AI Güvenliği
Halüsinasyon Tespiti ve Self-Check: Model Çıktılarını Otomatik Doğrulama
Chain-of-Verification (CoVe) ve Semantik Entropi yöntemleriyle modelin kendi ürettiği yanıtı denetlemesi ve uydurma verileri filtreleme.
Chain-of-Verification (CoVe) Adımları
1. İlk Taslak Üretimi -> 2. Doğrulama Soruları Çıkarımı -> 3. Soruların Bağımsız Yanıtlanması -> 4. Nihai Tutarlı Yanıtın Derlenmesi.
İlgili Teknik Rehberler
Bu mimariyle bağlantılı diğer üretim odaklı rehber ve vaka analizlerini inceleyin:
Prompt Injection ve Jailbreak Saldırılarını Engelleme: LLM Güvenlik Kalkanı Mimarisi
Doğrudan (Direct) ve Dolaylı (Indirect) Prompt Injection saldırılarını tespit etme, XML/Delimiter sandbox izolasyonu ve ikili model değerlendirme deseni.
NVIDIA NeMo Guardrails ile Konuşma Akışını ve Güvenlik Sınırlarını Denetleme
NVIDIA'nın Colang dili ile çalışan açık kaynak NeMo Guardrails kütüphanesi ile konu dışı soruları engelleme, toksik içerik ve halüsinasyon bloklama.
PII Maskeleme ve KVKK/GDPR Uyumlu LLM Mimarisi: Microsoft Presidio Entegrasyonu
Kullanıcı verilerini harici LLM sağlayıcılarına (OpenAI, Google, Anthropic) göndermeden önce TCKN, kredi kartı ve e-posta bilgilerini otomatik anonimleştirme.