Guardrails for Amazon Bedrock
การวางกติกาตีกรอบการทำงานของ AI
ตีกรอบให้ AI ปลอดภัย
คำศัพท์ที่ต้องรู้: - PII (Personally Identifiable Information): ข้อมูลส่วนบุคคลที่ระบุตัวตนได้ เช่น เลขบัตรประชาชน, เลขบัตรเครดิต, เบอร์โทรศัพท์ - Guardrails: รั้วกั้นขอบถนนที่ช่วยป้องกันไม่ให้รถตกเหว
Guardrails เหมือน "ตะแกรงดักจับและรั้วกั้น" ที่อยู่รอบตัว AI - ขาเข้า: ตะแกรงจะกรองคำหยาบหรือคำสั่งที่ผู้ใช้พยายามแฮก AI ทิ้งไป - ขาออก: ตะแกรงจะดักจับข้อมูลเซนซิทีฟ (เช่น PII บัตรเครดิต) ไม่ให้หลุดออกไปหาผู้ใช้ ถึงแม้โมเดลจะพยายามตอบออกมาก็ตาม
สรุป Key Takeaways
- Guardrails ช่วยป้องกันข้อมูล PII (Personally Identifiable Information) ไม่ให้หลุด
- ใช้บล็อกหัวข้อที่ไม่อยากให้ AI พูดถึง (Denied Topics) เช่น การเมือง, คู่แข่ง
- ใช้กรองคำหยาบ (Content Filters) ทั้งขาเข้า (Prompt) และขาออก (Response)
คำถามที่พบบ่อย
Bedrock Guardrails ทำอะไรได้บ้าง
ตั้งนโยบายกรองทั้ง input และ output: บล็อกหัวข้อต้องห้าม (denied topics), กรองเนื้อหาอันตราย (hate, violence ฯลฯ ปรับระดับได้), ปิดบัง/บล็อก PII, กรองคำเฉพาะ และตรวจ contextual grounding (คำตอบอิงจากบริบทจริงไหม — ช่วยจับ hallucination)
Guardrails ใช้ได้กับโมเดลไหนบ้าง
จุดที่ข้อสอบชอบวัด: guardrail หนึ่งชุดใช้ซ้ำได้กับหลายโมเดลใน Bedrock รวมถึง Agents และ Knowledge Bases — นโยบายความปลอดภัยจึงคุมจากที่เดียว ไม่ต้องเขียนใน prompt ของแต่ละแอป
แค่เขียนกติกาใน system prompt แทน guardrails ได้ไหม
ไม่พอสำหรับ production — system prompt ถูก override ด้วย prompt injection ได้ ส่วน guardrails ทำงานเป็นชั้นแยกนอกโมเดล กรองก่อนเข้าและหลังออก เชื่อถือได้กว่าและ audit ได้ ข้อสอบให้เลือกวิธีที่ "enforce ได้จริง" เสมอ
ลองทำ Quiz ท้ายบท
คำถามแนวข้อสอบของโมดูลนี้ 2 ข้อ · เฉลยทันที