쿠키 기본 설정 선택

당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

가드레일 테스트

포커스 모드
가드레일 테스트 - Amazon Bedrock

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

가드레일을 만든 후에는 규격 초안(DRAFT) 버전을 사용할 수 있습니다. 규격 초안은 사용 사례에 대해 만족스러운 구성에 도달할 때까지 지속적으로 편집하고 반복할 수 있는 가드레일의 버전입니다. 가드레일의 작업 초안 또는 기타 버전을 테스트하고 벤치마킹하여 구성이 사용 사례 요구 사항을 충족하는지 확인할 수 있습니다. 규격 초안에서 구성을 편집하고 다양한 프롬프트를 테스트하여 가드레일이 프롬프트 또는 응답을 얼마나 잘 평가하고 가로채는지 확인합니다.

원하는 대로 구성을 마친 후 가드레일의 버전을 만들 수 있습니다. 이 버전은 버전을 만들 때 규격 초안의 구성에 대한 스냅샷 역할을 합니다. 가드레일을 수정할 때마다 버전을 사용하여 프로덕션 애플리케이션에 대한 가드레일 배포를 간소화할 수 있습니다. 규격 초안이나 새로 만들어진 버전에 대한 모든 변경 사항은 사용자가 애플리케이션에서 새 버전을 특별히 사용하지 않는 한 생성형 AI 애플리케이션에 반영되지 않습니다.

Console
가드레일을 테스트하여 유해한 콘텐츠가 차단되는지 확인하는 방법
  1. Amazon Bedrock 권한이 있는 IAM 역할을 AWS Management Console 사용하여에 로그인하고 https://console.aws.amazon.com/bedrock/ Amazon Bedrock 콘솔을 엽니다.

  2. 왼쪽 탐색 창에서 가드레일을 선택합니다. 그런 다음 가드레일 섹션에서 가드레일을 선택합니다.

  3. 오른쪽에 테스트 창이 나타납니다. 테스트 창에는 다음과 같은 옵션이 있습니다.

    1. 기본적으로 가드레일의 규격 초안은 테스트 창에서 사용됩니다. 가드레일의 다른 버전을 테스트하려면 테스트 창 상단에서 규격 초안을 선택한 다음 버전을 선택합니다.

    2. 모델 선택을 선택하여 모델을 선택합니다. 선택한 후 적용을 선택합니다. 모델을 변경하려면 변경을 선택합니다.

    3. 프롬프트 상자에 프롬프트를 입력합니다.

    4. 모델 응답을 유도하려면 실행을 선택합니다.

    5. 모델은 최종 응답 상자에 응답을 반환합니다(응답은 가드레일에 의해 수정될 수 있음). 가드레일이 프롬프트 또는 모델 응답을 차단하거나 필터링하면 가드레일 점검 아래에 가드레일이 감지한 위반 횟수를 알려주는 메시지가 표시됩니다.

    6. 프롬프트 또는 응답에서 필터를 통과하여 인식 및 허용되었거나 필터로 인해 차단된 주제 또는 유해 카테고리를 확인하려면 추적 보기를 선택합니다.

    7. 프롬프트모델 응답 탭을 사용하여 가드레일에 의해 필터링되었거나 차단된 주제 또는 유해 카테고리를 확인할 수 있습니다.

텍스트 플레이그라운드에서도 가드레일을 테스트할 수 있습니다. 프롬프트를 테스트하기 전에 구성 창에서 플레이그라운드를 선택하고 가드레일을 선택합니다.

API

모델 간접 호출에 가드레일을 사용하려면 InvokeModel 또는 InvokeModelWithResponseStream 요청을 보냅니다. 또는 대화형 애플리케이션을 구축하는 경우 Converse API를 사용할 수 있습니다.

요청 형식

스트리밍 유무에 관계없이 모델을 간접적으로 호출하기 위한 요청 엔드포인트는 다음과 같습니다. modelId를 사용할 모델의 ID로 바꿉니다.

