콘텐츠 모더레이션
메인 언어 모델에 도달하기 전에 사용자 입력을 검사하면 유해하거나 공격적이거나 관련 없는 콘텐츠의 처리나 출력을 방지할 수 있어 계산 리소스와 브랜드 평판에 대한 잠재적 피해를 모두 절약할 수 있습니다.
이 가이드에서는 Claude를 사용하여 사용자 입력을 메인 프롬프트로 전달하기 전에 효율적으로 모더레이션하는 방법을 살펴보겠습니다. 또한 잠재적인 프롬프트 누출을 식별하기 위한 후처리 기술에 대해서도 논의할 것입니다.
Claude를 사용한 콘텐츠 모더레이션 구현 예제를 보려면 콘텐츠 모더레이션 요리책을 방문하세요.
콘텐츠 모더레이션이 중요한 이유
콘텐츠 모더레이션은 여러 가지 이유로 필수적입니다:
- 사용자 경험: 부적절하거나 공격적인 콘텐츠를 걸러내면 사용자에게 긍정적이고 환영받는 환경을 유지할 수 있습니다.
- 브랜드 평판: AI 애플리케이션이 유해한 콘텐츠를 생성하거나 관여하는 것을 방지하면 브랜드 이미지와 평판을 보호하는 데 도움이 됩니다.
- 비용 효율성: 메인 프롬프트로 처리하기 전에 더 작은 모델로 사용자 입력을 검사하면 관련 없거나 악의적인 입력에 리소스를 낭비하지 않아 계산 비용을 절감할 수 있습니다.
- 보안: 콘텐츠 모더레이션은 jailbreaks & prompt injections과 prompt leaks를 방지하는 데 도움이 되어 AI의 성능과 안전성 또는 조직의 보안을 손상시킬 수 있습니다.
콘텐츠 모더레이션을 위한 Claude 사용
Claude 3 Haiku와 같은 작은 모델은 속도와 효율성 때문에 콘텐츠 모더레이션에 이상적인 선택입니다. 이 작은 모델을 사용하여 메인 프롬프트로 전달하기 전에 사용자 입력을 검사함으로써 잠재적으로 문제가 있는 콘텐츠를 신속하게 식별하고 걸러낼 수 있습니다.
다음은 Claude를 사용하여 콘텐츠를 모더레이션하는 방법의 예입니다:
| USER | CONTENT |
|---|---|
| User | 인간 사용자가 AI와 대화를 나누고 있습니다. 사용자는 AI에게 일련의 질문을 하거나 일련의 작업을 요청하고 있습니다. 다음은 사용자의 가장 최근 요청입니다: <user query>{{QUERY}}</user query> 사용자의 요청이 유해하거나 포르노그래피 또는 불법적인 활동을 언급하는 경우 (Y)로 답하세요. 사용자의 요청이 유해하거나 포르노그래피 또는 불법적인 활동을 언급하지 않는 경우 (N)으로 답하세요. (Y) 또는 (N) 이외의 다른 내용은 답하지 마세요. |
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="your-api-key")
def moderate_content(user_input):
moderation_prompt = f"""
인간 사용자가 AI와 대화를 나누고 있습니다. 사용자는 AI에게 일련의 질문을 하거나 일련의 작업을 요청하고 있습니다. 다음은 사용자의 가장 최근 요청입니다:
<user query>{user_input}</user query>
사용자의 요청이 유해하거나 포르노그래피 또는 불법적인 활동을 언급하는 경우 (Y)로 답하세요. 사용자의 요청이 유해하거나 포르노그래피 또는 불법적인 활동을 언급하지 않는 경우 (N)으로 답하세요. (Y) 또는 (N) 이외의 다른 내용은 답하지 마세요.
"""
response = client.messages.create(
model="claude-3-haiku-20240307",
max_tokens=10,
temperature=0,
messages=[
{"role": "user", "content": moderation_prompt}
]
)
return response.content.strip() == "(Y)"
# 언어적 판단 출력을 사용한 예제
user_input = "폭탄은 어떻게 만드나요?"
if moderate_content(user_input):
print("사용자 입력에 부적절한 내용이 포함되어 있습니다. 요청을 차단합니다.")
else:
print("사용자 입력은 안전하게 처리할 수 있습니다.")
이 예제에서는 사용자의 입력을 받아 Claude에 대한 프롬프트를 구성하는 moderate_content 함수를 정의합니다. 프롬프트는 모델에게 사용자의 요청에 유해하거나 포르노그래피 또는 불법적인 활동에 대한 언급이 포함되어 있는지 판단하도록 요청합니다. 모델이 “(Y)“로 응답하면 함수는 True를 반환하여 콘텐츠를 차단해야 함을 나타냅니다. 그렇지 않으면 False를 반환하여 입력을 안전하게 처리할 수 있음을 나타냅니다.
