Quais são as etapas apropriadas para usar grandes modelos de linguagem (LLMs) de forma segura no Amazon Bedrock?

A resposta correta enfatiza duas práticas cruciais para a segurança no uso de LLMs no Amazon Bedrock: a engenharia de prompt e a segurança de acesso. Escrever prompts claros e específicos ajuda a guiar o LLM para respostas desejadas e a mitigar riscos de geração de conteúdo inadequado ou não intencional. Configurar funções e políticas do AWS IAM com o princípio do menor privilégio garante que os usuários e serviços tenham apenas as permissões necessárias para interagir com os LLMs e o Bedrock, minimizando a superfície de ataque e o potencial de acesso não autorizado. As outras opções são incorretas porque: Habilitar o AWS Audit Manager é para auditoria de conformidade e não diretamente para a segurança operacional dos LLMs. Ativar os trabalhos automáticos de avaliação de modelo do Amazon Bedrock é importante para a qualidade e desempenho do modelo, mas não aborda diretamente a segurança de acesso ou a mitigação de riscos de prompt. Usar o Amazon CloudWatch Logs para explicabilidade e monitoramento de vieses é uma boa prática para observabilidade e ética de IA, mas não é a principal medida para a segurança de uso de LLMs no Bedrock.