Por qué tus aplicaciones LLM necesitan alertas activas

La adopción empresarial de LLMs se está acelerando a un ritmo sin precedentes.

Desde chatbots inteligentes que mejoran el servicio al cliente y copilotos de IA que impulsan la productividad de los desarrolladores hasta sofisticadas herramientas internas que analizan conjuntos de datos complejos, la IA generativa promete un valor transformador.

Es comprensible que las empresas estén ansiosas por aprovechar estas capacidades, compitiendo por integrar los LLMs en los flujos de trabajo de producción. Sin embargo, esta prisa a menudo pasa por alto una realidad operativa crítica: los LLMs son fundamentalmente diferentes del software tradicional.

No son máquinas deterministas que ejecutan lógica predefinida. Son sistemas probabilísticos, complejos y a menudo opacos, entrenados en vastos conjuntos de datos que reflejan el desorden del lenguaje y el conocimiento humanos.

Su comportamiento puede ser impredecible, emergente y susceptible a cambios sutiles en la entrada o el contexto. Simplemente desplegar un LLM y monitorear métricas básicas de infraestructura (como el uso de CPU o el tiempo de actividad de la API) es similar a navegar por aguas peligrosas con solo un pronóstico del tiempo. Conoces las condiciones generales, pero no tienes forma de detectar los arrecifes ocultos, las tormentas repentinas o los errores de navegación que ocurren en este momento.

La observabilidad tradicional, que recopila registros, métricas y trazas para el análisis post-hoc, proporciona un valioso espejo retrovisor. Pero para los LLMs, necesitas desesperadamente faros y una alarma de proximidad.

Necesitas alertas activas. Sin detección y notificación en tiempo real de comportamientos problemáticos, estás operando a oscuras. Las alucinaciones pueden corromper datos silenciosamente, las brechas de seguridad pueden pasar desapercibidas hasta que es demasiado tarde, la degradación del rendimiento puede frustrar a los usuarios y los costos pueden descontrolarse.

Las consecuencias no son solo fallos técnicos; pueden infligir un grave daño reputacional, incurrir en pérdidas financieras significativas e incluso llevar a sanciones regulatorias. En esta publicación, analizaremos por qué el monitoreo pasivo se queda corto para los LLMs y exploraremos la práctica esencial de las alertas activas:

• Qué significan realmente las alertas activas para los sistemas LLM dinámicos.
• Las limitaciones inherentes de depender únicamente de la observabilidad tradicional.
• Escenarios de fallo concretos y de alto riesgo que exigen detección inmediata.
• Los componentes esenciales de una estrategia integral de alertas LLM.
• Cómo el AI Firewall de NeuralTrust proporciona la capa crucial de protección y alertas en tiempo real.

Exploremos por qué las alertas activas no son solo una característica, sino un requisito fundamental para desplegar aplicaciones LLM confiables y fiables.

¿Qué son las alertas activas para LLMs?

Las alertas activas, en el contexto de los LLMs, se refieren a la identificación, análisis y notificación en tiempo real de eventos específicos predefinidos o patrones anómalos que indican que una aplicación LLM se está comportando de manera incorrecta, insegura, ineficiente o fuera de los parámetros operativos esperados.

Se trata de detectar problemas mientras suceden, no descubrirlos horas o días después en registros o paneles de control. Esto va mucho más allá de simples verificaciones de tiempo de actividad. Implica una inspección profunda del flujo de interacción: los prompts que entran, las respuestas que salen, los metadatos asociados e incluso el comportamiento de los usuarios que interactúan con el sistema.

Aquí hay un desglose de los tipos de eventos críticos que necesitan alertas activas:

• Alucinaciones e Inconsistencia Fáctica:

  • Ejemplos: Generar hechos completamente fabricados, inventar fuentes o referencias, atribuir citas erróneamente, proporcionar información que contradice directamente una base de conocimientos verificada.
  • ¿Por qué alertar? Las alucinaciones erosionan la confianza del usuario y pueden llevar a decisiones desastrosas en el mundo real si se actúa sobre ellas. Las alertas en tiempo real basadas en la verificación de hechos contra la verdad fundamental o la detección de inconsistencias lógicas son vitales.