  • InvokeModel – POST /model/modelId/invoke HTTP/1.1

  • InvokeModelWithResponseStream – POST /model/modelId/invoke-with-response-stream HTTP/1.1

두 API 작업의 헤더는 다음 형식입니다.

Accept: accept Content-Type: contentType X-Amzn-Bedrock-Trace: trace X-Amzn-Bedrock-GuardrailIdentifier: guardrailIdentifier X-Amzn-Bedrock-GuardrailVersion: guardrailVersion

파라미터는 아래에 설명되어 있습니다.

  • 응답에서 추론 본문의 MIME 유형을 Accept로 설정합니다. 기본값은 application/json입니다.

  • 요청에서 입력 데이터의 MIME 유형을 Content-Type으로 설정합니다. 기본값은 application/json입니다.

  • X-Amzn-Bedrock-TraceENABLED로 설정하면 가드레일에 의해 어떤 콘텐츠가 차단되었는지와 그 이유를 확인할 수 있는 추적 기능이 활성화됩니다.

  • X-Amzn-Bedrock-GuardrailIdentifier를 요청과 모델 응답에 적용하려는 가드레일의 가드레일 식별자로 설정합니다.

  • X-Amzn-Bedrock-GuardrailVersion 을 요청 및 모델 응답에 적용하려는 가드레일의 버전으로 설정합니다.

다음 예제에는 일반적인 요청 본문 형식이 나와 있습니다. tagSuffix 속성은 입력 태그 지정에만 사용됩니다. streamProcessingMode를 사용하여 동기식 또는 비동기식으로 스트리밍할 때 가드레일을 구성할 수도 있습니다. 이는 InvokeModelWithResponseStream에서만 작동합니다.

{ <see model details>, "amazon-bedrock-guardrailConfig": { "tagSuffix": "string", "streamProcessingMode": "SYNCHRONOUS" | "ASYNCHRONOUS" } }
주의

다음과 같은 상황에서는 오류가 발생하게 됩니다.

  • 요청 본문에 amazon-bedrock-guardrailConfig 필드가 없는 상태로 가드레일을 활성화한 경우

  • 요청 본문에 amazon-bedrock-guardrailConfig 필드를 지정한 상태로 가드레일을 비활성화한 경우

  • contentTypeapplication/json가 아닌 상태로 가드레일을 활성화한 경우

다양한 모델에 대한 요청 본문을 확인하려면 파운데이션 모델의 추론 요청 파라미터 및 응답 필드 섹션을 참조하세요.

참고

Cohere Command 모델에서, 가드레일을 사용하는 경우 num_generations 필드에 세대를 하나만 지정할 수 있습니다.

가드레일과 추적을 활성화할 경우 스트리밍 여부에 관계없이 모델을 간접적으로 호출할 때의 일반적인 응답 형식은 다음과 같습니다. 각 모델에 대한 나머지 body의 형식을 보려면 파운데이션 모델의 추론 요청 파라미터 및 응답 필드 섹션을 참조하세요. contentType은 요청에서 지정한 것과 동일합니다.

  • InvokeModel

    HTTP/1.1 200 Content-Type: contentType { <see model details for model-specific fields>, "completion": "<model response>", "amazon-bedrock-guardrailAction": "INTERVENED | NONE", "amazon-bedrock-trace": { "guardrail": { "modelOutput": [ "<see model details for model-specific fields>" ], "input": { "sample-guardrailId": { "topicPolicy": { "topics": [ { "name": "string", "type": "string", "action": "string" } ] }, "contentPolicy": { "filters": [ { "type": "string", "confidence": "string", "filterStrength": "string", "action": "string" } ] }, "wordPolicy": { "customWords": [ { "match": "string", "action": "string" } ], "managedWordLists": [ { "match": "string", "type": "string", "action": "string" } ] }, "sensitiveInformationPolicy": { "piiEntities": [ { "type": "string", "match": "string", "action": "string" } ], "regexes": [ { "name": "string", "regex": "string", "match": "string", "action": "string" } ] }, "invocationMetrics": { "guardrailProcessingLatency": "integer", "usage": { "topicPolicyUnits": "integer", "contentPolicyUnits": "integer", "wordPolicyUnits": "integer", "sensitiveInformationPolicyUnits": "integer", "sensitiveInformationPolicyFreeUnits": "integer", "contextualGroundingPolicyUnits": "integer" }, "guardrailCoverage": { "textCharacters": { "guarded": "integer", "total": "integer" } } } } }, "outputs": ["same guardrail trace format as input"] } } }
  • InvokeModelWithResponseStream - 각 응답은 예외가 발생할 경우 텍스트가 bytes 필드에 있는 chunk를 반환합니다. 가드레일 추적은 마지막 청크에 대해서만 반환됩니다.

