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Guardrail

Integrati e pronti da personalizzare.

Proteggi ogni risposta AI fin dal primo giorno. NeuralSeek copre prompt injection, dati sensibili, accuratezza e tono. Ogni guardrail si adatta alle tue policy, e dashboard e report di governance sono integrati.

Parla con un tecnicoVedi i controlli di sicurezza

Come funziona

NeuralSeek controlla ogni risposta, dall'inizio alla fine

Ogni passaggio viene eseguito in ordine, e ognuno viene registrato.

  1. Bloccare gli attacchi

    NeuralSeek assegna a ogni domanda un punteggio di rischio di prompt injection. Rimuove le frasi sospette e blocca del tutto le domande ad alto rischio. Puoi anche aggiungere un tuo elenco di parole vietate e un filtro per il linguaggio volgare.

  2. Proteggere i dati sensibili

    NeuralSeek trova i dati personali prima che arrivino al modello. Scegli tu se segnalarli, mascherarli, nasconderli o eliminarli, per argomento.

  3. Instradare per argomento

    NeuralSeek classifica ogni domanda per argomento, così una domanda sulla fatturazione e una clinica seguono regole diverse.

  4. Controllare cosa legge l'AI

    Decidi tu quali documenti il modello può usare, quanto devono essere recenti e quanti ne legge.

  5. Fissare i limiti del modello

    Scegli il modello e i suoi limiti per ogni passaggio, così un controllo rapido e una risposta dettagliata hanno ciascuno le impostazioni giuste.

  6. Controllare ogni risposta

    NeuralSeek confronta ogni risposta con le tue fonti e le assegna un punteggio. Le risposte deboli ricevono un avviso o vengono sostituite dalla tua risposta, e le frasi senza riscontro si possono rimuovere.

  7. Controllare la memoria della conversazione

    Decidi quanta parte della conversazione vede il modello, così i dati sensibili non si accumulano.

  8. Registro di audit completo

    Ogni domanda, risposta e punteggio viene registrato, e puoi inviarlo ai tuoi sistemi.

Dentro i tuoi agenti

Aggiungi guardrail dentro qualsiasi agente

Aggiungi gli stessi guardrail come passaggi dentro qualsiasi agente. In questo esempio, un ticket di supporto viene controllato per attacchi, linguaggio volgare e dati personali, e fermato se serve, prima di arrivare al modello.

console › maistro › agent editor
Un agente nell'editor: i passaggi di guardrail ripuliscono il ticket, un controllo ferma l'esecuzione se non resta nulla, poi una chiamata al modello lo classifica per tipo.
Un agente per i ticket di supporto, con i guardrail prima della prima chiamata al modello.

Accuratezza

Controlli a più livelli contro le allucinazioni

Se un controllo lascia passare qualcosa, il successivo lo intercetta. Vedi sempre quale controllo ha fermato una risposta.

  1. Mantenere le risposte in tema

    Le risposte vengono solo dalla tua knowledge base, più un documento predefinito che scrivi per tutto ciò che non copre. Il modello resta sugli argomenti che scegli.

  2. Rimuovere le frasi senza riscontro

    NeuralSeek verifica ogni frase con le tue fonti prima di consegnare la risposta.

  3. Fissare una confidenza minima

    Se una risposta resta sotto il tuo minimo, NeuralSeek la sostituisce con la tua risposta e lo registra.

  4. Instradare le risposte a bassa confidenza

    Una risposta a bassa confidenza può avviare un workflow. Un agente di riserva può avvisare un team, aprire una segnalazione, riscrivere la risposta o passarla a un altro agente.

Privacy

Proteggi i dati sensibili a modo tuo

Trova i dati personali, poi scegli cosa succede. Imposta l'azione per argomento, così puoi mascherare un identificativo in un contesto e bloccarlo in un altro.

  • Due livelli di rilevamento

    I filtri basati su pattern rilevano formati come numeri di conto e di documento. Un filtro AI, addestrato su una sola frase di esempio, rileva ciò che i pattern non vedono.

  • Liste di termini consentiti

    Contrassegna i termini che il tuo team sa essere sicuri, o considera affidabili le parole dei tuoi documenti, e tieni attivi tutti i rilevatori.

  • Credenziali conservate come segreti

    NeuralSeek conserva come segreti le password e le chiavi API che un agente usa, così chi legge l'agente non può vederle.

  • Rilevamento e mascheramento dei dati personali

    Segnala, maschera, nascondi o elimina i dati personali, con regole per argomento.

  • Registro di audit completo

    NeuralSeek registra ogni domanda, risposta, punteggio e modifica delle impostazioni, con data, ora e autore. Puoi esportare il registro in S3, Splunk o Datadog.

Test avversariali

Metti alla prova i tuoi agenti contro gli attacchi.

Scegli un agente ed esegui il test per vederne i rischi, le prove e le correzioni consigliate. Eseguilo di nuovo dopo ogni modifica.

Prompt injection

console › governance › red team testing
La vista Red Team Testing in Governance prima di un'esecuzione: un selettore di agenti, un comando Run Test e una griglia di categorie di test (tra cui prompt injection, esfiltrazione di dati e SQL injection), ancora tutte segnate come sconosciute.
Red Team Testing nella console, pronto per l'esecuzione.

Domande dai team di sicurezza

Risposte brevi per la tua revisione di sicurezza.

  1. Uno sviluppatore può aggirare questi controlli chiamando direttamente il modello?

    Ogni chiamata a NeuralSeek passa per gli stessi controlli, qualunque sia l'app che la invia. Se esegui NeuralSeek nel tuo ambiente, sono i tuoi controlli di rete a decidere cos'altro può raggiungere il modello.

  2. Guardrail rigidi bloccheranno risposte utili?

    Decidi tu quanto sono rigidi per argomento, così una domanda generica e una regolamentata hanno ciascuna il proprio livello. Regolali in base ai tuoi risultati.

  3. Cosa consegniamo concretamente a un auditor?

    Un registro completo di ogni domanda, risposta e punteggio, che puoi inviare ai tuoi sistemi e riprodurre com'è avvenuto. Le modifiche alle impostazioni mostrano chi le ha fatte e si possono annullare.

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