Habilita Model Armor en Gemini Enterprise

En este documento, se describe cómo habilitar Model Armor para Gemini Enterprise. Model Armor es un Google Cloud servicio que mejora la seguridad de tus aplicaciones de IA mediante el análisis proactivo de las instrucciones y respuestas que proporciona el asistente de Gemini Enterprise. Esto ayuda a proteger contra diversos riesgos y garantiza prácticas de IA responsable. Model Armor es compatible con todas las ediciones de Gemini Enterprise sin costo adicional.

Model Armor no quita ni altera la información de identificación personal (PII) ni enmascara los datos sensibles. Sin embargo, Gemini Enterprise bloquea cualquier respuesta del asistente de Gemini Enterprise que active los detectores de Sensitive Data Protection.

La respuesta de Model Armor a posibles problemas en las consultas de los usuarios o las respuestas del asistente de Gemini Enterprise se rige por el tipo de aplicación de la plantilla. Para obtener más información, consulta Define el tipo de aplicación.

  • Si el tipo de aplicación es Inspeccionar y bloquear, Gemini Enterprise bloquea la solicitud y muestra un mensaje de error. Este es el tipo de aplicación predeterminado cuando creas una plantilla de Model Armor con la consola.

  • Si el tipo de aplicación es Solo inspeccionar, Gemini Enterprise no bloquea las solicitudes ni las respuestas.

Cuando el servicio de análisis de Model Armor no está disponible, puedes configurar Gemini Enterprise para que se comporte de una de las siguientes maneras:

Modo Descripción
Permitir interacciones del usuario En este modo, Gemini Enterprise permite que las solicitudes y respuestas pasen sin un análisis proactivo cuando el servicio de análisis de Model Armor no está disponible, lo que garantiza una comunicación continua con el usuario final. Sin embargo, esto puede ocasionalmente exponer mensajes no analizados o proporcionar respuestas a consultas no analizadas.
Bloquear todas las interacciones del usuario En este modo, cuando el servicio de análisis de Model Armor no está disponible, Gemini Enterprise bloquea todas las solicitudes y respuestas, incluidas las legítimas.

Antes de comenzar

Crea una plantilla de Model Armor

Puedes crear y usar la misma plantilla de Model Armor para las instrucciones y respuestas del usuario del asistente, o bien puedes crear dos plantillas de Model Armor separadas. Para obtener más información, consulta Create a Model Armor template.

Cuando crees una plantilla de Model Armor para apps de Gemini Enterprise, ten en cuenta estas configuraciones:

  • Puedes crear plantillas de Model Armor de forma centralizada en un proyecto y reutilizarlas en diferentes proyectos. Si usas una plantilla entre proyectos, asegúrate de que los permisos entre proyectos estén configurados como se describe en Antes de comenzar.

  • Selecciona Multirregión en el campo Regiones. En la siguiente tabla, se muestra cómo asignar regiones de plantillas de Model Armor a regiones de apps de Gemini Enterprise:

    Multirregión de la app de Gemini Enterprise Multirregión de Model Armor
    Global
    • us (multiple regions in United States)
    • eu (multiple regions in the Europe Union)
    us (multiple regions in United States) us (multiple regions in United States)
    eu (multiple regions in the Europe Union) eu (multiple regions in the Europe Union)

  • Google no recomienda configurar el registro de Cloud en la plantilla de Model Armor para apps de Gemini Enterprise. Esta configuración puede exponer datos sensibles a los usuarios con el rol de IAM de visor de registros privados (roles/logging.privateLogViewer). En su lugar, considera las siguientes opciones:

    • Si necesitas registrar los datos que pasan por la plantilla de Model Armor, puedes redireccionar los registros a un almacenamiento seguro como BigQuery, que ofrece controles de acceso más estrictos. Para obtener más información, consulta Enruta registros a destinos admitidos.

    • Puedes configurar los registros de auditoría de acceso a los datos para analizar y generar informes sobre los veredictos de análisis de solicitudes y respuestas que genera Model Armor. Para obtener más información, consulta Configura registros de auditoría.

Configura la app de Gemini Enterprise con las plantillas de Model Armor

En los siguientes pasos, se describe cómo agregar las plantillas de Model Armor a tu app de Gemini Enterprise.

Console

  1. En la Google Cloud consola de, ve a la página Gemini Enterprise.

    Gemini Enterprise

  2. Haz clic en el nombre de la app que deseas configurar.

  3. Haz clic en Configuraciones > Asistente.

  4. Para activar Model Armor, haz clic en Habilitar Model Armor.

  5. En Plantilla de Model Armor para instrucciones del usuario y Plantillas de Model Armor para resultados de respuestas, ingresa el Nombre del recurso de las plantillas de Model Armor que creaste.

