В прошлый раз я рассказывал, как работает Guardrails Filter: зачем вообще понадобился отдельный слой защиты данных при работе с LLM и какие задачи он решает.

В этот раз хочу обсудить то, какие подводные камни могут оказаться под капотом этой технологии. Пока мы делали свой Guardrails Filter, быстро выяснилось, что найти персональные данные — далеко не самая сложная часть задачи. Гораздо сложнее оказалось встроиться между приложением и моделью так, чтобы ничего не сломать.

Как это сделать? Сейчас расскажу.