    HTTP/1.1 200 X-Amzn-Bedrock-Content-Type: contentType Content-type: application/json { "chunk": { "bytes": "<blob>" }, "internalServerException": {}, "modelStreamErrorException": {}, "throttlingException": {}, "validationException": {}, "amazon-bedrock-guardrailAction": "INTERVENED | NONE", "amazon-bedrock-trace": { "guardrail": { "modelOutput": ["<see model details for model-specific fields>"], "input": { "sample-guardrailId": { "topicPolicy": { "topics": [ { "name": "string", "type": "string", "action": "string" } ] }, "contentPolicy": { "filters": [ { "type": "string", "confidence": "string", "filterStrength": "string", "action": "string" } ] }, "wordPolicy": { "customWords": [ { "match": "string", "action": "string" } ], "managedWordLists": [ { "match": "string", "type": "string", "action": "string" } ] }, "sensitiveInformationPolicy": { "piiEntities": [ { "type": "string", "match": "string", "action": "string" } ], "regexes": [ { "name": "string", "regex": "string", "match": "string", "action": "string" } ] }, "invocationMetrics": { "guardrailProcessingLatency": "integer", "usage": { "topicPolicyUnits": "integer", "contentPolicyUnits": "integer", "wordPolicyUnits": "integer", "sensitiveInformationPolicyUnits": "integer", "sensitiveInformationPolicyFreeUnits": "integer", "contextualGroundingPolicyUnits": "integer" }, "guardrailCoverage": { "textCharacters": { "guarded": "integer", "total": "integer" } } } } }, "outputs": ["same guardrail trace format as input"] } } }

가드레일을 활성화하면 응답은 다음 필드를 반환합니다.

  • amazon-bedrock-guardrailAction – 가드레일의 INTERVENED 여부를 지정합니다(개입이 없을 경우 NONE).

  • amazon-bedrock-trace – 추적을 활성화한 경우에만 나타납니다. 추적 목록이 포함되어 있으며, 각 추적은 가드레일이 차단한 콘텐츠에 대한 정보를 제공합니다. 추적에는 다음 필드가 포함됩니다.

    • modelOutput - 차단된 모델의 출력이 포함된 객체입니다.

    • input - 프롬프트에 대한 가드레일의 평가와 관련된 다음과 같은 세부 정보를 포함합니다.

      • topicPolicy - 위반된 각 주제 정책에 대한 평가 목록인 topics를 포함합니다. 각 주제에는 다음 필드가 포함됩니다.

        • name - 정책의 이름입니다.

        • type - 주제를 거부할지 여부를 지정합니다.

        • action - 주제가 차단되었음을 지정합니다.

      • contentPolicy - 위반된 각 콘텐츠 필터에 대한 평가 목록인 filters를 포함합니다. 각 필터에는 다음 필드가 포함됩니다.

        • type - 콘텐츠 필터의 카테고리입니다.

        • confidence - 출력이 유해한 카테고리에 속하는 것으로 분류될 수 있는 신뢰도 수준입니다.

        • action - 콘텐츠가 차단되었음을 지정합니다. 이 결과는 가드레일의 필터 세트 강도에 따라 달라집니다.

      • wordPolicy – 필터링된 사용자 지정 단어와 관리형 단어의 모음 및 해당 단어에 대한 평가를 포함합니다. 각 목록에는 다음 필드가 포함됩니다.

        • customWords - 필터와 일치하는 사용자 지정 단어 목록입니다.

