Anda menggunakan template Model Armor untuk mengonfigurasi penyaringan perintah dan respons untuk aplikasi AI Anda. Template ini menyediakan filter dan nilai minimum yang disesuaikan untuk beberapa kategori keselamatan dan keamanan. Dokumen ini menjelaskan cara membuat dan mengelola template Model Armor. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Template Model Armor.
Sebelum memulai
Sebelum memulai, selesaikan tugas berikut.
Mendapatkan izin yang diperlukan
Untuk mendapatkan izin yang
diperlukan untuk mengelola template Model Armor,
minta administrator Anda untuk memberi Anda
peran IAM Admin Model Armor (roles/modelarmor.admin
)
pada template Model Armor.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara memberikan peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.
Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin yang diperlukan melalui peran khusus atau peran bawaan lainnya.
Mengaktifkan API
Anda harus mengaktifkan Model Armor API sebelum dapat menggunakan Model Armor.
Konsol
Enable the Model Armor API.
Pilih project tempat Anda ingin mengaktifkan Model Armor.
gcloud
Sebelum memulai, ikuti langkah-langkah berikut menggunakan Google Cloud CLI dengan Model Armor API:
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.
At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
Jalankan perintah berikut untuk menetapkan endpoint API untuk layanan Model Armor.
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
Ganti
LOCATION
dengan region tempat Anda ingin menggunakan Model Armor.Di konsol Google Cloud , buka halaman Model Armor.
Pastikan Anda melihat project tempat Anda mengaktifkan Model Armor.
Di halaman Model Armor, klik Create Template. Halaman Create Template akan ditampilkan.
Tentukan Template ID. ID template dapat berisi huruf, angka, atau tanda hubung. Nama ini tidak boleh melebihi 63 karakter, berisi spasi, atau diawali dengan tanda hubung.
Pilih Region tempat template Model Armor akan dijalankan. Anda tidak dapat mengubah region nanti.
Opsional: Tambahkan Label. Label adalah key-value pair yang dapat Anda gunakan untuk mengelompokkan template terkait.
Di bagian Deteksi, konfigurasi setelan deteksi.
Opsional: Jika Anda memilih deteksi Sensitive Data Protection, Anda perlu mengonfigurasi setelan Sensitive Data Protection.
Di bagian AI yang Bertanggung Jawab, tetapkan tingkat keyakinan untuk setiap filter konten
Opsional: Di bagian Konfigurasi logging, pilih operasi yang logging-nya ingin Anda konfigurasi.
Opsional: Pilih Aktifkan dukungan multi-bahasa untuk menggunakan setelan deteksi multi-bahasa.
Klik Buat.
LOCATION
: lokasi template.TEMPLATE_ID
: ID template.PROJECT_ID
: ID project tempat template berada.FILTER_CONFIG
: konfigurasi filter untuk template.PROJECT_ID
: ID project tempat template berada.TEMPLATE_ID
: ID template yang akan dibuat.LOCATION
: lokasi template.Deteksi URL berbahaya: Mengidentifikasi alamat web (URL) yang dirancang untuk membahayakan pengguna atau sistem. URL ini dapat mengarahkan ke situs phishing, download malware, atau serangan cyber lainnya. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Deteksi URL berbahaya.
Deteksi injeksi perintah dan jailbreak: Mendeteksi konten berbahaya dan upaya jailbreak dalam perintah. Untuk penegakan yang lebih ketat, tetapkan tingkat keyakinan ke Rendah ke atas untuk mendeteksi sebagian besar konten yang kemungkinan merupakan upaya injeksi perintah dan pelarian dari batasan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Deteksi injeksi perintah dan pelarian dari batasan.
Perlindungan Data Sensitif: Mendeteksi data sensitif dan membantu mencegah eksposurnya secara tidak sengaja dari serangan seperti injeksi perintah. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Sensitive Data Protection.
Dasar: Pendekatan yang lebih sederhana yang menggunakan infoType yang telah ditentukan sebelumnya untuk mendeteksi data sensitif. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang infoType yang telah ditentukan, lihat Konfigurasi dasar Perlindungan Data Sensitif.
Lanjutan: Opsi yang lebih dapat dikonfigurasi yang menggunakan template pemeriksaan yang ditentukan dalam layanan Perlindungan Data Sensitif sebagai satu sumber untuk infoType data sensitif.
