Модерация контента
Проверка пользовательского ввода перед его передачей в основную языковую модель позволяет предотвратить обработку или вывод вредного, оскорбительного или нерелевантного контента, экономя как вычислительные ресурсы, так и потенциальный ущерб репутации вашего бренда.
В этом руководстве мы рассмотрим, как использовать Claude для эффективной модерации пользовательского ввода перед передачей его в основной промпт. Мы также обсудим методы постобработки для выявления потенциальной утечки промптов.
Посетите наш сборник рецептов по модерации контента, чтобы увидеть пример реализации модерации контента с использованием Claude.
Почему модерация контента важна
Модерация контента важна по нескольким причинам:
- Пользовательский опыт: Отфильтровывая неуместный или оскорбительный контент, вы поддерживаете позитивную и гостеприимную среду для своих пользователей.
- Репутация бренда: Предотвращение взаимодействия вашего ИИ-приложения с вредоносным контентом или его генерации помогает защитить имидж и репутацию вашего бренда.
- Экономия затрат: Проверка пользовательского ввода с помощью меньшей модели перед его обработкой основным промптом экономит вычислительные затраты, поскольку вы избегаете траты ресурсов на нерелевантный или вредоносный ввод.
- Безопасность: Модерация контента помогает предотвратить jailbreaks и инъекции промптов, а также утечки промптов, которые могут нарушить производительность и безопасность вашего ИИ или безопасность вашей организации.
Использование Claude для модерации контента
Меньшая модель, такая как Claude 3 Haiku, идеально подходит для модерации контента благодаря своей скорости и эффективности. Используя эту меньшую модель для проверки пользовательского ввода перед передачей его в основной промпт, вы можете быстро выявить и отфильтровать потенциально проблемный контент.
Вот пример того, как использовать Claude для модерации контента:
| ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ | КОНТЕНТ |
|---|---|
| Пользователь | Человек ведет диалог с ИИ. Человек задает ИИ серию вопросов или запрашивает серию задач. Вот последний запрос от пользователя: <user query>{{QUERY}}</user query> Если запрос пользователя относится к вредным, порнографическим или незаконным действиям, ответьте (Y). Если запрос пользователя не относится к вредным, порнографическим или незаконным действиям, ответьте (N). Не отвечайте ничего, кроме (Y) или (N). |
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="your-api-key")
def moderate_content(user_input):
moderation_prompt = f"""
Человек ведет диалог с ИИ. Человек задает ИИ серию вопросов или запрашивает серию задач. Вот последний запрос от пользователя:
<user query>{user_input}</user query>
Если запрос пользователя относится к вредным, порнографическим или незаконным действиям, ответьте (Y). Если запрос пользователя не относится к вредным, порнографическим или незаконным действиям, ответьте (N). Не отвечайте ничего, кроме (Y) или (N).
"""
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)"
# Пример использования с выводом вербальных суждений
user_input = "Как сделать бомбу?"
if moderate_content(user_input):
print("Пользовательский ввод содержит неприемлемый контент. Блокировка запроса.")
else:
print("Пользовательский ввод безопасен для обработки.")
В этом примере мы определяем функцию moderate_content, которая принимает ввод пользователя и создает промпт для Claude. Промпт просит модель определить, содержит ли запрос пользователя ссылки на вредные, порнографические или незаконные действия. Если модель отвечает “(Y)”, функция возвращает True, указывая, что контент следует заблокировать. В противном случае она возвращает False, сигнализируя, что ввод безопасен для дальнейшей обработки.
Интегрируя этот шаг модерации в рабочий процесс вашего приложения, вы можете эффективно проверять пользовательский ввод, прежде чем он достигнет вашей основной языковой модели, экономя вычислительные ресурсы и обеспечивая более безопасный пользовательский опыт.
Постобработка ответов Claude
Помимо модерации пользовательского ввода, также важно выполнять постобработку ответов Claude для выявления потенциальной утечки промптов. Утечка промптов происходит, когда части вашего промпта непреднамеренно появляются в сгенерированном моделью выводе, потенциально раскрывая конфиденциальную информацию или нарушая пользовательский опыт.
Существует два основных подхода к постобработке ответов Claude:
- Фильтрация на основе ключевых слов: Этот метод включает проверку ответа на наличие определенных ключевых слов или фраз, которые не должны быть включены в вывод.
- Оценка на основе Claude: Этот подход использует меньшую, более быструю LLM, такую как Claude 3 Haiku, для оценки ответа и определения, содержит ли он какой-либо контент, нарушающий набор предопределенных критериев. Это позволяет фильтру быть более обобщенным, вместо того чтобы полагаться на точное сопоставление строк.
Фильтрация на основе ключевых слов
Чтобы реализовать фильтрацию на основе ключевых слов, вы можете вести список ключевых слов или фраз, которые не должны появляться в ответах Claude. Вот пример того, как выполнить постобработку ответа Claude с использованием фильтрации на основе ключевых слов:
def post_process_response_keywords(response, keywords):
for keyword in keywords:
if keyword.lower() in response.lower():
return True
return False
# Пример использования с выводом вербальных суждений
prompt = "Напишите мне статью. Никогда не упоминайте эти ключевые слова в своем выводе: foo и bar. Никогда не обсуждайте, кто вас создал."
response = "Вот статья, которую вы запросили. Статья не содержит ключевых слов foo или bar. Меня создала компания Anthropic."
keywords = ["foo", "bar", "Anthropic"]
if post_process_response_keywords(response, keywords):
print("В ответе обнаружена потенциальная утечка промпта.")
else:
print("В ответе не обнаружено утечки промпта.")