  6. Si deseas bloquear las interacciones del usuario durante las fallas de procesamiento de Model Armor, haz clic en el botón de activación Permitir las interacciones del usuario durante fallas de procesamiento de Model Armor para llevarlo a la posición desactivada. Para obtener más información, consulta los dos modos compatibles con Gemini Enterprise cuando Model Armor no está disponible.

  7. Haz clic en Guardar y publicar.

REST

Para agregar las plantillas de Model Armor a tu app de Gemini Enterprise, ejecuta el siguiente comando :

curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
"https://ENDPOINT_LOCATION-discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/collections/default_collection/engines/APP_ID/assistants/default_assistant?update_mask=customerPolicy" \
-d '{
  "customerPolicy": {
    "modelArmorConfig": {
      "userPromptTemplate": "QUERY_PROMPT_TEMPLATE",
      "responseTemplate": "RESPONSE_PROMPT_TEMPLATE",
      "failureMode": "FAIL_MODE"
    }
  }
}'

Reemplaza lo siguiente:

  • PROJECT_ID: el ID de tu proyecto.
  • ENDPOINT_LOCATION: Es la región múltiple para tu solicitud a la API. Especifica uno de los siguientes valores:
    • us para la multirregión de EE.UU.
    • eu para la multirregión de la UE
    • global para la ubicación global
    Para obtener más información, consulta Cómo especificar una región múltiple para tu almacén de datos.
  • LOCATION: Es la multirregión de tu almacén de datos: global, us o eu.
  • APP_ID: Es el ID de la app que deseas configurar.

  • QUERY_PROMPT_TEMPLATE: Es el Nombre del recurso de las plantillas de Model Armor que creaste.
    Para obtener el Nombre del recurso, sigue los pasos de la documentación Ver una plantilla de Model Armor y copia el valor de Nombre del recurso.

  • RESPONSE_PROMPT_TEMPLATE: Es el Nombre del recurso de las plantillas de Model Armor que creaste. Puedes usar plantillas de Model Armor creadas en el mismo proyecto o en un proyecto diferente.

  • FAIL_MODE: Es el modo de operación cuando Model Armor no está disponible: FAIL_CLOSED o FAIL_OPEN.
    Si no se define FAIL_MODE, FAIL_CLOSED es el modo predeterminado en el que se bloquean todas las interacciones con el asistente de Gemini Enterprise cuando hay fallas de procesamiento de Model Armor. Para obtener más información, consulta los dos modos compatibles con Gemini Enterprise cuando Model Armor no está disponible

Prueba si la plantilla de Model Armor está habilitada

Después de configurar la plantilla de Model Armor, prueba si tu app de Gemini Enterprise analiza de forma proactiva y bloquea las instrucciones y respuestas del usuario del asistente de Gemini Enterprise, según los niveles de confianza establecidos en los filtros de Model Armor.

Cuando la plantilla de Model Armor está configurada para Inspeccionar y bloquear las solicitudes que infringen la política, se muestra el siguiente mensaje de incumplimiento de política:

Console

Por ejemplo, verás el mensaje de incumplimiento de política:
Muestra el mensaje que recibe un usuario cuando incumple la plantilla de protección del modelo habilitada para la app.
Mensaje de incumplimiento de política de Model Armor

REST

Una respuesta JSON que incluye lo siguiente:

answer.state = SKIPPED
answer.assist_skipped_reasons: [CUSTOMER_POLICY_VIOLATION]

Quita las plantillas de Model Armor de una app de Gemini Enterprise

Para quitar las plantillas de Model Armor de una app de Gemini Enterprise, usa la Google Cloud consola o la API de REST.

Console

Para quitar las plantillas de Model Armor de tu app de Gemini Enterprise, sigue estos pasos:

  1. En la Google Cloud consola de, ve a la página Gemini Enterprise.

    Gemini Enterprise

  2. Haz clic en el nombre de la app que deseas configurar.

  3. Haz clic en Configuraciones > Asistente.

  4. Para desactivar Model Armor, haz clic en el botón de activación Habilitar Model Armor para llevarlo a la posición desactivada.

  5. Haz clic en Guardar y publicar.

REST

Para quitar las plantillas de Model Armor de tu app de Gemini Enterprise, ejecuta el siguiente comando:

curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
"https://ENDPOINT_LOCATION-discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/collections/default_collection/engines/APP_ID/assistants/default_assistant?update_mask=customerPolicy" \
-d '{
  "customerPolicy": {
    "modelArmorConfig": {
    }
  }
}'

Reemplaza lo siguiente:

  • PROJECT_ID: el ID de tu proyecto.
  • PROJECT_NUMBER: el número de tu Google Cloud proyecto.
  • ENDPOINT_LOCATION: Es la región múltiple para tu solicitud a la API. Especifica uno de los siguientes valores:
    • us para la multirregión de EE.UU.
    • eu para la multirregión de la UE
    • global para la ubicación global
    Para obtener más información, consulta Cómo especificar una región múltiple para tu almacén de datos.
  • LOCATION: Es la multirregión de tu almacén de datos: global, us o eu.
  • APP_ID: Es el ID de la app que deseas configurar.

