イントロダクション よくあるシナリオを考えてみましょう。あなたのチームは、オープンソースのLLMを活用して、カスタマーサポート用のチャットボットを構築したいと考えています。 このモデルは、本番環境で顧客からの問い合わせを処理するため、いくつかの入力や出力が不適切または安全でない可能性があることに気づかない可能性があります。 そして、内部監査の最中になって初めて（運良く このデータを追跡 していた場合）、ユーザーが不適切なリクエストを送信し、チャットボットがそのユーザーとやりとりしていることに気づくのです！ さらに深く掘り下げると、チャットボットが顧客を不快にさせている可能性があり、事態の深刻さはあなたが準備できる範囲を超えていることがわかります。 チームが本番環境でAIイニシアチブを保護するために、DatabricksはLLMをラップして適切な動作を強制するガードレールをサポートしています。 ガードレールに加えて、Databricksはモデルのリクエストとレスポンスをログに記録する推論テーブル（ AWS | Az