Введение в Amazon Bedrock
Nikhil Rangarajan
Data Scientist

Модели ИИ могут воспроизводить предвзятость и генерировать вредоносный контент
Риски конфиденциальности при работе с чувствительными данными

Модели ИИ могут воспроизводить предвзятость и генерировать вредоносный контент
Риски конфиденциальности при работе с чувствительными данными
Требования правового и нормативного соответствия

Модели ИИ могут воспроизводить предвзятость и генерировать вредоносный контент
Риски конфиденциальности при работе с чувствительными данными
Требования правового и нормативного соответствия
Риск использования для распространения дезинформации

Модели ИИ могут воспроизводить предвзятость и генерировать вредоносный контент
Риски конфиденциальности при работе с чувствительными данными
Требования правового и нормативного соответствия
Риск использования для распространения дезинформации
Репутация компании и доверие заинтересованных сторон


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


🛑 Безопасность прежде всего
🚦 Реализация
🔦 Постоянное совершенствование
Введение в Amazon Bedrock