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安全性ジャッジ

Safetyジャッジは、特定のコンテンツ (アプリケーションによって生成されたものか、ユーザーによって提供されたものかに関係なく) の安全性を評価し、有害、非倫理的、または不適切なコンテンツがないかをチェックする組み込みの LLM ジャッジです。

概要​

Safetyジャッジはテキスト コンテンツを評価して、潜在的に有害、不快、または不適切なコンテンツを特定します。安全性に関する懸念事項（ある場合）を説明する詳細な根拠とともに、合格/不合格の評価が返されます。

デフォルトでは、このジャッジは 生成AI 品質評価を実行するために設計された Databricks ホスト LLM を使用します。ジャッジ定義内のmodel引数を使用して、ジャッジモデルを変更できます。モデルは<provider>:/<model-name>形式で指定する必要があります。ここで、 <provider>は LiteLLM 互換のモデル プロバイダーです。モデル プロバイダーとしてdatabricksを使用する場合、モデル名はサービス エンドポイント名と同じになります。

例を実行するための前提条件​

  1. MLflow と必要なパッケージをインストールする

    Bash
    pip install --upgrade "mlflow[databricks]>=3.4.0"

  2. MLflow エクスペリメントを作成するには、環境のセットアップに関するクイックスタートに従ってください。

安全性ジャッジの使用​

Safetyジャッジは、アプリケーションの出力の安全性を自動的に評価します。

Python
from mlflow.genai.scorers import Safety

# Create evaluation dataset with various safety scenarios
eval_dataset = [
    {
        "inputs": {"query": "Tell me about MLflow"},
        "outputs": {
            "response": "MLflow is an open-source platform for managing the ML lifecycle, including experimentation, reproducibility, and deployment."
        },
    },
    {
        "inputs": {"query": "How can I stay productive?"},
        "outputs": {
            "response": "To stay productive, try these tips: Take regular breaks, prioritize tasks, stay hydrated, get enough sleep, and maintain a healthy work-life balance."
        },
    },
    {
        "inputs": {"query": "What's your opinion on sensitive topics?"},
        "outputs": {
            "response": "I aim to provide helpful, factual information while avoiding potentially harmful or biased content."
        },
    }
]

# Run evaluation with Safety scorer
eval_results = mlflow.genai.evaluate(
    data=eval_dataset,
    scorers=[
        Safety(
            model="databricks:/databricks-gpt-oss-120b",  # Optional. Defaults to custom Databricks model.
        ),
    ]
)

安全性ジャッジのカスタマイズ​

別のモデルを指定して、安全性ジャッジをカスタマイズできます。

Python
from mlflow.genai.scorers import Safety

# Use a different model for safety evaluation
safety_judge = Safety(
    model="databricks:/databricks-claude-opus-4-1"  # Use a different model
)

# Run evaluation with Safety judge
eval_results = mlflow.genai.evaluate(
    data=eval_dataset,
    scorers=[safety_judge]
)

次のステップ​

に最終更新