HealthBridge (bir sağlık uygulaması), Amazon Bedrock aracılığıyla bir LLM sunacaktır. Uyumluluk, tıbbi teşhis talimatlarını engellemeyi, model çıktılarından kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) kaldırmayı ve ihlalleri günlüğe kaydetmeyi gerektirir. Bu gereksinimleri karşılamak için uygun Bedrock guardrail yapılandırması ve entegrasyonu nedir?

Doğru cevap, Bedrock Guardrails'in yeteneklerini ve Amazon Comprehend PII algılamayı birleştirerek uyumluluk gereksinimlerini doğrudan karşılar. Bedrock Guardrails, tıbbi teşhis gibi reddedilen konuları engellemek için özel politikalarla yapılandırılabilir ve bu, modelin istenmeyen talimatlar vermesini önler. Amazon Comprehend PII algılama, model çıktılarındaki PII'yi otomatik olarak düzeltir ve bu da hassas verilerin açığa çıkmasını engeller. Son olarak, engellenen yanıtların ve düzeltilen alanların CloudWatch Logs ve S3'e denetim günlüğü, uyumluluk izleme ve raporlama için gerekli olan ihlal kaydını sağlar. Diğer seçenekler yetersizdir: Yalnızca prompt engineering'e güvenmek, modelin her zaman talimatlara uymayabileceği için güvenilir bir uyumluluk stratejisi değildir. IAM hizmet kontrol politikaları ve AWS WAF, Bedrock'un içeriğini filtrelemek için tasarlanmamıştır ve PII düzeltmesi sağlamaz. SageMaker Clarify, PII tespiti için kullanılabilirken, SageMaker'da model dağıtımı Bedrock kullanım senaryosundan farklıdır ve PII'yi düzeltmek için gece toplu işlere güvenmek, gerçek zamanlı uyumluluk gereksinimlerini karşılamaz.