• Violaciones de Seguridad y Uso Malicioso:

  • Ejemplos: Detectar patrones conocidos de inyección de prompts, identificar intentos de eludir filtros de seguridad (jailbreak), marcar salidas que contienen datos sensibles filtrados (PII, secretos), reconocer comandos sospechosos destinados a explotar sistemas posteriores.
  • ¿Por qué alertar? Las amenazas de seguridad como la inyección de prompts ocurren dentro de la carga útil de datos y a menudo son invisibles para las herramientas de seguridad tradicionales. Las alertas inmediatas permiten bloquear solicitudes maliciosas o aislar sesiones comprometidas antes de que ocurra el daño.

• Degradación del Rendimiento y Problemas de Latencia:

  • Ejemplos: Aumentos repentinos en los tiempos de respuesta de la API (latencia), picos inesperados en el consumo de tokens (implicaciones de costos), tasa de error de la API que excede los umbrales, indisponibilidad específica del modelo que afecta a los usuarios.
  • ¿Por qué alertar? Los problemas de rendimiento afectan directamente la experiencia del usuario y los costos operativos. Alertar sobre desviaciones de las líneas base de rendimiento permite un diagnóstico rápido: ¿es el proveedor del modelo, problemas de red o un prompting ineficiente?

• Elusión de Guardarraíles y Cumplimiento:

  • Ejemplos: Generar respuestas que violan políticas de contenido definidas (por ejemplo, discurso de odio, actividades ilegales), adoptar un tono inconsistente con las directrices de la marca, proporcionar asesoramiento restringido (por ejemplo, financiero o médico), fallar en las reglas de redacción de PII.
  • ¿Por qué alertar? Los LLMs pueden desviarse inadvertidamente fuera de los límites operativos obligatorios. Las alertas en tiempo real aseguran que los requisitos de cumplimiento y las políticas de seguridad internas se apliquen activamente, previniendo incumplimientos regulatorios o daños a la marca.

• Comportamiento Anómalo del Usuario:

  • Ejemplos: Aumentos repentinos y drásticos en el volumen de consultas de un solo usuario (posible abuso o actividad de bot), envío de prompts rápidos, repetitivos o sin sentido, sondeos aparentemente diseñados para probar los límites o vulnerabilidades del sistema.
  • ¿Por qué alertar? Identificar el uso indebido o los ataques automatizados tempranamente puede prevenir el agotamiento de recursos, la manipulación del sistema y costos excesivos. El análisis del comportamiento del usuario, que activa alertas sobre valores atípicos, agrega otra capa de defensa.

• Deriva y Degradación de la Calidad:

  • Ejemplos: Una disminución gradual en las puntuaciones de relevancia de las respuestas a lo largo del tiempo, un aumento en el sentimiento negativo detectado en las salidas, indicadores clave de rendimiento para una tarea específica (por ejemplo, calidad del resumen) que caen por debajo de los niveles aceptables.
  • ¿Por qué alertar? El rendimiento del modelo no es estático. Los modelos base subyacentes se actualizan, los datos de ajuste fino pueden introducir sesgos o los patrones de interacción del usuario pueden cambiar. Las alertas sobre la deriva de la calidad activan la investigación y posibles reentrenamientos o ajustes de prompts.

Si bien las herramientas de observabilidad como OpenTelemetry, Langfuse o las plataformas básicas de registro son esenciales para recopilar los datos brutos después de una interacción, las alertas activas proporcionan la inteligencia crítica y oportuna necesaria para actuar de inmediato cuando se superan los umbrales predefinidos o se detectan anomalías.

Transforma el monitoreo de una herramienta de análisis histórico pasivo en un mecanismo de defensa activo y en tiempo real.

Por qué el monitoreo pasivo por sí solo no es suficiente

Si no soñarías con desplegar una base de datos crítica o un servicio web sin alertas en tiempo real para interrupciones o errores, ¿por qué tantas organizaciones están desplegando LLMs potentes e impredecibles con solo monitoreo pasivo?

La suposición de que las prácticas tradicionales de observabilidad son suficientes para la IA generativa es peligrosamente errónea. Aquí hay cinco razones fundamentales por las que depender únicamente del monitoreo pasivo te deja vulnerable:

• Las Alucinaciones Operan en Modo Sigiloso: Cuando un LLM alucina, generalmente no arroja un código de error ni se bloquea. A menudo genera información errónea que suena plausible con total confianza. Los registros y métricas estándar muestran una llamada API exitosa. Sin un análisis semántico específico, mecanismos de verificación de hechos o detectores de consistencia que activen alertas en tiempo real, estas invenciones pueden pasar desapercibidas, envenenando conjuntos de datos, engañando a los usuarios y causando un daño significativo antes de que alguien revise manualmente las salidas (si es que alguna vez lo hacen).