Template inspeksi: Template untuk menyimpan informasi konfigurasi untuk tugas pemindaian inspeksi, termasuk detektor bawaan atau kustom yang akan digunakan. Masukkan nama template dalam format berikut:
projects/projectName/locations/locationID/inspectTemplates/templateName
Opsional: Template de-identifikasi: Template untuk menyimpan informasi konfigurasi untuk tugas de-identifikasi, termasuk transformasi infoType dan set data terstruktur. Masukkan ID untuk template anonim/beridentitas lain dalam format berikut:
projects/projectName/locations/locationID/deidentifyTemplates/templateName
- Tidak ada: Tidak ada jenis konten yang terdeteksi.
- Rendah ke atas: Konten terdeteksi dengan tingkat keyakinan rendah, sedang, atau tinggi.
- Sedang dan lebih tinggi: Konten terdeteksi dengan tingkat keyakinan sedang atau tinggi.
- Tinggi: Konten terdeteksi dengan tingkat keyakinan tinggi.
Di konsol Google Cloud , buka halaman Model Armor.
Pastikan Anda melihat project tempat Anda mengaktifkan Model Armor. Halaman Model Armor ditampilkan yang mencantumkan template yang dibuat untuk project Anda.
Klik template apa pun dari daftar untuk melihat detailnya.
LOCATION
: lokasi template.TEMPLATE_ID
: ID template.PROJECT_ID
: ID project tempat template berada.PROJECT_ID
: ID project tempat template berada.TEMPLATE_ID
: ID template yang akan dilihat.LOCATION
: lokasi template.Di konsol Google Cloud , buka halaman Model Armor.
Pastikan Anda melihat project tempat Anda mengaktifkan Model Armor. Halaman Model Armor ditampilkan yang mencantumkan template yang dibuat untuk organisasi Anda.
Klik template yang ingin Anda perbarui dari daftar. Halaman Template details akan ditampilkan.
Klik Edit.
Perbarui parameter yang diperlukan, lalu klik Simpan.
LOCATION
: lokasi template.TEMPLATE_ID
: ID template.PROJECT_ID
: ID project tempat template berada.PROJECT_ID
: ID project tempat template berada.LOCATION
: lokasi template.TEMPLATE_ID
: ID template.FILTER_CONFIG
: representasi JSON dari konfigurasi filter.Di konsol Google Cloud , buka halaman Model Armor.
Pastikan Anda melihat project tempat Anda mengaktifkan Model Armor. Halaman Model Armor ditampilkan yang mencantumkan template yang dibuat untuk organisasi Anda.
Klik template yang ingin Anda hapus dari daftar. Halaman Template details akan ditampilkan.
Klik Hapus. Dialog konfirmasi akan ditampilkan.
Masukkan nama template untuk mengonfirmasi penghapusan, lalu klik Hapus.
LOCATION
: lokasi template.TEMPLATE_ID
: ID template.PROJECT_ID
: ID project tempat template berada.PROJECT_ID
: ID project tempat template berada.LOCATION
: lokasi template.TEMPLATE_ID
: ID template.INSPECT_ONLY
: Memeriksa permintaan yang melanggar setelan yang dikonfigurasi, tetapi tidak memblokirnya.INSPECT_AND_BLOCK
: API ini memblokir permintaan yang melanggar setelan yang dikonfigurasi.- Pelajari Ringkasan Model Armor.
- Pelajari setelan lantai Model Armor.
- Menghapus informasi sensitif dari perintah dan respons.
- Memecahkan masalah Model Armor.
Jalankan perintah berikut untuk mengaktifkan Model Armor.
gcloud services enable modelarmor.googleapis.com --project=PROJECT_ID
Ganti PROJECT_ID
dengan ID project.
Membuat template Model Armor
Template Model Armor menentukan filter dan batas tertentu yang digunakan Model Armor untuk menyaring perintah dan respons terkait risiko keamanan dan keselamatan. Untuk membuat template Model Armor, ikuti langkah-langkah berikut:
Konsol
gcloud
Jalankan perintah berikut:
gcloud model-armor templates create TEMPLATE_ID --project=PROJECT_ID --location=LOCATION \
--rai-settings-filters='[{ "filterType": "HATE_SPEECH", "confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE" },{ "filterType": "HARASSMENT", "confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE" },{ "filterType": "SEXUALLY_EXPLICIT", "confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE" }]' \
--basic-config-filter-enforcement=enabled \
--pi-and-jailbreak-filter-settings-enforcement=enabled \
--pi-and-jailbreak-filter-settings-confidence-level=LOW_AND_ABOVE \
--malicious-uri-filter-settings-enforcement=enabled \
--template-metadata-custom-llm-response-safety-error-code=798 \
--template-metadata-custom-llm-response-safety-error-message="test template llm response evaluation failed" \
--template-metadata-custom-prompt-safety-error-code=799 \
--template-metadata-custom-prompt-safety-error-message="test template prompt evaluation failed" \
--template-metadata-ignore-partial-invocation-failures \
--template-metadata-log-operations \
--template-metadata-log-sanitize-operations
Ganti kode berikut:
REST
Gunakan perintah berikut untuk membuat template Model Armor baru.
