Databricks
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在Databricks上实施LLM护栏以安全和负责任地部署生成式AI
内容提要
Databricks推出了Guardrails功能，支持使用开源LLMs构建的聊天机器人，确保适当的行为。通过Model Serving Foundation Model APIs (FMAPI)的私有预览，用户可以防止有害或不安全的内容。提供了Inference Tables和Lakehouse Monitoring来记录模型请求和响应，并监控模型性能。Guardrails帮助团队更快地投入生产，并防止模型与不安全的内容交互。可以使用Databricks Feature Serving定义自定义的Guardrails。Inference Tables和Lakehouse Monitoring允许跟踪和可视化模型的性能和安全性。Databricks提供了一个统一的平台，用于构建和普及负责任的人工智能。
关键要点
- Databricks推出Guardrails功能，支持使用开源LLMs构建的聊天机器人，确保适当的行为。
- 通过Model Serving Foundation Model APIs (FMAPI)的私有预览，用户可以防止有害或不安全的内容。
- 提供Inference Tables和Lakehouse Monitoring来记录模型请求和响应，并监控模型性能。
- Guardrails帮助团队更快地投入生产，并防止模型与不安全的内容交互。
- 可以使用Databricks Feature Serving定义自定义的Guardrails。
- Inference Tables和Lakehouse Monitoring允许跟踪和可视化模型的性能和安全性。
- Databricks提供了一个统一的平台，用于构建和普及负责任的人工智能。
延伸问答
Databricks的Guardrails功能有什么作用？
Guardrails功能帮助确保使用开源LLMs构建的聊天机器人遵循适当的行为，防止与不安全内容的交互。
如何使用Databricks的安全过滤器？
通过在请求中设置enable_safety_filter=True，可以启用安全过滤器，自动检测并过滤掉有害内容。
Inference Tables和Lakehouse Monitoring的功能是什么？
Inference Tables记录模型请求和响应，Lakehouse Monitoring监控模型性能和安全性，二者结合提供全面的模型审计和监控。
如何定义自定义的Guardrails？
可以使用Databricks Feature Serving定义自定义的Guardrails，通过包装正则表达式或函数并将其部署为端点来实现。
Guardrails如何帮助团队加快生产进程？
Guardrails通过防止模型与不安全内容交互，使团队能够更快地将AI应用投入生产，减少对模型响应的担忧。
Databricks如何支持负责任的人工智能？
Databricks提供统一的平台，结合Guardrails、Inference Tables和Lakehouse Monitoring，帮助团队构建和普及负责任的人工智能。
