在金融服务中,如何利用大语言模型(LLMs)应用护栏?

在金融服务中,如何利用大语言模型(LLMs)应用护栏?

护栏通过过滤和监视输入和输出来防止llm无意中暴露安全信息。例如,如果用户请求机密数据 (例如专有公司信息或私人用户数据),则护栏可以检测到这些请求并阻止可能危及安全性的任何输出。这在医疗保健、法律和金融等领域尤为重要,在这些领域,敏感信息必须得到保护。

此外,护栏可以使用上下文感知机制来确保LLM不会生成可能无意中引用或泄露安全数据的输出。如果LLM是在包含安全或敏感信息的数据集上训练的,则护栏可以识别何时可以在模型的输出中暴露此类信息,并防止其被共享。

护栏还可以包括检查,以防止模型生成包含特定关键字 (如加密密钥、密码或其他机密术语) 的输出。通过实时监视模型的输出并使用高级检测算法,系统可以防止可能嵌入在用户查询或响应中的安全信息的泄漏。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
AutoML在医疗保健中的应用是怎样的?
“自动机器学习(AutoML)正越来越多地应用于医疗保健,以简化预测模型的开发和部署。该技术自动化了算法选择、参数调整和模型验证的过程,使医疗专业人员和开发人员能够在不需要深厚机器学习专业知识的情况下创建有效模型。AutoML可以帮助多个领
Read Now
遥测在数据库可观测性中扮演着什么角色?
遥测在数据库可观测性中发挥着至关重要的作用,它提供了有关数据库系统性能和健康状态的实时数据和洞察。遥测涉及度量和日志的收集、传输和分析,这帮助开发人员和数据库管理员监控数据库在不同条件下的运行情况。通过捕获查询响应时间、资源利用率和错误率等
Read Now
如何对数据库进行反规范化?
"去规范化数据库是指将多个表合并或添加冗余数据,以提高读取性能,代价是增加数据管理的复杂性。在关系数据库中,通常偏好规范化以最小化冗余并确保数据完整性。然而,当一个系统需要频繁的读取操作且可以容忍一定的数据重复时,去规范化可以成为一种有益的
Read Now

AI Assistant