          • match - 필터와 일치하는 단어 또는 문구입니다.

          • action - 단어가 차단되었음을 지정합니다.

        • managedWordLists - 필터와 일치하는 관리형 단어 목록입니다.

          • match - 필터와 일치하는 단어 또는 문구입니다.

          • type - 필터와 일치하는 관리형 단어의 유형을 지정합니다. 예를 들어 욕설 필터와 일치하는 경우 PROFANITY 유형입니다.

          • action - 단어가 차단되었음을 지정합니다.

      • sensitiveInformationPolicy - 다음과 같은 객체가 포함되며, 위반된 개인 식별 정보(PII) 및 정규식 필터에 대한 평가가 포함됩니다.

        • piiEntities - 위반된 각 PII 필터에 대한 평가 목록입니다. 각 필터에는 다음 필드가 포함됩니다.

          • type – 발견된 PII 유형입니다.

          • match - 필터와 일치하는 단어 또는 문구입니다.

          • action - 단어가 BLOCKED 상태인지 또는 식별자로 대체되었는지(ANONYMIZED) 여부를 지정합니다.

        • regexes - 위반된 각 정규식 필터에 대한 평가 목록입니다. 각 필터에는 다음 필드가 포함됩니다.

          • name - 정규식 필터의 이름입니다.

          • regex – 발견된 PII 유형입니다.

          • match - 필터와 일치하는 단어 또는 문구입니다.

          • action - 단어가 BLOCKED 상태인지 또는 식별자로 대체되었는지(ANONYMIZED) 여부를 지정합니다.

    • outputs - 가드레일의 모델 응답 평가에 대한 세부 정보 목록입니다. 목록의 각 항목은 input 객체의 형식과 일치하는 객체입니다. 자세한 내용은 input 필드를 참조하세요.

가드레일을 테스트하여 유해한 콘텐츠가 차단되는지 확인하는 방법
  1. Amazon Bedrock 권한이 있는 IAM 역할을 AWS Management Console 사용하여에 로그인하고 https://console.aws.amazon.com/bedrock/ Amazon Bedrock 콘솔을 엽니다.

  2. 왼쪽 탐색 창에서 가드레일을 선택합니다. 그런 다음 가드레일 섹션에서 가드레일을 선택합니다.

  3. 오른쪽에 테스트 창이 나타납니다. 테스트 창에는 다음과 같은 옵션이 있습니다.

    1. 기본적으로 가드레일의 규격 초안은 테스트 창에서 사용됩니다. 가드레일의 다른 버전을 테스트하려면 테스트 창 상단에서 규격 초안을 선택한 다음 버전을 선택합니다.

    2. 모델 선택을 선택하여 모델을 선택합니다. 선택한 후 적용을 선택합니다. 모델을 변경하려면 변경을 선택합니다.

    3. 프롬프트 상자에 프롬프트를 입력합니다.

    4. 모델 응답을 유도하려면 실행을 선택합니다.

    5. 모델은 최종 응답 상자에 응답을 반환합니다(응답은 가드레일에 의해 수정될 수 있음). 가드레일이 프롬프트 또는 모델 응답을 차단하거나 필터링하면 가드레일 점검 아래에 가드레일이 감지한 위반 횟수를 알려주는 메시지가 표시됩니다.

    6. 프롬프트 또는 응답에서 필터를 통과하여 인식 및 허용되었거나 필터로 인해 차단된 주제 또는 유해 카테고리를 확인하려면 추적 보기를 선택합니다.

    7. 프롬프트모델 응답 탭을 사용하여 가드레일에 의해 필터링되었거나 차단된 주제 또는 유해 카테고리를 확인할 수 있습니다.

텍스트 플레이그라운드에서도 가드레일을 테스트할 수 있습니다. 프롬프트를 테스트하기 전에 구성 창에서 플레이그라운드를 선택하고 가드레일을 선택합니다.

프라이버시사이트 이용 약관쿠키 기본 설정
© 2025, Amazon Web Services, Inc. 또는 계열사. All rights reserved.