Introducere în Amazon Bedrock
Nikhil Rangarajan
Data Scientist

Modelele AI pot perpetua prejudecăți și genera conținut dăunător
Preocupări legate de confidențialitate în gestionarea datelor sensibile

Modelele AI pot perpetua prejudecăți și genera conținut dăunător
Preocupări legate de confidențialitate în gestionarea datelor sensibile
Cerințe legale și de conformitate reglementară

Modelele AI pot perpetua prejudecăți și genera conținut dăunător
Preocupări legate de confidențialitate în gestionarea datelor sensibile
Cerințe legale și de conformitate reglementară
Risc de utilizare abuzivă pentru răspândirea dezinformării

Modelele AI pot perpetua prejudecăți și genera conținut dăunător
Preocupări legate de confidențialitate în gestionarea datelor sensibile
Cerințe legale și de conformitate reglementară
Risc de utilizare abuzivă pentru răspândirea dezinformării
Reputația organizației și încrederea părților interesate


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


🛑 Siguranța pe primul loc
🚦 Implementare
🔦 Îmbunătățire continuă
Introducere în Amazon Bedrock