curl -X POST \
-d "{'FILTER_CONFIG': {} }" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates?template_id=TEMPLATE_ID"
Ganti kode berikut:
Contoh berikut menunjukkan konfigurasi template Model Armor. Dalam contoh ini, filter AI Bertanggung Jawab dikonfigurasi untuk ujaran kebencian, pelecehan, konten berbahaya, dan konten seksual vulgar dengan
tingkat keyakinan yang bervariasi.
Filter deteksi injeksi perintah dan pelarian dari batasan model diaktifkan dengan tingkat keyakinan LOW_AND_ABOVE
, yang berarti semua konten dengan kemungkinan rendah, sedang, atau tinggi akan ditandai. Filter URI berbahaya diaktifkan.
export FILTER_CONFIG='{
"filterConfig": {
"raiSettings": {
"raiFilters": [{
"filterType": "HATE_SPEECH",
"confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE"
}, {
"filterType": "HARASSMENT",
"confidenceLevel": "HIGH"
}, {
"filterType": "DANGEROUS",
"confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE"
},{
"filterType": "SEXUALLY_EXPLICIT",
"confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE"
}]
},
"piAndJailbreakFilterSettings": {
"filterEnforcement": "ENABLED",
"confidenceLevel": "LOW_AND_ABOVE"
},
"maliciousUriFilterSettings": {
"filterEnforcement": "ENABLED"
}
}
}'
curl -X POST \
-d "$FILTER_CONFIG" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/templates?template_id=TEMPLATE_ID"
Untuk membuat template Model Armor dengan deteksi multi-bahasa yang diaktifkan, Anda harus meneruskan parameter TEMPLATE_CONFIG
dalam perintah.
Parameter ini menentukan konfigurasi untuk setelan deteksi bahasa.
Gunakan perintah berikut untuk membuat template Model Armor baru dengan deteksi multi-bahasa diaktifkan.
curl -X POST \
-d "{'TEMPLATE_CONFIG': {} }" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates?template_id=TEMPLATE_ID"
Contoh berikut menunjukkan konfigurasi template Model Armor dengan deteksi multi-bahasa diaktifkan.
export TEMPLATE_CONFIG='{
"filterConfig": {
"raiSettings": {
"raiFilters": [{
"filterType": "HATE_SPEECH",
"confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE"
}, {
"filterType": "HARASSMENT",
"confidenceLevel": "HIGH"
}, {
"filterType": "DANGEROUS",
"confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE"
},{
"filterType": "SEXUALLY_EXPLICIT",
"confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE"
}]
},
"piAndJailbreakFilterSettings": {
"filterEnforcement": "ENABLED",
"confidenceLevel": "LOW_AND_ABOVE"
},
"maliciousUriFilterSettings": {
"filterEnforcement": "ENABLED"
}
},
"templateMetadata": {
"multiLanguageDetectionMetadata": {
"enableMultiLanguageDetection": true
}
}
}'
curl -X POST \
-d "$TEMPLATE_CONFIG" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/templates?template_id=TEMPLATE_ID"
Go
Java
Node.js
PHP
Python
Untuk menjalankan kode ini, siapkan terlebih dahulu lingkungan pengembangan Python dan instal Model Armor Python SDK.
Mengonfigurasi deteksi
Deteksi adalah pemeriksaan spesifik yang dilakukan Model Armor pada perintah dan respons. Model Armor menawarkan sistem yang fleksibel untuk mengonfigurasi deteksi, sehingga Anda dapat menyesuaikan tingkat perlindungan untuk aplikasi AI Anda. Anda mengonfigurasi deteksi saat membuat template. Model Armor melakukan pemeriksaan deteksi berikut pada perintah dan respons:
Menetapkan setelan Perlindungan Data Sensitif
Model Armor memanfaatkan Perlindungan Data Sensitif untuk mengidentifikasi dan mencegah eksposur informasi sensitif dalam interaksi LLM Anda. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Perlindungan Data Sensitif.
