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Guardrails

Integrados y listos para personalizar.

Protege cada respuesta de IA desde el primer día. NeuralSeek cubre prompt injection, datos sensibles, precisión y tono. Cada guardrail se ajusta a tus políticas, y los paneles y reportes de gobernanza vienen integrados.

Cómo funciona

NeuralSeek verifica cada respuesta de principio a fin

Cada paso se ejecuta en orden y cada uno queda registrado.

  1. Bloquear ataques

    NeuralSeek puntúa cada pregunta según su riesgo de prompt injection. Elimina las frases sospechosas y bloquea por completo las preguntas de alto riesgo. También puedes agregar tu propia lista de palabras prohibidas y un filtro de lenguaje ofensivo.

  2. Proteger los datos sensibles

    NeuralSeek encuentra los datos personales antes de que lleguen al modelo. Tú eliges si marcarlos, enmascararlos, ocultarlos o eliminarlos, por tema.

  3. Enrutar por tema

    NeuralSeek clasifica cada pregunta por tema, para que una pregunta de facturación y una clínica sigan reglas distintas.

  4. Controlar lo que lee la IA

    Tú decides qué documentos puede usar el modelo, qué tan recientes deben ser y cuántos lee.

  5. Fijar los límites del modelo

    Elige el modelo y sus límites para cada paso, para que una verificación rápida y una respuesta detallada tengan cada una la configuración adecuada.

  6. Verificar cada respuesta

    NeuralSeek contrasta cada respuesta con tus fuentes y le asigna una puntuación. Las respuestas débiles reciben una advertencia o se reemplazan por la respuesta que definas, y se pueden eliminar las oraciones sin respaldo.

  7. Controlar la memoria de la conversación

    Decide qué parte de la conversación ve el modelo, para que los datos sensibles no se acumulen.

  8. Registro de auditoría completo

    Cada pregunta, respuesta y puntuación queda registrada, y puedes enviarla a tus propios sistemas.

Dentro de tus agentes

Agrega guardrails dentro de cualquier agente

Agrega los mismos guardrails como pasos dentro de cualquier agente. En este ejemplo, un ticket de soporte pasa por verificaciones de ataques, lenguaje ofensivo y datos personales, y se detiene si es necesario, antes de llegar al modelo.

console › maistro › agent editor
Un agente en el editor: los pasos de guardrails limpian el ticket, una verificación detiene la ejecución si no queda nada y luego una llamada al modelo lo clasifica por tipo.
Un agente de tickets de soporte, con guardrails antes de la primera llamada al modelo.

Precisión

Verificaciones por capas contra las alucinaciones

Si una verificación deja pasar algo, la siguiente lo detecta. Siempre puedes ver qué verificación detuvo una respuesta.

  1. Mantener las respuestas en el tema

    Las respuestas salen solo de tu base de conocimientos, más un documento predeterminado que escribes para lo que esta no cubre. El modelo se mantiene en los temas que eliges.

  2. Eliminar las oraciones sin respaldo

    NeuralSeek verifica cada oración con tus fuentes antes de entregar la respuesta.

  3. Fijar una confianza mínima

    Si una respuesta no llega a tu mínimo, NeuralSeek la reemplaza por la respuesta que definas y lo registra.

  4. Enrutar las respuestas de baja confianza

    Una respuesta de baja confianza puede iniciar un flujo de trabajo. Un agente alternativo puede avisar a un equipo, abrir un ticket, reescribir la respuesta o pasarla a otro agente.

Privacidad

Protege los datos sensibles a tu manera

Encuentra los datos personales y elige qué pasa con ellos. Define la acción por tema, para enmascarar un identificador en un contexto y bloquearlo en otro.

  • Dos capas de detección

    Los filtros de patrones detectan formatos como números de cuenta y de identificación. Un filtro de IA, entrenado con una sola oración de ejemplo, detecta lo que los patrones no ven.

  • Listas de permitidos para términos seguros

    Marca los términos que tu equipo sabe que son seguros, o confía en palabras de tus propios documentos, y mantén todos los detectores activos.

  • Credenciales guardadas como secretos

    Las contraseñas y claves de API que usa un agente se guardan como secretos, así que nadie que lea el agente puede verlas.

  • Detección y enmascaramiento de datos personales

    Marca, enmascara, oculta o elimina datos personales, con reglas por tema.

  • Registro de auditoría completo

    Cada pregunta, respuesta, puntuación y cambio de configuración queda registrado con fecha, hora y autor. Expórtalo a S3, Splunk o Datadog.

Pruebas adversariales

Pon a prueba tus agentes frente a ataques.

Elige un agente y ejecuta la prueba para ver sus riesgos, la evidencia y las correcciones recomendadas. Vuelve a ejecutarla después de cada cambio.

Prompt injection

console › governance › red team testing
La vista Red Team Testing en Governance antes de una ejecución: un selector de agentes, un control para ejecutar la prueba y una cuadrícula de categorías de prueba (entre ellas prompt injection, exfiltración de datos e inyección SQL), todas marcadas todavía como desconocidas.
Red Team Testing en la consola, listo para ejecutarse.

Preguntas de los equipos de seguridad

Respuestas breves para tu revisión de seguridad.

  1. ¿Un desarrollador puede saltarse esto llamando directamente al modelo?

    Cada llamada a NeuralSeek pasa por las mismas verificaciones, sin importar qué aplicación la envíe. Si usas NeuralSeek en tu propio entorno, tus controles de red deciden qué más puede llegar al modelo.

  2. Si los guardrails son estrictos, ¿van a bloquear respuestas útiles?

    Tú defines qué tan estrictos son por tema, así que una pregunta general y una regulada pueden tener cada una su propio nivel. Ajústalos según tus propios resultados.

  3. ¿Qué le entregamos realmente a un auditor?

    Un registro completo de cada pregunta, respuesta y puntuación, que puedes enviar a tus propios sistemas y reproducir tal como ocurrió. Los cambios de configuración muestran quién los hizo y se pueden deshacer.

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