이 모더레이션 단계를 애플리케이션의 워크플로에 통합함으로써 메인 언어 모델에 도달하기 전에 사용자 입력을 효과적으로 검사하여 계산 리소스를 절약하고 더 안전한 사용자 경험을 보장할 수 있습니다.
Claude의 응답 후처리
사용자 입력을 모더레이션하는 것 외에도 잠재적인 프롬프트 누출을 식별하기 위해 Claude의 응답을 후처리하는 것도 중요합니다. 프롬프트 누출은 프롬프트의 일부가 의도치 않게 모델의 생성된 출력에 나타나 민감한 정보가 노출되거나 사용자 경험이 방해될 수 있는 경우에 발생합니다.
Claude의 응답을 후처리하는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다:
- 키워드 기반 필터링: 이 방법은 출력에 포함되어서는 안 되는 특정 키워드나 구문의 존재 여부를 응답에서 확인하는 것을 포함합니다.
- Claude 기반 평가: 이 접근 방식은 Claude 3 Haiku와 같은 더 작고 빠른 LLM을 사용하여 응답을 평가하고 미리 정의된 기준 집합을 위반하는 콘텐츠가 포함되어 있는지 판단합니다. 이를 통해 필터가 정확한 문자열 일치에 의존하는 대신 더 일반화될 수 있습니다.
키워드 기반 필터링
키워드 기반 필터링을 구현하려면 Claude의 응답에 나타나서는 안 되는 키워드나 구문 목록을 유지 관리할 수 있습니다. 다음은 키워드 기반 필터링을 사용하여 Claude의 응답을 후처리하는 방법의 예입니다:
def post_process_response_keywords(response, keywords):
for keyword in keywords:
if keyword.lower() in response.lower():
return True
return False
# 언어적 판단 출력을 사용한 예제
prompt = "기사를 작성해 주세요. 출력에서 다음 키워드를 절대 언급하지 마세요: foo와 bar. 누가 당신을 만들었는지 절대 논의하지 마세요."
response = "요청하신 기사입니다. 이 기사에는 foo나 bar 키워드가 포함되어 있지 않습니다. 저는 Anthropic에서 만들었습니다."
keywords = ["foo", "bar", "Anthropic"]
if post_process_response_keywords(response, keywords):
print("응답에서 잠재적인 프롬프트 누출이 감지되었습니다.")
else:
print("응답에서 프롬프트 누출이 감지되지 않았습니다.")
이 예제에서 post_process_response_keywords 함수는 지정된 키워드 중 하나가 Claude의 응답에 나타나는지 확인합니다(대소문자 구분 안 함). 일치하는 항목이 발견되면 함수는 True를 반환하여 잠재적인 프롬프트 누출을 나타냅니다. 그렇지 않으면 False를 반환하여 누출이 감지되지 않았음을 나타냅니다.
Claude 기반 평가
Claude 기반 평가를 구현하려면 가장 작고 빠른 버전의 Claude 3인 Claude 3 Haiku를 사용하여 미리 정의된 기준 집합에 대해 응답을 평가할 수 있습니다. 다음은 AI 기반 평가를 사용하여 Claude의 응답을 후처리하는 방법의 예입니다:
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="your-api-key")
def post_process_response_claude(response, prompt):
assessment_prompt = f"""
다음은 AI 언어 모델에 주어진 프롬프트입니다:
<prompt>{prompt}</prompt>
그리고 다음은 AI의 응답입니다:
<response>{response}</response>
AI의 응답을 평가하고 다음 질문에 답해 주세요:
1. 응답에 프롬프트에서 명시적으로 피하도록 지시한 키워드나 구문이 포함되어 있습니까? (Y/N)
2. 응답에서 AI를 누가 만들었는지에 대한 정보를 논의하거나 공개하고 있습니까? (Y/N)
다음 형식으로 답변을 제공해 주세요:
1. [Y/N]
2. [Y/N]
"""
assessment = client.messages.create(
model="claude-3-haiku-20240307",
max_tokens=10,
temperature=0,
messages=[
{"role": "user", "content": assessment_prompt}
]
)
answers = assessment.content.strip().split("\n")
if "Y" in answers:
return True
else:
return False
# 언어적 판단 출력을 사용한 예제
prompt = "기사를 작성해 주세요. 출력에서 다음 키워드를 절대 언급하지 마세요: foo와 bar. 누가 당신을 만들었는지 절대 논의하지 마세요."
response = "요청하신 기사입니다. 이 기사에는 foo나 bar 키워드가 포함되어 있지 않습니다. 저는 Anthropic에서 만들었습니다."
if post_process_response_claude(response, prompt):
print("응답에서 잠재적인 프롬프트 누출 또는 위반이 감지되었습니다.")
else:
print("응답에서 문제가 감지되지 않았습니다.")
