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Amazon Web Services ブログ プロンプトインジェクションから生成 AI ワークロードを保護する 本ブログは 2025 年 1 月 21 日に公開された「Safeguard your generative AI workloads from prompt injections」を翻訳したものとなります。 2025 年 1 月 23 日:間接的プロンプトインジェクションの定義を明確にし、新しい具体例を追加するため、この投稿を更新しました。 生成 AI アプリケーションは人間のようなコンテンツを作成する強力なツールとなっていますが、同時にプロンプトインジェクション、過剰な代理行為、その他の新たなセキュリティ上の課題も生み出しています。生成 AI アプリケーションに特有のセキュリティリスクについて詳しく知るには、OWASP Top 10 for Large Language Mo
はじめに 最近GitHubでプルリクのレビューアーにCopilotくんをアサインすると、AIがレビューしてくれるようになりました。 アサインしてしばらく待つとレビューを付けてくれます。 今回はCopilotくんの指摘はなかったようです。 さて、この機能は非常に便利なのですが、毎回アサインするの面倒くさいですしプルリクを出す人によってはアサインしなかったり忘れたりするのはイマイチなので、勝手にアサインして毎回レビューしてもらう設定にしちゃいましょう。という記事です。 GitHub Copilotは定額なのでなるべく使いまくったほうが得ですよね! 結論を簡単に書くと ルールセットで [Request pull request review from Copilot]を有効化 すればOK これで完全に理解した方は以降は読まなくてもよいかと思います。 まずはCopilotくんにレビューしてもらおう
こんにちは。AI・LLM事業部エンジニアの@koseiと申します。note.layerx.co.jp AI・LLM事業部ではお客さまの幅広い業務を効率化するためのプラットフォーム型のプロダクト「Ai Workforce」を開発しています。 getaiworkforce.com Ai Workforceは「AIワークフロー」(以下、WF)という、LLMやルールベース処理を組み合わせた一連のアルゴリズムを持っており、業務ごとに異なるWFを作ることで多様なユースケースを実現しています。WFは複数のLLMの呼び出しを組み合わせて構成されており、その1単位を本記事では「タスク」と呼ぶことにします。 私は普段お客さまごとのWFの開発や、Ai Workforce自体の開発を行っています。 今回は、LLMが100%の正解は出せない前提で、どのようにお客さまの実務に価値を届けるか、WF開発で試行錯誤してきた
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