• La Inyección de Prompts Pasa Desapercibida: Los ataques sofisticados de inyección de prompts están diseñados para manipular el comportamiento del LLM utilizando entradas hábilmente elaboradas. Estos ataques ocurren dentro de los propios datos del prompt y son invisibles para el monitoreo a nivel de infraestructura (CPU, memoria, tráfico de red). Los registros tradicionales simplemente registrarán el prompt malicioso y la salida potencialmente dañina como una transacción estándar. Solo inspeccionando el contenido de los prompts y las respuestas en tiempo real contra patrones de ataque conocidos o instrucciones anómalas se pueden marcar estas amenazas mediante una alerta.

• La Retroalimentación del Usuario es Demasiado Poca, Demasiado Tarde (o Inexistente): Confiar en que los usuarios informen problemas como respuestas sesgadas, respuestas sin sentido o preocupaciones menores de seguridad no es fiable. La mayoría de los usuarios no se molestarán; simplemente dejarán de usar la aplicación, perdiendo confianza silenciosamente. Aquellos que informan problemas proporcionan retroalimentación tardía, mucho después de que el problema haya afectado a muchos otros. Las alertas activas proporcionan señales inmediatas basadas en criterios objetivos, independientemente de los informes de los usuarios.

• Las Cascadas de Fallos Pueden Amplificar el Daño Rápidamente: Un LLM a menudo forma parte de una cadena o flujo de trabajo más grande (por ejemplo, pipelines RAG, sistemas agénticos). Una única salida incorrecta o maliciosa del LLM puede desencadenar una cascada de consecuencias negativas: escribir datos incorrectos en una base de datos, ejecutar llamadas API no deseadas, enviar correos electrónicos engañosos o tomar decisiones automatizadas erróneas. El monitoreo pasivo podría revelar eventualmente las consecuencias posteriores, pero las alertas activas en el punto de fallo inicial del LLM pueden prevenir la cascada por completo.

• El No Determinismo Oculta Fallos de Casos Límite: Debido a la naturaleza probabilística de los LLMs y su sensibilidad a la formulación de prompts, la configuración de la temperatura y el contexto, los fallos pueden ocurrir solo bajo condiciones específicas, difíciles de reproducir o para ciertos perfiles de usuario. Estos problemas intermitentes se pasan por alto fácilmente en registros agregados o paneles de control, pero pueden ser detectados por sistemas de alerta que monitorean transacciones individuales contra reglas definidas o detectan desviaciones bruscas para segmentos específicos.

Los paneles de monitoreo son invaluables para investigar incidentes después de que se han detectado y para analizar tendencias históricas. Pero sin un sistema de alertas activas que dispare la advertencia inicial, es posible que ni siquiera te des cuenta de que es necesaria una investigación hasta que ya se haya producido un daño significativo.

Escenarios donde las alertas activas no son negociables

Los riesgos asociados con el comportamiento no monitoreado de los LLM no son teóricos. Consideremos algunos escenarios plausibles y de alto riesgo donde las alertas en tiempo real podrían ser la diferencia crucial entre un contratiempo menor y una crisis mayor:

• Errores en Resúmenes de Atención Médica: Un asistente LLM resume historiales de pacientes para clínicos. Alucina una alergia crítica o malinterpreta la información de dosificación de notas no estructuradas. Los registros pasivos muestran una generación de resumen exitosa.

  • Disparador de Alerta Activa: La alerta se dispara debido a: a) detección de términos médicos críticos (alergias, medicamentos) con bajas puntuaciones de confianza o falta de fundamentación en los documentos fuente, o b) violación de una regla que requiere una fuente explícita para todos los hechos médicos.
  • Resultado Evitado: Previene decisiones clínicas potencialmente mortales basadas en resúmenes incorrectos generados por IA.

• Incumplimiento de Guardarraíl de Asesoramiento Financiero: Un chatbot de servicio al cliente, a pesar de tener instrucciones de no dar asesoramiento financiero, es sutilmente manipulado por el prompt de un usuario para recomendar una estrategia de inversión específica.

