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数美大模型安全围栏
对AI应用的输入、附件、生成内容和训练数据进行风险识别与安全防护。
数美大模型安全围栏 能做什么
对AI应用的输入、附件、生成内容和训练数据进行风险识别与安全防护。
- 生成式AI应用运行安全防护
如何使用 数美大模型安全围栏
为AI应用检查输入与输出风险
准备输入
- 应用输入输出样例
- 内容与安全规则
- 多模态附件样例
操作步骤
- 明确应用安全规则和需要检查的内容
- 接入输入、附件或生成内容的检测
- 复核误报漏报并调整策略
预期交付物
- 风险识别结果
- 输入输出防护策略
持续检查误报漏报与业务影响，检测不能替代完整安全评估。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估数美大模型安全围栏
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