Model Armor menawarkan dua mode untuk mengonfigurasi Perlindungan Data Sensitif:
Jika memilih mode Lanjutan, Anda harus menentukan parameter berikut:
Pastikan Template pemeriksaan dan Template de-identifikasi ada di Sensitive Data Protection. Jika template berada di project lain, agen layanan Model Armor harus diberi peran Pengguna DLP (roles/dlp.user
) dan peran Pembaca DLP (roles/dlp.reader
) untuk project tersebut.
Menetapkan tingkat keyakinan
Tingkat keyakinan menunjukkan seberapa besar kemungkinan temuan cocok dengan jenis filter konten. Anda dapat menyetel tingkat keyakinan untuk setiap filter konten. Kemungkinan nilainya adalah sebagai berikut:
Untuk penegakan yang lebih ketat, tetapkan tingkat keyakinan ke Rendah ke atas untuk mendeteksi sebagian besar konten yang termasuk dalam jenis filter konten. Anda juga dapat memilih tingkat keyakinan
Untuk mengaktifkan logging komprehensif pada template, lihat Logging platform dan audit Model Armor.
Melihat template Model Armor
Lihat template yang ada untuk memahami konfigurasi yang tersedia serta untuk memecahkan masalah dan menyelesaikan masalah terkait perintah dan respons penyaringan.
Konsol
gcloud
Jalankan perintah berikut:
gcloud model-armor templates describe TEMPLATE_ID --project=PROJECT_ID --location=LOCATION
Ganti kode berikut:
REST
Jalankan perintah berikut:
curl -X GET \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ "https://modelarmor.LOCATION_ID.rep.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates/TEMPLATE_ID"
Ganti kode berikut:
Go
Java
Node.js
PHP
Python
Untuk menjalankan kode ini, siapkan terlebih dahulu lingkungan pengembangan Python dan instal Model Armor Python SDK.
Memperbarui template Model Armor
Perbarui template Anda secara rutin untuk mempertahankan kondisi keamanan yang kuat dan efektif untuk aplikasi AI Anda.
Konsol
gcloud
Jalankan perintah berikut:
gcloud model-armor templates update TEMPLATE_ID --project=PROJECT_ID --location=LOCATION
Ganti kode berikut:
REST
Jalankan perintah berikut:
curl -X PATCH \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "$FILTER_CONFIG" \ "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates/TEMPLATE_ID?updateMask=FILTER_CONFIG"
Ganti kode berikut:
Semua kolom lainnya tidak dapat diubah. Upaya yang dilakukan untuk memperbarui kolom lain (misalnya, upaya untuk memperbarui nama template) akan menghasilkan error.
Go
Java
Node.js
PHP
Python
Untuk menjalankan kode ini, siapkan terlebih dahulu lingkungan pengembangan Python dan instal Model Armor Python SDK.
Menghapus template Model Armor
Hapus template jika tidak lagi digunakan, digantikan oleh template baru, atau saat kebijakan keamanan berubah.
Konsol
gcloud
Jalankan perintah berikut:
gcloud model-armor templates delete TEMPLATE_ID --project=PROJECT_ID --location=LOCATION
Ganti kode berikut:
REST
Jalankan perintah berikut:
curl -X DELETE \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ "https://modelarmor.LOCATION_ID.rep.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates/TEMPLATE_ID"
Ganti kode berikut:
Go
Java
Node.js
PHP
Python
Untuk menjalankan kode ini, siapkan terlebih dahulu lingkungan pengembangan Python dan instal Model Armor Python SDK.
Metadata template
Metadata template Model Armor membantu Anda mengonfigurasi perilaku Model Armor, termasuk penanganan pemeriksaan keamanan dan keselamatan, penanganan error, dan perilaku logging.
Metadata template untuk Model Armor mencakup kolom berikut:
Metadata | Jenis | Deskripsi |
---|---|---|
multiLanguageDetection | Boolean | Mengaktifkan deteksi multi-bahasa. |
enforcement_type | Enum |
Menentukan jenis penegakan. Gunakan salah satu nilai berikut: |
log_template_operations | Boolean | Mengaktifkan logging operasi template. |
log_sanitize_operations | Boolean | Mengaktifkan logging operasi pembersihan. |
Langkah berikutnya
Kecuali dinyatakan lain, konten di halaman ini dilisensikan berdasarkan Lisensi Creative Commons Attribution 4.0, sedangkan contoh kode dilisensikan berdasarkan Lisensi Apache 2.0. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Kebijakan Situs Google Developers. Java adalah merek dagang terdaftar dari Oracle dan/atau afiliasinya.
Terakhir diperbarui pada 2025-08-13 UTC.