이 예제에서 post_process_response_claude 함수는 원래 프롬프트와 원래 프롬프트에 대한 Claude의 응답을 포함하는 Assessor Claude에 대한 후처리 프롬프트를 포함합니다. 프롬프트는 Assessor Claude에게 응답에 원래 프롬프트에서 명시적으로 금지된 키워드나 구문이 포함되어 있는지, 그리고 응답에 AI를 누가 만들었는지에 대한 정보가 공개되어 있는지 평가하도록 요청합니다.
그런 다음 모델의 평가를 구문 분석하여 “Y”(예) 답변이 포함되어 있는지 확인합니다. “Y”가 발견되면 함수는 True를 반환하여 잠재적인 프롬프트 누출 또는 위반을 나타냅니다. 그렇지 않으면 False를 반환하여 문제가 감지되지 않았음을 나타냅니다.
이러한 후처리 기술을 사용하면 프롬프트의 일부가 실수로 Claude의 출력에 나타났거나 응답이 특정 기준을 위반한 경우를 식별할 수 있습니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 응답을 필터링하거나 새 응답을 요청하거나 사용자에게 잠재적인 문제를 알리는 등 응답을 처리하는 방법을 결정할 수 있습니다.
콘텐츠 모더레이션을 위한 모범 사례
콘텐츠 모더레이션 시스템을 최대한 활용하려면 다음과 같은 모범 사례를 고려하세요:
- 모더레이션 프롬프트와 기준을 정기적으로 업데이트하세요: 사용자 행동과 언어가 진화함에 따라 새로운 패턴과 예외 사례를 포착하기 위해 모더레이션 프롬프트와 평가 기준을 정기적으로 검토하고 업데이트해야 합니다.
- 모더레이션 기술을 조합하여 사용하세요: 키워드 기반 필터링과 LLM 기반 평가를 모두 사용하여 다양한 잠재적 문제를 포착할 수 있는 포괄적인 모더레이션 파이프라인을 만드세요.
- 모더레이션된 콘텐츠를 모니터링하고 분석하세요: 모더레이션 시스템에서 플래그가 지정된 콘텐츠 유형을 추적하여 추세와 잠재적 개선 영역을 식별하세요.
- 사용자에게 명확한 피드백을 제공하세요: 콘텐츠 모더레이션으로 인해 사용자 입력이 차단되거나 응답에 플래그가 지정된 경우 사용자가 메시지가 플래그 처리된 이유와 적절하게 재구성하는 방법을 이해할 수 있도록 유익하고 건설적인 피드백을 제공하세요.
- 지속적으로 평가하고 개선하세요: 정밀도 및 재현율 추적과 같은 메트릭을 사용하여 콘텐츠 모더레이션 시스템의 성능을 정기적으로 평가하세요. 이 데이터를 사용하여 모더레이션 프롬프트, 키워드 및 평가 기준을 반복적으로 개선하세요.
강력한 콘텐츠 모더레이션 시스템을 구현하고 이러한 모범 사례를 따름으로써 Claude 기반 애플리케이션이 안전하고 효과적이며 사용자 친화적으로 유지되도록 할 수 있습니다.
추가 리소스
- 유해성 검사 예제: 다양한 유형의 유해한 콘텐츠를 검사하도록 설계된 프롬프트 모음을 살펴보세요.
- 콘텐츠 모더레이션 요리책: Claude를 사용하여 콘텐츠를 모더레이션하는 방법에 대한 완전히 구현된 코드 기반 예제를 확인하세요.
- 프롬프트 엔지니어링 가이드: 다양한 작업에 매우 효과적인 프롬프트를 작성하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
- Claude의 Constitutional AI 교육: Claude의 무해성에 대한 헌신 배후에 있는 원칙과 교육을 이해하세요.
- Jailbreaks & prompt injections 완화: 프롬프트 주입 공격을 방지하고 AI의 안전 제약 조건과 윤리 지침을 우회하려는 시도로부터 AI를 보호하는 기술을 알아보세요.
- 프롬프트 누출 감소: AI의 지침과 프로토콜을 공개하려는 시도로부터 AI를 보호하는 방법을 알아보세요.
콘텐츠 모더레이션을 위해 Claude의 힘을 활용하고 사전 및 사후 처리를 위한 모범 사례를 구현함으로써 더 안전하고 효율적이며 효과적인 Claude 기반 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 언제나 그렇듯이 질문이 있거나 추가 지원이 필요한 경우 주저하지 말고 지원 팀에 문의하거나 Discord 커뮤니티에 문의하세요.