Model Armor 是一項 Google Cloud 服務，可提高 AI 應用程式的安全性，尤其是使用大型語言模型 (LLM) 的應用程式。這項功能會檢查傳送至模型的提示和模型生成的回覆，協助您降低風險並落實負責任的 AI 做法。
設定範本
建立及使用 Model Armor 範本，定義 Model Armor 應如何過濾內容。範本是可重複使用的設定集，可指定要啟用哪些篩選器、篩選器的信心水準，以及每個篩選器的強制執行類型。詳情請參閱「建立及管理範本」。
指定底限設定
為確保基本防護層級，安全性管理員可以在機構、資料夾或專案層級設定底限。這些設定會強制規定最低篩選器要求，範圍內建立的所有 Model Armor 範本都必須遵守，有助於防止過於寬鬆的設定。詳情請參閱「設定樓層」。
清理提示詞和回覆
使用者向應用程式提交提示時，應用程式會先將提示傳送至 Model Armor。Model Armor 會透過範本中已啟用的篩選器處理提示，並傳回回覆，指出是否發現任何政策違規事項，以及每個篩選器的詳細結果。應用程式邏輯會接著決定要採取的因應措施。
LLM 生成回覆後，應用程式會先將回覆傳送至 Model Armor，再向使用者顯示。Model Armor 會使用範本中定義的篩選器設定，檢查 LLM 輸出內容並傳回分析結果。接著，應用程式會決定是否要向使用者顯示回應，如果發現違規行為，可能會封鎖回應。
詳情請參閱「清除提示和回應」。