ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಬೃಹತ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ (LLM) ಅನ್ವಯಗಳು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಷ್ಠೆ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಒಡ್ಡಬಹುದು.
LLM ಜೈಲ್ಬ್ರೇಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಅನಪೇಕ್ಷಿತ LLM ನಡವಳಿಕೆಯಿಂದಾಗುವ ಹಾನಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಾವು ಬಹುಪದರದ ವರ್ಗೀಕರಣ ಶೋಧಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.
ಪ್ರತಿದಿನ 40,000ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಮತ್ತು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಉತ್ಪಾದನಾ ಅನ್ವಯದಲ್ಲಿ ನಾವು ಇದನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿದ್ದೇವೆ.
ಕಳೆದ ವರ್ಷದಿಂದ, ಮಕ್ಕಳನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡ ಆಟಗಾರರ ಸಮುದಾಯದಿಂದ ದಿನಕ್ಕೆ ಸರಿಸುಮಾರು 40,000 ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಉತ್ಪಾದಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ನಾವು ಪ್ರಮುಖ ಆಟದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಹಭಾಗಿತ್ವ ವಹಿಸಿದ್ದೇವೆ. ವೇಗ, ನಿಖರತೆ, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಮನರಂಜನೆಯ ನಡುವೆ ಸಮತೋಲನ ಸಾಧಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ:
ನಿಮ್ಮ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ರೂಪಿಸುವಾಗ ಅದು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರುವುದಷ್ಟೇ ಸಾಲದು, ಅದರ ಮಾತು ನಿಮ್ಮದೇ ಅಸಲಿ ಧ್ವನಿಯಂತಿರಬೇಕು.
ಆಟದ ಕಂಪನಿಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಿರಿಯ ಬಳಕೆದಾರರಿಗಾಗಿ ಸುರಕ್ಷತೆಯೊಂದಿಗೆ ಮನರಂಜನೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಉತ್ಸಾಹವನ್ನೂ ಬೆಸೆಯಬೇಕು.
ಆಧುನಿಕ ಉತ್ಪಾದಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ LLMಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೊಂದಿವೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಅವು ಅನೇಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳ ಮೇಲೆ ಸಾಕಷ್ಟು ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಲ್ಲ. ಹೀಗಾಗಿ ಅವು ಆಗಾಗ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮಾರ್ಗದಿಂದ ಹೊರಳಿ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪಠ್ಯವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಅದರಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿರದಿರಬಹುದು.
LLM ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಗೆ ನೀಡಿದರೆ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಡವಳಿಕೆ ಖಚಿತವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಸೂಕ್ತ ತಡೆಕ್ರಮಗಳಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಈ ಅಪಾಯಗಳು ಎದುರಾಗಬಹುದು:
ಬಳಕೆದಾರರು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಅನ್ನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ತಿರುಚಿ ಹಾನಿಕಾರಕ ಅಥವಾ ಅನುಮತಿಸದ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವ “ಜೈಲ್ಬ್ರೇಕ್ಗಳು” (ಒಂದು ಸ್ವಾರಸ್ಯಕರ ಸಂಗತಿ: ಈ ಜಾಲತಾಣಕ್ಕೆ ಯಾರಾದರೂ ಭೇಟಿ ನೀಡಿ ಮೋಜಿನ ಆಟದ ಮೂಲಕ LLM ಜೈಲ್ಬ್ರೇಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು.); ಅಥವಾ
ಅರಿವಿಲ್ಲದೆ ಅಸಹ್ಯಕರ, ಅವಮಾನಕಾರಿ ಅಥವಾ ಅಪಾಯಕಾರಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು. ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ಯೋಗಕ್ಷೇಮಕ್ಕೆ ಅಪಾಯ ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಅನ್ವಯ ಒದಗಿಸುವವರಿಗೆ ಹಣಕಾಸಿನ ನಷ್ಟ ಅಥವಾ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಹಾನಿ ತರಬಹುದು.
ಅನಪೇಕ್ಷಿತ LLM ಬಳಕೆಯ ಕುರಿತ ಸುದ್ದಿಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು:
ಉತ್ಪಾದಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಐಚ್ಛಿಕವಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಘಟನೆಗಳು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತವೆ. ಚಿಕ್ಕ ಮಕ್ಕಳು ಒಳಗೊಂಡಿರುವಾಗ ಇದು ಇನ್ನೂ ಮುಖ್ಯ. ಕೇವಲ ಹಕ್ಕುತ್ಯಾಗ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಲಾಗದು. ವಿಷಯ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರಲು ಸದೃಢ ಸುರಕ್ಷತಾ ತಡೆಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಗ್ರಾಹಕರಿಗಾಗಿ ನಾವು ನಿರ್ಮಿಸಿರುವ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಉತ್ಪಾದನಾ (RAG) ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಂತೆಯೇ, ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು ಜೈಲ್ಬ್ರೇಕಿಂಗ್ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಹಲವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.
ನಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸರಳೀಕೃತ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ನಕ್ಷೆ
ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸುರಕ್ಷತೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ನಾವು ಒಳಾಂಶ ಮತ್ತು ಹೊರಾಂಶಗಳೆರಡರ ಮೇಲೂ LLM ವರ್ಗೀಕಾರಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ:
ಒಳಾಂಶ ವರ್ಗೀಕರಣ (ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ)
ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ SAFE, SUSPICIOUS, CHILD_HARM_RISK, VIOLENT ಮುಂತಾದ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ನಾವು ಪೈಡ್ಯಾಂಟಿಕ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳೊಂದಿಗೆ LLM ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಔಟ್ಪುಟ್ಸ್ ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ. ಜೈಲ್ಬ್ರೇಕಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಅನುಮತಿಸದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸೂಚಕಗಳೂ ಇದರಲ್ಲಿ ಸೇರಿದ್ದವು.
ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಹಲವು ವರ್ಗೀಕಾರಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ, ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಹಿಡಿಯಲು ರೂಪಿಸಿದ ಒಂದೇ ಬೃಹತ್ ವರ್ಗೀಕಾರಕಕ್ಕಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ದೊರೆಯಿತು.
“ಈ ಪಾತ್ರದಿಂದ ನಾನು ಮತ್ತೆ ಮತ್ತೆ ಕೊಲ್ಲಲ್ಪಡುತ್ತಿದ್ದೇನೆ” ಎಂಬ ಆಟಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹೇಳಿಕೆ ಮತ್ತು “ನನ್ನ ಪೋಷಕರು ನನಗೆ ನೋವುಂಟುಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ” ಎಂಬ ಮಕ್ಕಳಿಗೆ ಹಾನಿಯಾಗುತ್ತಿರುವ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕಾರಕಗಳು ಬೇರ್ಪಡಿಸಲು, ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಫ್ಯೂ-ಶಾಟ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದ್ದವು.
ಗ್ರಾಹಕರು ಹಾಗೂ ಅವರ ವಿಶೇಷ ವಿಶ್ವಾಸ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ತಂಡಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಹಕರಿಸಿದ್ದರಿಂದ, ನೈಜ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಅವರು ಅಧಿಕ ಅಪಾಯದ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತಾರೋ ಅದನ್ನೇ ನಮ್ಮ ವರ್ಗೀಕಾರಕಗಳು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಿದವು.
ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ರಚನೆ
ಒಳಾಂಶ ಸುರಕ್ಷಿತವೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿದರೆ ಮುಖ್ಯ LLM ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಇಲ್ಲವಾದರೆ ಸಂದೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಬಹುದು (ಜೈಲ್ಬ್ರೇಕ್ಗಳಿಗೆ) ಅಥವಾ ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲಕರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಬಹುದು (ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಸುರಕ್ಷತಾ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದರೆ).
ಹೊರಾಂಶ ವರ್ಗೀಕರಣ
ಅಂತಿಮವಾಗಿ ತಲುಪಿಸುವ ಮುನ್ನ, ನಮ್ಮ ಅನ್ವಯದಿಂದ ಹೊರಹೋಗುವ ಮಾಡೆಲ್ನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಾವು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಕೆಲವು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಅಂತರ್ಜಾಲದಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ RAG ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಈ ಹಂತವು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಷಬಾಧೆಯಿಂದ ನಮ್ಮನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.
ಅದರಲ್ಲಿ ಅನುಮತಿಸದ ವಿಷಯವಿದ್ದರೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸಿ ಅದರ ಬದಲಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂದೇಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಇದು ಅಪರೂಪವಾಗಿದ್ದರೂ, ಏಜೆಂಟ್ನ ನಡವಳಿಕೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿಯೇ ಉಳಿಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮುನ್ನೆಚ್ಚರಿಕೆಯ ಪದರವಾಗಿದೆ.
ವೇಗ ಮತ್ತು ಕೈಗೆಟುಕುವ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಾಪಾಡಲು:
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ಅಪೂರ್ಣ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಆಯ್ದ ಫ್ಯೂ-ಶಾಟ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಈ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಿಂದ ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಮರುನಿರ್ಮಿಸದೆ, LLM ವರ್ಗೀಕಾರಕಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು.
