



ctrlpnl.ai 是一款创新性的提示控制平台,巧妙地部署在您的应用程序与 AI 模型之间。它不仅能守护您的数据安全,更能优化 AI 交互,助您轻松构建更智能、更安全的 AI 应用。
"传统提示工程无法满足日益复杂的安全与合规需求。系统提示易被忽视,过滤器脆弱,审计跟踪更是必不可少。ctrlpnl.ai 旨在解决这些挑战,为您带来确定性的控制与透明度。"
仅靠提示词难以保证模型始终遵循指令。当涉及敏感数据保护、合规要求时,您需要更确定性的步骤来保障万无一失。
关键词黑名单往往只能应对显性问题。面对复杂的提示注入、上下文中的 PII 或边缘情况时,其效力大打折扣。
输入端的处理(如 PII 脱敏)会影响输出端的验证。我们需要一个能够贯穿始终、实现输入输出联动的跟踪机制,而非各自独立的调用。
面对审计,您需要提供详尽的记录,清晰展示每次操作、拦截原因及处理方式。ctrlpnl.ai 提供不可篡改的审计日志,而非简单的文件记录。
通过简单的 transform() 和 complete() 方法,即可将 ctrlpnl.ai 无缝嵌入您的 AI 调用流程。
transform() 在 AI 调用前处理输入(如敏感信息脱敏、恶意提示拦截),并返回一个 traceId。
complete() 在收到 AI 回复后处理输出(如过滤、改写),并使用相同的 traceId 链接到原始请求,确保完整的审计跟踪。
我们的流水线支持多种功能强大、可配置的步骤:
当任何步骤触发拦截时(例如,关键词匹配),流水线将立即停止,返回 blocked: true 和相应的 blockReason,确保安全响应。
定义一次,随处继承!我们的流水线支持清晰的层级结构:
通过继承模式(追加、前置、覆盖),您可以精细控制规则的组合与执行顺序。
每一次 transform() 和 complete() 调用都会生成详细的审计记录:
所有记录均通过 traceId 关联,可轻松在仪表盘或通过 API 进行查询,满足合规与分析需求。