakresu ML

Bezpieczeństwo Plug-inów i Tool Use w LLM

Sprawdzalność: rejestracje polecen, wywołania narzędzi, odpowiedzi i działania.

Sprawdzenia polityk przed/po wywołaniach narzędzia; listy zezwalających i zabraniających.

Często zadawane pytania

Wypróbuj na żywo

Co znalazłeś?