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将 Amazon Bedrock Guardrails 应用于代码生成工作流程的最佳实践
在这篇文章中，我们将解释如何使用编码助手为代码生成工作流程配置 Amazon Bedrock Guardrails 以克服这些限制。借助这些最佳实践，您可以构建高效的蓝图，帮助您进行有效的容量规划和强大的安全覆盖。
来源:亚马逊云科技 _机器学习本文是我们有关 Amazon Bedrock Guardrails 最佳实践的系列文章的继续。对于上一篇文章，请参阅像专业人士一样构建安全的生成式 AI 应用程序：使用 Amazon Bedrock Guardrails 的最佳实践。
人工智能驱动的编码助手和代码生成工作流程，例如 Claude Code、Kiro 和 OpenAI Codex，正在改变开发人员编写软件的方式。这些工具通过流响应实时生成代码，通常在扩展会话中生成数千个字符。随着组织使用这些助手大规模采用生成式 AI 工作流程和代码，重要的是要在需要时检测和阻止不安全的代码模式。Amazon Bedrock Guardrails 可以通过内容审核的内容过滤器、通过越狱、提示注入和提示泄漏进行提示攻击预防、用于编辑和阻止个人身份信息 (PII) 的敏感信息过滤器等保护措施来帮助检测和过滤不安全和不需要的代码内容。
然而，编码工作流程和代理循环具有独特的吞吐量特征，包括长流输出、并发开发人员会话和重复上下文评估。在没有正确配置的情况下，将 Amazon Bedrock Guardrails 应用于具有这些特征的工作流程可能会导致限制错误、成本增加和低于最佳延迟等限制。在这篇文章中，我们将解释如何使用编码助手为代码生成工作流程配置 Amazon Bedrock Guardrails 以克服这些限制。借助这些最佳实践，您可以构建高效的蓝图，帮助您进行有效的容量规划和强大的安全覆盖。
为什么护栏对于代码生成工作流程很重要
当人工智能生成的代码用于生产系统时，这些保护措施至关重要。