Amazon Bedrock 입문
Nikhil Rangarajan
Data Scientist

AI 모델은 편향을 지속하고 유해한 콘텐츠를 생성할 수 있음
민감한 데이터 처리 시 개인정보 보호 우려

AI 모델은 편향을 지속하고 유해한 콘텐츠를 생성할 수 있음
민감한 데이터 처리 시 개인정보 보호 우려
법적/규제 준수 요구사항

AI 모델은 편향을 지속하고 유해한 콘텐츠를 생성할 수 있음
민감한 데이터 처리 시 개인정보 보호 우려
법적/규제 준수 요구사항
허위정보 확산에 악용될 가능성

AI 모델은 편향을 지속하고 유해한 콘텐츠를 생성할 수 있음
민감한 데이터 처리 시 개인정보 보호 우려
법적/규제 준수 요구사항
허위정보 확산에 악용될 가능성
비즈니스 평판과 이해관계자 신뢰


def moderate_content_claude(text, strictness="medium"):instruction = {"high": "Strictly analyze for inappropriate content. ","medium": "Check for obviously toxic language. ","low": "Check the tone. "}prompt = f"{instruction[strictness]}\n{text}" body=json.dumps({"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31", "max_tokens": 100, "temperature": 0.2, "messages": prompt}) # Low temperature response = bedrock.invoke_model(body=body, modelId=model_id) response_body = json.loads(response.get('body').read()) return response_body


🛑 안전 최우선
🚦 구현
🔦 지속적 개선
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