Вступ до Amazon Bedrock
Nikhil Rangarajan
Data Scientist

Моделі ШІ можуть відтворювати упередження та генерувати шкідливий контент
Ризики для приватності під час обробки чутливих даних

Моделі ШІ можуть відтворювати упередження та генерувати шкідливий контент
Ризики для приватності під час обробки чутливих даних
Вимоги правового та регуляторного дотримання

Моделі ШІ можуть відтворювати упередження та генерувати шкідливий контент
Ризики для приватності під час обробки чутливих даних
Вимоги правового та регуляторного дотримання
Можливе зловживання для поширення дезінформації

Моделі ШІ можуть відтворювати упередження та генерувати шкідливий контент
Ризики для приватності під час обробки чутливих даних
Вимоги правового та регуляторного дотримання
Можливе зловживання для поширення дезінформації
Ділова репутація та довіра стейкголдерів


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


🛑 Безпека насамперед
🚦 Впровадження
🔦 Безперервне вдосконалення
Вступ до Amazon Bedrock