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使用数学上合理的自动推理检查，以防止 LLM 幻觉造成的事实错误（预览版）
内容提要
Amazon Bedrock Guardrails 新增的自动推理检查（预览版）旨在验证大型语言模型生成的响应准确性，防止事实错误。该功能通过数学算法确保输出与已知事实一致，用户可创建自动推理策略以验证生成内容的合规性，从而提升生成式人工智能应用的安全性和可靠性。
关键要点
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Amazon Bedrock Guardrails 新增自动推理检查（预览版），旨在验证大型语言模型生成的响应准确性。
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该功能通过数学算法确保输出与已知事实一致，防止幻觉导致的事实错误。
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用户可以创建自动推理策略，以验证生成内容的合规性，提升生成式人工智能应用的安全性和可靠性。
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自动推理是计算机科学领域，使用数学证明和逻辑推理验证系统行为，与机器学习不同。
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AWS 在多个关键服务领域应用自动推理，提升性能和开发速度。
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自动推理检查是唯一的生成式人工智能保护措施，帮助防止幻觉造成的事实错误。
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用户可以通过 Amazon Bedrock 控制台创建自动推理策略，编码组织的规则和程序。
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自动推理策略由变量和逻辑规则组成，便于用户验证 LLM 生成的内容是否符合指导方针。
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用户可以测试自动推理策略的有效性，系统会分析内容并提供验证结果和建议。
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实现高验证精度是一个迭代过程，需定期审查策略表现并进行调整。
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新的自动推理检查保护措施现已在美国西部 AWS 区域推出预览版，用户可申请访问。
延伸解读
自动推理检查的意义
自动推理检查为大型语言模型提供了一种数学验证机制，确保生成内容的准确性。这一功能不仅能防止幻觉导致的事实错误，还能提升生成式人工智能应用的可信度，尤其在涉及重要信息的场景中，如人力资源政策或产品信息。
用户自定义策略的灵活性
用户可以通过 Amazon Bedrock 控制台创建和调整自动推理策略，将组织的规则和程序编码为结构化的数学格式。这种灵活性使得用户能够根据具体需求定制验证流程，从而确保生成内容符合特定的合规性要求。
迭代过程的重要性
实现高验证精度是一个持续的迭代过程，用户需定期审查和调整自动推理策略。通过更新变量描述和逻辑规则，用户可以显著提高验证的准确性，确保系统能够更好地理解和处理自然语言中的复杂问题。
延伸问答
Amazon Bedrock Guardrails 的自动推理检查有什么作用？
自动推理检查旨在验证大型语言模型生成的响应准确性，防止幻觉导致的事实错误。
如何创建自动推理策略？
用户可以通过 Amazon Bedrock 控制台上传描述组织规则的文档，系统会自动创建初始的自动推理策略。
自动推理检查与机器学习有什么不同？
自动推理使用数学证明和逻辑推理验证系统行为，而机器学习主要用于进行预测。
用户如何测试自动推理策略的有效性？
用户可以在自动推理控制台中输入测试问题，并附上示例答案进行验证。
自动推理检查的验证结果如何处理？
如果验证结果无效，系统会显示导致无效的规则和建议，用户可以根据建议调整策略。
自动推理检查的预览版在哪些地区推出？
新的自动推理检查预览版已在美国西部（俄勒冈州）AWS 区域推出。