ಆಂಥ್ರೋಪಿಕ್ನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಧ್ಯಯನವೊಂದು ಸಾಂವಿಧಾನಿಕ ವರ್ಗೀಕಾರಕಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿದೆ. ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಅಥವಾ ಅಸುರಕ್ಷಿತ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು “ಸಾಂವಿಧಾನಿಕ” ನಿಯಮಗಳ ಮೂಲಕ ತರಬೇತುಗೊಂಡ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವರ್ಗೀಕಾರಕಗಳನ್ನು ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಅವರು ವರದಿ ಮಾಡಿದ್ದು:
ಸಾವಿರಾರು ಗಂಟೆಗಳ ಮಾನವ ರೆಡ್ ಟೀಮಿಂಗ್ ಎದುರು ಹೆಚ್ಚಿನ ದೃಢತೆ.
ಅನಗತ್ಯ ನಿರಾಕರಣೆಯ ಅತ್ಯಲ್ಪ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಮಿತವಾದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಗಣನಾ ವೆಚ್ಚ.
ವಿಕಸಿಸುತ್ತಿರುವ ಜೈಲ್ಬ್ರೇಕಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರ ರಕ್ಷಣೆ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಸಾಂವಿಧಾನಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವರ್ಗೀಕರಣ ಪದರಗಳಿಗೆ ಪೂರಕವಾಗುವ ಅಥವಾ ಅವುಗಳನ್ನೇ ಬದಲಿಸುವ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ನಾವು ಕಾಣುತ್ತೇವೆ.
ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಹಗುರ ಶೋಧಕಗಳು
ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಉತ್ಪಾದಕ ಕೇಂದ್ರವನ್ನು ತಲುಪದಂತೆ ವರ್ಗೀಕರಣ ಪದರಗಳು ತಡೆಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಳಪೆ ಹೊರಾಂಶಗಳು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ತಲುಪದಂತೆ ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವ ಮುಖ್ಯ
ಮನರಂಜನಾತ್ಮಕ, ಕಥಾಪರಂಪರೆ ಆಧಾರಿತ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಲವಲವಿಕೆಯ ನಿರಾಕರಣೆಗಳಿಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡಿದರೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಲ್ಲಿ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ
ನಿಯಮಿತ ರೆಡ್ ಟೀಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಟಗಾರರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಆಗಾಗ್ಗಿನ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು, ವ್ಯಾಪಕ ಆಟಗಾರ ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ತಿಳಿಯುವ ಮೊದಲೇ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಇವುಗಳನ್ನು ಫ್ಯೂ-ಶಾಟ್ ವರ್ಗೀಕಾರಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಗೆ ಮರಳಿ ಸೇರಿಸಿ, ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ದುರ್ಬಳಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯಬಹುದು. ಸದ್ಯ ಇದು ಕೈಯಾರೆ ನಡೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ನೀವು ಆಟದ ಕಂಪನಿ, ಬ್ಯಾಂಕ್ ಅಥವಾ ಸರ್ಕಾರಿ ಇಲಾಖೆಯೇ ಆಗಿರಲಿ, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವುದಾದರೆ ಬಳಕೆದಾರಕೇಂದ್ರಿತ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಎರಡನ್ನೂ ಗುರಿಯಾಗಿಸಬೇಕು.
ಈ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ಗಳಿಗಾಗಿ ನಾವು ಗ್ರಾಹಕಮುಖಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇವೆ:
ಸುರಕ್ಷತೆಯೇ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಆದ್ಯತೆ—ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮೌಲ್ಯ ಒದಗಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ ಹಾನಿಕಾರಕ ವಿಷಯದಿಂದ ಅವರನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ರಕ್ಷಿಸುವ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು.
ಪ್ರತಿಷ್ಠೆಗೆ ರಕ್ಷಣೆ—ಬಳಕೆದಾರರು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅದರ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಬಳಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೂ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ನ ಪ್ರತಿಷ್ಠೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡುವ ಹಲವು ರಕ್ಷಣಾ ಪದರಗಳನ್ನು ನಾವು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ.
ನಿಯಮಗಳು ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತವೆ—ನಿಮ್ಮ ಅನ್ವಯ ಜೈಲ್ಬ್ರೇಕ್ ಆಗುವ ಆತಂಕವಿಲ್ಲದೆ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ, ಇತ್ತೀಚಿನ ಅನುಸರಣೆ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ನಾವು ಸದಾ ಗಮನಿಸುತ್ತೇವೆ.