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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）
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原文中文，约3800字，阅读约需9分钟。
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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。
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关键要点
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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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。
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