Implemetacja modeli strażniczych (Guard Models) w modelach LLM. Budowanie agentów AI.

Modele strażnicze (ang. Guard Models) to dodatkowe warstwy ochronne stosowane w systemach wykorzystujących modele LLM. Ich celem jest analiza, monitorowanie i modyfikowanie wygenerowanych odpowiedzi, aby zapewnić zgodność z określonymi zasadami i celami. Wprowadzenie takich modeli obejmuje kilka kluczowych kroków.

1. Określenie celu modeli strażniczych

Zdefiniowanie, jakie aspekty działania głównego modelu LLM mają być kontrolowane:

• Filtracja treści:
  Ochrona przed niepożądanymi lub toksycznymi odpowiedziami.
  
  
• Spójność z politykami firmy:
  Upewnienie się, że odpowiedzi są zgodne z zasadami, np. nie udzielają szkodliwych lub wrażliwych informacji.
  
  
• Dostosowanie kontekstu:
  Dopasowanie odpowiedzi do specyfiki użytkownika, regionu czy kultury.

2. Architektura systemu

Wprowadzenie modeli strażniczych polega na zbudowaniu struktury, w której odpowiedzi generowane przez główny model LLM są oceniane przez model strażniczy przed ich dostarczeniem użytkownikowi. Architektura może wyglądać następująco:

1. Użytkownik wysyła zapytanie do systemu.
2. Główny model LLM generuje odpowiedź.
3. Odpowiedź jest analizowana przez model strażniczy.
4. Model strażniczy akceptuje, modyfikuje lub odrzuca odpowiedź.
5. System zwraca końcowy wynik użytkownikowi.

3. Wybór odpowiedniego modelu strażniczego

Modele strażnicze mogą być stworzone od podstaw lub oparte na istniejących rozwiązaniach NLP, np.:

• Modele klasyfikacji:
  Wykorzystywane do oznaczania odpowiedzi jako zgodnych lub niezgodnych z zasadami.
  
  
• Modele detekcji treści toksycznych:
  Takie jak HateBERT, OpenAI Moderation API czy inne modele przeszkolone na zbiorach danych toksycznych.
  
  
• Modele transformacyjne:
  Przetwarzają odpowiedzi głównego modelu, dostosowując je do wymagań.

4. Trenowanie modelu strażniczego

Aby model strażniczy był skuteczny, musi być odpowiednio przeszkolony:

1. Zbieranie danych treningowych:
   • Dane wejściowe obejmujące potencjalnie nieodpowiednie odpowiedzi.
   • Ręcznie oznaczone przykłady poprawnych i niepoprawnych odpowiedzi.
     
     
2. Wybór algorytmu:
   • Modele klasyfikacyjne: np. Random Forest, Logistic Regression lub modele oparte na sieciach neuronowych.
   • Modele oparte na głębokim uczeniu, takie jak BERT czy DistilBERT.
     
     
3. Trenowanie:
   • Model uczy się klasyfikować odpowiedzi jako odpowiednie, nieodpowiednie lub wymagające modyfikacji.
   • Dodatkowe treningi uwzględniające specyficzne reguły biznesowe lub kulturowe.
     
     
4. Walidacja i testy:
   • Model jest testowany na danych, których wcześniej nie widział, aby upewnić się, że potrafi skutecznie filtrować i modyfikować odpowiedzi.

5. Integracja z głównym systemem

• Interfejs API:
  Model strażniczy jest wdrażany jako mikroserwis, który przyjmuje dane wejściowe i zwraca odpowiedzi w czasie rzeczywistym.
  
  
• Pipeline przetwarzania:
  • Wyjście głównego modelu jest przesyłane do modelu strażniczego.
  • Decyzje modelu strażniczego (zaakceptuj, zmodyfikuj, odrzuć) są przekazywane do warstwy prezentacyjnej systemu.
    
    
• Fallback Mechanism:
  Jeśli model strażniczy odrzuci odpowiedź, można zastosować:
  • Wygenerowanie nowej odpowiedzi przez LLM.
  • Przekazanie użytkownikowi komunikatu o braku odpowiedzi.

6. Monitorowanie i ewaluacja

Regularne monitorowanie działania modelu strażniczego jest kluczowe dla jego skuteczności:

• Zbieranie logów:
  Analiza danych wejściowych, odpowiedzi oraz decyzji modelu strażniczego.
  
  
• Ciągłe uczenie się:
  Aktualizacja modelu na podstawie nowych danych lub zmieniających się zasad.
  
  
• Symulacje ataków:
  Testowanie modelu strażniczego w scenariuszach granicznych (edge cases), aby upewnić się, że skutecznie wykrywa niepożądane treści.

