如果您的应用程序使用 Bedrock 模型，并且遇到违反您内容政策的输出，您可以通过以下方式来解决这个问题：主动检测机制、实时过滤和后处理保障。第一步是在模型的响应到达最终用户之前实施内容审核检查。例如，您可以使用自动化分类器或正则表达式模式来标记有害内容，例如仇恨言论、露骨材料或个人身份信息。您可以集成 AWS Comprehend 的毒性检测或 Perspective API 等工具来扫描文本，以查找违反政策的行为。此外，您可以创建特定于您应用程序的自定义规则，例如阻止包含特定关键词（例如，种族歧视）的输出或将响应限制为预定义的主题。
一旦检测到有问题的内容，您就需要一个明确的处理策略。一种方法是用预定义的安全响应替换违反输出的内容，例如，“此内容不符合我们的指南。”您还可以实施一个日志记录系统来跟踪违规行为，这有助于识别模式（例如，某些提示始终如一地触发不良输出）并改进您的保障措施。对于关键用例，请考虑在标记的内容显示给用户之前添加人工审核步骤。如果模型经常生成违反政策的内容，您可以限制用户交互，例如，暂时阻止重复提交有害提示的用户。使用速率限制或在违规后要求 CAPTCHA 验证等工具可以阻止滥用行为。
最后，持续监控和迭代至关重要。定期使用模拟边缘案例的测试用例（例如，旨在绕过过滤器的对抗性提示）来审核模型的输出。随着新型违规行为的出现，更新您的检测规则——例如，如果用户开始以您的过滤器未预料到的创造性方式措辞有害请求。您还可以使用符合政策的数据集对模型进行微调，以减少源头的违规行为。例如，如果模型偶尔会生成医疗建议，而这与您的指南相悖，则可以使用明确拒绝此类请求的示例对其进行重新训练。将自动化系统与用户反馈机制（例如，“举报”按钮）相结合，可以创建一个反馈循环，从而随着时间的推移提高安全性。