Реалізація Guardrails (обмежень відповідей) AI-асистента в мобільному додатку
AI-асистент у продакшені без guardrails — це відкрита уразливість. Користувач задасть питання поза доменом, спробує prompt injection через користувацький контент, або модель сама піде в небажану тему. Guardrails — це не один фільтр, а багатошарова система валідації на вході та виході.
Шари захисту: що та де перевіряємо
Input guardrails — перевірка запиту користувача перед відправкою в LLM.
Тематичний фільтр: визначимо, відноситься питання до домену додатку. Простий: embeddings + cosine similarity з набором схвалених тем. Надійний: окремий швидкий класифікатор (GPT-4o-mini з простим промптом, ~200мс latency).
Виявлення prompt injection: якщо додаток обробляє користувацький контент (нотатки, документи), передані в контекст LLM, перевірте на інжекції типу «Ігноруйте попередні інструкції...». Базовий захист — пошук за патернами. Надійніший — спеціалізовані класифікатори типу rebuff або lakera-guard.
Output guardrails — валідація відповіді моделі перед показом користувачу.
Валідація формату та бізнес-правил коли асистент повертає структуровані дані. Кожна відповідь валідується перед рендерингом. Перевірка довжини та тону — деякі моделі генерують неочікувано довгі відповіді. Жорстка max_tokens в запиті + перевірка довжини на клієнті перед рендерингом.
Бібліотеки та готові рішення
Guardrails AI (guardrails-ai Python) — декларативне описання правил валідації з автоматичним retry. Застосовуються на сервері. NeMo Guardrails від NVIDIA — важче enterprise рішення, підтримує діалогові флоу та топічні rails.
Для малих додатків достатньо власної server middleware з набором правил. Критично: реалізуйте на сервері, не на клієнті — guardrails повинні працювати на сервері або можуть бути обійдені прямим виклику до API.
Орієнтири за часом
Базові input/output фільтри — 1–2 дні. Тематичний класифікатор з тестовим покриттям — 2–3 дні. Повна багатошарова система з логуванням порушень — 4–5 днів.