某團隊正在使用 Amazon Bedrock 的基礎模型 (FM) 建構生成式 AI 聊天機器人。在測試期間，該聊天機器人容易受到提示注入攻擊。哪種方法能以最少的實作工作來保護聊天機器人？

啟用 Amazon Bedrock Guardrails 內容篩選器並指定拒絕的主題是保護聊天機器人免受提示注入攻擊最有效且實作工作量最少的方法。Guardrails 專為此類安全問題設計，允許您定義安全策略和拒絕的主題，以過濾輸入和輸出內容。微調基礎模型雖然可能有效，但需要大量的資料和運算資源，且實作複雜。替換基礎模型可能無法解決根本問題，且涉及重新設計。思維鏈提示主要用於提高模型推理能力，而非直接防禦惡意輸入。