Предполагаем стандартные требования: безопасность, предсказуемость, отслеживаемость и отказоустойчивость.
1. Архитектура и раздельные ответственности
- Ограничение ответственности LLM: назначьте LLM только на задачи, где нужна генерация/понимание естественного языка; критическую логику, валидацию, финансовые/юридические решения делегируйте детерминированным сервисам.
- Контракты между компонентами: определите строгие входные/выходные схемы (JSON Schema / protobuf) для всех внутренних вызовов.
2. Валидаторы ввода/вывода
- Серийная валидация: валидируйте формат и типы входных данных перед отправкой в LLM и также проверяйте и нормализуйте ответ LLM перед использованием.
- Семантическая валидация: применяйте бизнес-правила и фильтры (например, чек-листы безопасности, пороги допустимых значений).
3. Ограничения и шаблоны подсказок (prompt guardrails)
- Системные инструкции и шаблоны: встроить строгие system prompts, enforce role/goal и примеры желаемого формата.
- Темплейты с output-format enforcement: просить LLM возвращать строго структурированный JSON с полями, и валидировать парсером.
- Контроль длины и риска генерации: ограничивать длину ответов и запрещать отклоняющиеся от темы ответы.
4. Ограничения действий и политик (action-level safety)
- Allowlist/denylist действий: заранее определить список разрешённых внешних действий (запросы к API, исполнение команд). Запрещать прямой shell- или DB-доступ из генеративной части.
- Двухфакторное утверждение действий: требовать подтверждение (автоматическое правило или человек) для критичных операций (платежи, удаление данных).
5. Роллбэки и транзакционная целостность
- Идемпотентные операции: проектировать внешние вызовы как идемпотентные или с возможностью отката.
- Снимки состояния и compensating actions: при выполнении последовательности действий иметь план отката.
6. Мониторинг, логирование и трассировка
- Структурированные логи: логировать входы/выходы, версии моделей, prompt, time-stamps, ID сессии, но без PII.
- Алерты по аномалиям: метрики ошибок, частоты отказов, нестандартных ответов LLM.
- Audit trail для критичных решений: сохранять prompt+response для воспроизводимости (с учётом конфиденциальности).
7. Оценка качества и отклонение (fall-back)
- Confidence checks: использовать модельные метрики (если доступны) и эвристики (повторяющиеся ответы, противоречия) — при низкой уверенности переключаться на детерминированный модуль или human-in-the-loop.
- Multi-step verification: переспросить модель/параллельные модели для кросс-проверки важных выводов.
8. Ограничение вредоносного/неэтичного поведения
- Content filters: встроенные фильтры для токсичности, персональных данных, инструкций по причинению вреда.
- Safety policy enforcement module: отдельный компонент, блокирующий ответы, нарушающие политики.
9. Управление конфиденциальностью данных
- Сопровождение данных: классифицировать данные (public/sensitive/PII) и применять разные пути обработки; шифрование in transit/at rest.
- Data minimization: отправлять в модель только необходимый контекст; удалять или токенизировать PII.
10. Управление версионированием и тестирование
- Контроль версий prompt и модели: фиксировать версию prompt, модели и конфигураций в релизе.
- Регресс-тесты и сценарии: набор E2E и интеграционных тестов, включая неблагоприятные сценарии (adversarial prompts).
- Canary rollout: постепенный релиз новых моделей/изменений с мониторингом.
11. Rate limits и защита от перебора
- Ограничение запросов: per-user / per-key rate limits для защиты от злоупотреблений и расходов.
- Quotas и бюджетные контрольные точки.
12. Человек в цикле (HITL)
- Политика эскалации: чётко определить, какие случаи требуют ручной проверки.
- Интерфейсы для модераторов: инструменты для корректировки ответов, пометки и обратной связи, feed-back loop для улучшения.
13. Метрики и KPI безопасности/надежности
- SLA/SLI для ответов: latency, success rate, accuracy (бизнес-метрики).
- Safety KPIs: false positives/negatives по фильтрам, инциденты безопасности.
14. Отдельный sandbox и симуляции
- Sandbox для внешних эффектов: тестировать интеграции с внешними системами в безопасной среде.
- Adversarial testing: симулировать враждебные промпты и сценарии утечек.
Краткий набор «must-have» для старта (минимально допустимые guardrail):
- JSON-schema enforcement на output LLM,
- входная/выходная валидация + content filter,
- allowlist действий и ручное подтверждение для критичных операций,
- логирование prompt+response (без PII) и алерты по аномалиям,
- rate limits и versioning prompt/model.