7. Przykład technicznej implementacji

W Pythonie z wykorzystaniem Hugging Face i klasyfikatora BERT:

from transformers import pipeline

# Model strażniczy
classifier = pipeline("text-classification", model="unitary/toxic-bert")

# Funkcja strażnicza
def guard_model(response):
    result = classifier(response)
    label = result[0]["label"]
    score = result[0]["score"]
    
    if label == "TOXIC" and score > 0.8:
        return "Odpowiedź została odrzucona jako nieodpowiednia."
    return response

# Przetwarzanie odpowiedzi
llm_response = "Twoja odpowiedź od modelu LLM."
final_response = guard_model(llm_response)
print(final_response)

8. Wdrożenie i testy

• Testowanie lokalne:
  Sprawdzenie poprawności działania modelu strażniczego na wcześniej przygotowanych przypadkach testowych.
  
  
• Wdrożenie w środowisku produkcyjnym:
  Zintegrowanie modelu strażniczego z systemem produkcyjnym i monitorowanie jego działania.

Korzyści z wprowadzenia modeli strażniczych

• Zapewnienie większego bezpieczeństwa i zgodności odpowiedzi generowanych przez LLM.
• Możliwość dynamicznej adaptacji do zmieniających się wymagań użytkowników i organizacji.
• Minimalizacja ryzyka związanego z toksycznymi lub nieodpowiednimi treściami.

Stosowanie modeli strażniczych (Guard Models) w praktyce jest coraz bardziej popularne, zwłaszcza w aplikacjach, które korzystają z dużych modeli językowych (LLM) w środowiskach produkcyjnych. Jednak skala i sposób implementacji takich modeli zależy od specyficznych wymagań oraz ryzyk związanych z daną aplikacją. Oto kilka przykładów i wniosków dotyczących ich stosowania w praktyce:

Kiedy modele strażnicze są używane?

1. Aplikacje krytyczne z punktu widzenia bezpieczeństwa i zgodności:

   • Branże takie jak finanse, medycyna, prawo czy administracja publiczna wymagają wysokiego poziomu kontroli nad generowanymi treściami.
   • Przykład: Filtracja wrażliwych informacji w chatbotach medycznych.

2. Zapobieganie toksycznym treściom:

   • Popularne platformy, które umożliwiają użytkownikom interakcję z AI, np. chatboty lub systemy wsparcia klienta, stosują modele strażnicze, aby unikać publikowania obraźliwych, wulgarnych lub nieodpowiednich treści.
   • Przykład: OpenAI Moderation API stosowane do monitorowania odpowiedzi generowanych przez GPT.

3. Personalizacja i dopasowanie treści:

   • W aplikacjach biznesowych lub marketingowych modele strażnicze zapewniają, że odpowiedzi są zgodne z brandem lub specyficznymi zasadami komunikacyjnymi danej firmy.
   • Przykład: Generowanie treści reklamowych dostosowanych do regionu i kultury.

4. Regulacje prawne i ochrona danych:

   • W Unii Europejskiej, gdzie obowiązuje RODO, modele strażnicze mogą być stosowane do blokowania odpowiedzi, które mogą naruszać przepisy dotyczące prywatności.
   • Przykład: Maskowanie danych osobowych w odpowiedziach generowanych przez system.

Korzyści i trudności w praktyce

Korzyści:

• Zwiększone bezpieczeństwo:
  Minimalizacja ryzyka generowania szkodliwych odpowiedzi.
  
  
• Lepsza kontrola:
  Możliwość dynamicznej modyfikacji zasad bez konieczności ponownego trenowania głównego modelu.
  
  
• Ochrona reputacji:
  Zapewnienie zgodności z wartościami marki i standardami etycznymi.

Trudności:

1. Złożoność integracji:

   • Modele strażnicze muszą być efektywnie zintegrowane z istniejącą infrastrukturą, co wymaga zaawansowanego planowania technicznego.

2. Wpływ na wydajność:

   • Wprowadzenie dodatkowej warstwy analizy może spowolnić czas odpowiedzi systemu, co jest kluczowe w aplikacjach czasu rzeczywistego.

3. Potrzeba ciągłego monitorowania:

   • Modele strażnicze muszą być stale aktualizowane, aby reagować na zmieniające się potrzeby i nowe zagrożenia.

4. Fałszywe pozytywy/negatywy:

   • Modele strażnicze mogą blokować prawidłowe odpowiedzi lub przepuszczać nieodpowiednie, jeśli nie są dobrze skalibrowane.