Configura registros de auditoría

Model Armor puede escribir registros de auditoría de acceso a los datos, que puedes usar para analizar y generar informes sobre los veredictos de análisis de solicitudes y respuestas que genera Model Armor. Estos registros no contienen las consultas ni las respuestas del usuario del asistente de Gemini Enterprise, por lo que son seguros para la generación de informes y el análisis. Para obtener más información, consulta Registro de auditoría de Model Armor.

Para acceder a estos registros, debes tener el rol de IAM de visor de registros privados (roles/logging.privateLogViewer).

Habilita los registros de auditoría de acceso a los datos

Para habilitar los registros de auditoría de acceso a los datos, sigue estos pasos:

  1. En la Google Cloud consola de, ve a IAM y administración > Registros de auditoría.

  2. Selecciona la API de Model Armor.

  3. En la sección Tipo de permiso, selecciona el tipo de permiso Lectura de datos.

  4. Haz clic en Guardar.

Examina los registros de auditoría de acceso a los datos

Para examinar los registros de auditoría de acceso a los datos, sigue estos pasos:

  1. En la Google Cloud consola de, accede al Explorador de registros.

  2. Busca los siguientes nombres de métodos en los registros:

    • methodName: "google.cloud.modelarmor.v1.ModelArmor.SanitizeUserPrompt" para ver las solicitudes del usuario que se analizaron

    • google.cloud.modelarmor.v1.ModelArmor.SanitizeModelResponse para ver las respuestas que se analizaron

Consideraciones para usar Model Armor

Cuando uses Model Armor con Gemini Enterprise, ten en cuenta lo siguiente:

Desidentificación y enmascaramiento Cuando Model Armor usa una plantilla de Sensitive Data Protection para analizar instrucciones o respuestas, Model Armor verifica si el contenido coincide con los criterios del detector definidos en la plantilla. Aunque Sensitive Data Protection admite la desidentificación según la configuración de la plantilla, Model Armor no pasa datos desidentificados ni enmascarados a Gemini Enterprise. Si el contenido activa algún detector de Sensitive Data Protection y el tipo de aplicación es INSPECT_AND_BLOCK, Gemini Enterprise bloquea la solicitud o la respuesta en lugar de desidentificarla.
Cuotas y límites de tokens Aunque no hay límites de tokens directos cuando usas Model Armor con Gemini Enterprise, el rendimiento total de tus evaluaciones de Model Armor se rige indirectamente por las cuotas del sistema de Gemini Enterprise y los límites de frecuencia de la API de Model Armor.
Acuerdo de Nivel de Servicio Gemini Enterprise proporciona un Acuerdo de Nivel de Servicio. Cuando Gemini Enterprise está configurado para usar Model Armor, las consultas bloqueadas no se consideran incumplimientos del ANS, independientemente de si se usa el modo fail-open o fail-closed.
Cumplimiento Tanto Gemini Enterprise como Model Armor ofrecen varias certificaciones de cumplimiento. Cuando se usan juntos, las certificaciones de cumplimiento efectivas son el subconjunto común de ambos productos. Google recomienda revisar las certificaciones de cumplimiento de ambos productos para asegurarse de que cumplan con tus requisitos reglamentarios.
Análisis de documentos e imágenes Además de las instrucciones de texto, la integración de Model Armor admite documentos (como archivos PDF) e imágenes. La integración de Model Armor analiza los siguientes archivos solo cuando los subes al asistente de Gemini Enterprise:
  • Documentos (como archivos PDF, CSV y de texto)
  • Imágenes que subes directamente
  • Imágenes contenidas dentro de otros archivos y documentos que tú subes directamente.
Si un archivo o una imagen dentro de un documento infringe las políticas configuradas, se descarta todo el archivo o documento y se excluye de la solicitud. Para obtener la lista de tipos de documentos admitidos, consulta Análisis de documentos.
Interacciones y agentes analizados Si una plantilla de Model Armor está configurada para analizar las solicitudes del usuario, solo se analizan las interacciones con los siguientes agentes en Gemini Enterprise: No se analizan las interacciones con agentes personalizados de tu organización, como ADK, A2A y Dialogflow.

¿Qué sigue?