Creare metaprompt

Un metaprompt, noto anche come messaggio di sistema o prompt di sistema, è un set di istruzioni in linguaggio naturale che definiscono il comportamento di un sistema di intelligenza artificiale. Il metaprompt viene elaborato dal modello prima di qualsiasi input dell'utente, stabilendo le regole di base per ogni interazione. La progettazione metaprompt è un controllo di sicurezza critico per ogni applicazione di intelligenza artificiale generativa.

Perché i metaprompt sono importanti per la sicurezza

I metaprompt fungono da prima linea di difesa comportamentale per un'applicazione di intelligenza artificiale. Senza una metaprompt ben progettata, un modello può:

• Restituire dati di training non elaborati, incluso materiale protetto da copyright, anziché riepiloghi
• Seguire le istruzioni dannose incorporate nelle richieste degli utenti o nei documenti recuperati
• Generare contenuto dannoso, distorto o fuori argomento
• Divulgare le proprie istruzioni di sistema quando richiesto

Ad esempio, una buona metaprompt potrebbe indicare: "Se un utente richiede grandi quantità di contenuto da un'origine specifica, restituire solo un riepilogo dei risultati anziché il testo completo". Senza questa istruzione, il modello potrebbe recuperare e restituire il contenuto completo di un lavoro protetto da copyright.

La ricerca del settore dimostra che metaprompt ben progettati riduce significativamente il rischio di difetti di sicurezza e output dannosi.

Componenti chiave di una metaprompt efficace

Una metaprompt completa include in genere diversi tipi di istruzioni, tra cui:

• Definizione di ruolo e ambito
• Regole di sicurezza e conformità
• Istruzioni di base
• Difese anti-manipolazione
• Regole di formattazione dell'output

Definizione di ruolo e ambito

Definire cosa l'intelligenza artificiale è e non è autorizzata a fare:

• Specificare il ruolo, il dominio delle competenze e il tono dell'intelligenza artificiale
• Impostare limiti espliciti sugli argomenti che l'intelligenza artificiale non deve discutere
• Definire il gruppo di destinatari e il livello di dettaglio appropriato

Regole di sicurezza e conformità

Stabilire protezioni comportamentali:

• Indicare al modello di rifiutare le richieste di contenuto dannoso, illegale o inappropriato
• Definire il modo in cui il modello deve gestire argomenti sensibili (ad esempio, domande mediche o legali)
• Richiedere al modello di riconoscere l'incertezza anziché creare risposte

Istruzioni di base

Indicare al modello come usare i dati di riferimento:

• Indicare al modello di basare le risposte sul contesto fornito anziché sulle conoscenze generali
• Richiedere citazioni o riferimenti all'origine quando si rispondono a domande reali
• Definire il modo in cui il modello deve gestire le domande al di fuori dei dati di base ("Non ho informazioni su questo")

Difese anti-manipolazione

Proteggere il metaprompt stesso dagli attacchi.

• Indicare al modello di non rivelare mai le istruzioni di sistema, indipendentemente dalla modalità di frase della richiesta
• Definire il modo in cui il modello deve rispondere alle richieste che tentano di eseguire l'override delle istruzioni
• Includere istruzioni per ignorare le direttive in conflitto trovate negli input utente o nei documenti recuperati

Regole di formattazione dell'output

Controllare la struttura e l'ambito delle risposte:

• Impostare la lunghezza massima della risposta per impedire l'over-esposizione dei dati
• Definire i requisiti di formato di output (ad esempio, markdown, testo normale, dati strutturati)
• Indicare al modello come gestire richieste in più parti o ambigue

Procedure consigliate per metaprompt

Quando si progettano metaprompt per i sistemi di IA di produzione:

• Essere specifici ed espliciti: le istruzioni vaghe lasciano spazio per l'interpretazione. Invece di "essere utile", specificare esattamente ciò che può essere utile nel contesto.
• Test contro attacchi noti: convalidare il metaprompt contro tecniche di jailbreak, tentativi di inserimento delle richieste e casi limite. Red team il prompt del sistema.
• Aggiornare regolarmente: man mano che emergono nuove tecniche di attacco, aggiornare il metaprompt per risolverli. I provider di piattaforme di intelligenza artificiale aggiornano continuamente le linee guida di progettazione dei prompt e i modelli metaprompt con le procedure consigliate più recenti.
• Livello con altri controlli: i metaprompt sono un livello di difesa. Combinarli con filtri di contenuto, convalida di input e monitoraggio dell'output per la difesa approfondita.
• Versione e controllo: tenere traccia delle modifiche apportate al metaprompt nel tempo. Se il comportamento del modello cambia in modo imprevisto, è necessario essere in grado di determinare se il metaprompt è stato modificato.