Modele strażnicze są coraz częściej stosowane w praktyce, zwłaszcza w systemach produkcyjnych, które muszą spełniać wysokie standardy bezpieczeństwa, zgodności i jakości. Ich implementacja jest jednak wyzwaniem technicznym i operacyjnym, wymagającym zarówno zaawansowanych technologii, jak i dobrze zdefiniowanych zasad biznesowych. Warto je stosować wszędzie tam, gdzie błędy modelu LLM mogą prowadzić do poważnych konsekwencji.

Specjalizujemy się w tworzeniu kompleksowych rozwiązań opartych na Agentach AI i Multi-Agentach, które automatyzują procesy, usprawniają zarządzanie danymi i wspierają decyzje. Projektujemy zarówno rozwiązania w oparciu o platformy Low/No-Code, jak i technologie dedykowane, dopasowane do specyficznych potrzeb Twojej firmy.  

Dodatkowo oferujemy konsulting, pomagając w projektowaniu i wdrażaniu Agentów AI, które przyspieszają rozwój Twojej organizacji.

Przygotowaliśmy dla Ciebie zbiór artykułów, które krok po kroku wprowadzą Cię w proces budowy agentów AI. Rozpoczynając od podstawowych pojęć, przejdziemy przez bardziej zaawansowane techniki, które umożliwią Ci zrozumienie wszystkich etapów tworzenia efektywnych agentów AI. Z każdym artykułem będziesz poszerzać swoją wiedzę i umiejętności w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie.

1. Wprowadzenie do systemów wieloagentowych (MAS – Multi-Agent Systems)

• Jaka jest różnica pomiędzy pojedynczym modelem ML a agentem AI?
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Wspólna i rozproszona wiedza w systemach wieloagentowych.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Modelowanie logiki w systemach wieloagentowych (MAS – Multi-Agent Systems).
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Zasady komunikacji między agentami AI.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Ontologia w komunikacji agentów AI.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Tworzenie ontologii w agentowych systemach AI.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Protokóły MQTT, gRPC i AMQP w systemach opartych na agentach AI.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Definiowanie punktów eskalacji w systemach wieloagentowych i strukturach decyzyjnych, Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie

2. Architektura systemów wieloagentowych. Budowa agentów AI

• Projektowanie architektury systemu wieloagentowego.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Zasady tworzenia hierarchicznej struktury agentów AI.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Projektowanie hierarchii agentów AI. Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Orkiestracja w systemach agentów AI. Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Badanie przepustowości i wydajności agentów AI w hierarchicznym systemie agentów. Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie

3. Wybór lidera i zarządzanie współpracą agentów. Budowa agentów AI

• Wybór lidera w systemach multiagentowych. 
  Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Wybór lidera na podstawie "głosowania" agentów (Voting-based Leader Election) w systemach wieloagentowych.  Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Heartbeat w systemach rozproszonych.( w trakcie przygotowania)
  
  
• Relacje zależności w systemach wieloagentowych. 
  Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Logika zarządzania blokadami w systemach, w których wiele procesów lub agentów AI może współdzielić zasoby. Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Zarządzanie kolizjami agentów AI. Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Negocjacje w zadaniach orientowanych na cele (ang. task-oriented domain)
  Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.

4. Budowanie i testowanie agentów AI. Budowa agentów AI

• Rozwiązania szyte na miarę" czy platformy no low-code? Co wybrać do budowy agenta AI?
  
  
• Testowanie agentów multimodalnych. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Sposoby przekazywania danych między modelami a agentami AI. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Komunikacja w ekosystemie agentów AI. 
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.

5. Uczenie się i adaptacja agentów AI. Budowa agentów AI.

• Uczenie się indywidualne i zespołowe w środowisku agentów AI. 
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Federated Learning (FL).Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Czy zastosowanie agentów AI pozwala uniknąć zjawiska halucynacji? 
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.

6. Modele, kontrola i bezpieczeństwo. Budowa agentów AI

• Practical Reasoning Agent (PRA). Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Agenci rozumowania dedukcyjnego. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
• Implemetacja modeli strażniczych (Guard Models) w modelach LLM
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Rola kontrolna alignment layers w modelach LLM. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Hakowanie modeli LLM za pomocą monitów prompt injection. 
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Sposoby manipulacji i łamania zabezpieczeń modeli w systemach AI.
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  

7. Zastosowania systemów agentowych. Budowa agentów AI

• Budowa systemu agentów AI przykład.  - System Multiagentowy dla Automatyzacji Rezerwacji Wakacyjnych.
  
  
• Vertical AI agent. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Mechanism Design. Budowa agenta AI

8. Weryfikacja i optymalizacja systemów. Budowa agentów AI

• Weryfikacja implementacji systemów wieloagentowych przy użyciu metod formalnych. Budowa agentów AI
• Metody formalne w inżynierii oprogramowania zorientowanej na agentów AI.Budowa agentów AI