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評価はスコアが何であるかを教えてくれます。ポリシーエンジンは、それに対してアプリケーションが何をすべきかを教えてくれます。たとえば「スコアが 7.5 を下回ったらレスポンスをブロックする」といった具合です。 ポリシーを適用する方法は 2 つあります:
  • アプリケーションポリシー (推奨)。 エンフォースメントモード、しきい値、次元の重み、コンプライアンス、安全な再生成を、アプリケーションごとにダッシュボードで一度設定します。そのアプリケーションのキーで行われるすべての評価に自動的に適用され、コード内にリクエストごとのルールを書く必要はありません。現在有効なポリシーは GET /config で確認でき、各評価は policy_outcome を報告します。
  • SDK ポリシー (ローカル)。 コード内でルールを宣言し、SDK が自分のプロセス内でそれに従って動作します。ローカル限定のロジックや、中央で管理したくないルールに役立ちます。
アプリケーションポリシー: GET /config | Python SDK: policy= を指定した client.eval() | セッション: RAILSession

評価とポリシー

仕組み

ルールは優先度順に評価されます。最初に一致したルールが主要なアクションを決定します。さらに一致した優先度の低いルールは、そのアクションを二次的に追加するため、どの失敗も静かに捨てられることはありません。

ポリシーアクション

ポリシーの宣言

ルールは、その次元のスコアがその threshold下回ったときに発火します。threshold は合格に必要な最小値です。たとえば Rule(dimension="safety", threshold=7.0, action="block") は、安全性スコアが 7.0 未満のレスポンスをすべてブロックします。

再利用可能なポリシー

ポリシーを一度定義してクライアントにアタッチすると、すべての eval() 呼び出しに自動的に適用されます:

セッションレベルのポリシー

セッションは会話全体の品質を追跡します。会話全体の集約品質に対して発火するポリシーを設定でき、多数のターンにわたる緩やかなドリフトの検出に役立ちます:

実際のポリシー例

次のステップ

Python: ポリシーエンジン

Policy、Rule、ポリシーコールバックの完全な API。

Python: セッション

RAILSession のライフサイクルと集約ポリシー。

コンセプト: ミドルウェア

ボイラープレートなしのエンフォースメントのために、ポリシーとプロバイダラッパーを組み合わせます。

コンセプト: 評価

ポリシールールを適用する前にスコアを理解します。