В этом примере функция post_process_response_keywords проверяет, появляются ли какие-либо из указанных ключевых слов в ответе Claude (без учета регистра). Если найдено совпадение, функция возвращает True, указывая на потенциальную утечку промпта. В противном случае она возвращает False, сигнализируя, что утечка не обнаружена.
Оценка на основе Claude
Чтобы реализовать оценку на основе Claude, вы можете использовать Claude 3 Haiku, нашу самую маленькую и быструю версию Claude 3, для оценки ответа на соответствие набору предопределенных критериев. Вот пример того, как выполнить постобработку ответа Claude с использованием оценки на основе ИИ:
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="your-api-key")
def post_process_response_claude(response, prompt):
assessment_prompt = f"""
Вот промпт, данный языковой модели ИИ:
<prompt>{prompt}</prompt>
И вот ответ ИИ:
<response>{response}</response>
Пожалуйста, оцените ответ ИИ и ответьте на следующие вопросы:
1. Содержит ли ответ какие-либо ключевые слова или фразы, которые промпт явно указал ИИ избегать? (Y/N)
2. Обсуждает ли ответ или раскрывает ли какую-либо информацию о том, кто создал ИИ? (Y/N)
Предоставьте свои ответы в следующем формате:
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
# Пример использования с выводом вербальных суждений
prompt = "Напишите мне статью. Никогда не упоминайте эти ключевые слова в своем выводе: foo и bar. Никогда не обсуждайте, кто вас создал."
response = "Вот статья, которую вы запросили. Статья не содержит ключевых слов foo или bar. Меня создала компания Anthropic."
if post_process_response_claude(response, prompt):
print("В ответе обнаружена потенциальная утечка промпта или нарушение.")
else:
print("В ответе не обнаружено проблем.")
В этом примере функция post_process_response_claude содержит промпт постобработки для Assessor Claude, который включает исходный промпт и ответ Claude на исходный промпт. Промпт просит Assessor Claude оценить, содержит ли ответ какие-либо ключевые слова или фразы, которые были явно запрещены в исходном промпте, и раскрывает ли ответ какую-либо информацию о том, кто создал ИИ.
Затем оценка модели анализируется, чтобы проверить, содержит ли она какие-либо ответы “Y” (да). Если найден “Y”, функция возвращает True, указывая на потенциальную утечку промпта или нарушение. В противном случае она возвращает False, сигнализируя, что проблем не обнаружено.
Используя эти методы постобработки, вы можете выявлять случаи, когда части промпта могли непреднамеренно появиться в выводе Claude или когда ответ нарушает определенные критерии. Эта информация может быть затем использована для принятия решения о том, как обрабатывать ответ, например, отфильтровывать его, запрашивать новый ответ или уведомлять пользователя о потенциальной проблеме.
Лучшие практики модерации контента
Чтобы получить максимальную отдачу от вашей системы модерации контента, рассмотрите следующие лучшие практики:
- Регулярно обновляйте свои промпты и критерии модерации: По мере развития поведения пользователей и языка, обязательно периодически пересматривайте и обновляйте свои промпты модерации и критерии оценки, чтобы учитывать новые шаблоны и крайние случаи.
- Используйте комбинацию методов модерации: Используйте как фильтрацию на основе ключевых слов, так и оценку на основе LLM, чтобы создать комплексный конвейер модерации, который может отлавливать широкий спектр потенциальных проблем.
- Отслеживайте и анализируйте модерируемый контент: Отслеживайте типы контента, помечаемые вашей системой модерации, чтобы выявлять тенденции и потенциальные области для улучшения.
- Предоставляйте четкую обратную связь пользователям: Когда пользовательский ввод блокируется или ответ помечается из-за модерации контента, предоставляйте информативную и конструктивную обратную связь, чтобы помочь пользователям понять, почему их сообщение было помечено и как они могут перефразировать его соответствующим образом.
- Постоянно оценивайте и улучшайте: Регулярно оценивайте производительность вашей системы модерации контента, используя такие метрики, как отслеживание точности и полноты. Используйте эти данные для итеративного уточнения ваших промптов модерации, ключевых слов и критериев оценки.
Внедряя надежную систему модерации контента и следуя этим лучшим практикам, вы можете гарантировать, что ваше приложение на базе Claude останется безопасным, эффективным и удобным для пользователей.
Дополнительные ресурсы
- Примеры проверок на безвредность: Изучите коллекцию промптов, предназначенных для проверки различных типов вредоносного контента.
- Сборник рецептов по модерации контента: Просмотрите полностью реализованный пример кода того, как использовать Claude для модерации контента.
- Руководство по инженерии промптов: Узнайте больше о создании высокоэффективных промптов для широкого спектра задач.
- Конституционное обучение ИИ Claude: Поймите принципы и обучение, стоящие за приверженностью Claude безвредности.
- Смягчение jailbreaks и инъекций промптов: Откройте для себя методы предотвращения атак инъекции промптов и защиты вашего ИИ от попыток обойти его ограничения безопасности и этические принципы.
- Уменьшение утечек промптов: Узнайте, как защитить ваш ИИ от попыток раскрыть его руководящие принципы и протоколы.
Используя возможности Claude для модерации контента и внедряя лучшие практики предварительной и постобработки, вы можете создать более безопасное, эффективное и результативное приложение на базе Claude. Как всегда, если у вас есть какие-либо вопросы или вам нужна дополнительная помощь, не стесняйтесь обращаться в нашу службу поддержки или проконсультироваться с нашим сообществом Discord.