  • Disparador de Alerta Activa: La alerta se dispara porque el contenido de la respuesta es marcado por un clasificador semántico entrenado para detectar "asesoramiento financiero", lo que activa una violación de una política de guardarraíl predefinida.
  • Resultado Evitado: Previene el incumplimiento regulatorio (asesoramiento sin licencia) y la posible responsabilidad si el usuario sufre pérdidas.

• Exfiltración de Datos mediante Inyección de Prompts: Un usuario sofisticado elabora un ataque de inyección de prompts que engaña a un chatbot de base de conocimientos interna para que recupere y revele datos confidenciales de salarios de empleados incrustados en sus documentos accesibles.

  • Disparador de Alerta Activa: La alerta se dispara debido a: a) detección de patrones de sintaxis de inyección de prompts conocidos, b) detección de anomalías que marcan una estructura de consulta inusual que intenta anular instrucciones, o c) escaneo de salida que detecta patrones de PII (cifras salariales, nombres de empleados) que violan las políticas de enmascaramiento de datos.
  • Resultado Evitado: Previene una grave brecha de datos interna y posibles violaciones de privacidad.

• Costos Descontrolados por Bucles Agénticos: Un agente impulsado por LLM diseñado para automatizar tareas de investigación entra en un bucle recursivo inesperado, llamando continuamente a APIs externas (como un motor de búsqueda u otro LLM) en respuesta a sus propias salidas.

  • Disparador de Alerta Activa: La alerta se dispara debido a un rápido aumento en el consumo de tokens y la frecuencia de llamadas API asociadas con una sesión o flujo de trabajo específico, excediendo los umbrales predefinidos de costo o velocidad de uso.
  • Resultado Evitado: Previene facturas masivas e inesperadas en la nube y posibles limitaciones de tasa o suspensión de APIs de terceros.

• Daño a la Marca por Salida Tóxica: Una herramienta de generación de contenido orientada al público, quizás debido a una actualización del modelo o un jailbreak inteligente, comienza a producir contenido sutilmente sesgado u ofensivo en respuesta a prompts aparentemente inocuos.

  • Disparador de Alerta Activa: La alerta se dispara cuando el análisis del contenido de salida marca un aumento en las puntuaciones de toxicidad, la detección de patrones de lenguaje sesgado o la violación de los filtros de seguridad del contenido, incluso si las entradas parecían inofensivas.
  • Resultado Evitado: Permite una intervención inmediata (por ejemplo, bloquear salidas, revertir el modelo) antes de que el contenido tóxico dañe la reputación de la marca o aliene a los usuarios.

En cada uno de estos escenarios, el monitoreo pasivo probablemente solo revelaría el problema mucho después de que ocurriera el daño. Las alertas activas y en tiempo real proporcionan la ventana crítica para la intervención y mitigación.

Diseñando tu estrategia de alertas LLM

Implementar alertas activas efectivas para LLMs requiere ir más allá de simples métricas de infraestructura y adoptar una visión holística que cubra todo el ciclo de vida de una interacción LLM. Una pila de alertas robusta necesita monitorear estas dimensiones clave:

1. Monitoreo y Análisis de Entradas:

   • Por qué: El prompt es la interfaz principal para la interacción y un vector importante para ataques o uso indebido. Monitorear las entradas ayuda a detectar problemas incluso antes de que lleguen al LLM.
   • Sobre qué alertar:
     • Firmas de Inyección de Prompts: Detección de patrones maliciosos conocidos (por ejemplo, secuestro de instrucciones, manipulación de juego de roles).
     • Toxicidad y Lenguaje Ofensivo: Marcar prompts que contienen discurso de odio, acoso u otro contenido inaceptable basado en políticas predefinidas.
     • Detección de PII: Identificación de datos sensibles (nombres, correos electrónicos, SSNs, números de tarjetas de crédito) en prompts antes del procesamiento, especialmente si el LLM no debería manejar dichos datos.
     • Anomalías de Longitud/Complejidad del Prompt: Alertar sobre prompts inusualmente largos o complejos que podrían indicar intentos de DoS o agotamiento de recursos.
     • Velocidad de Entrada del Usuario: Marcar prompts rápidos o repetitivos de un solo usuario indicativos de actividad de bot o abuso.
   • Tipos de Alerta: Coincidencia de firmas, reglas basadas en umbrales (longitud, puntuación de toxicidad), detección de anomalías.

2. Monitoreo y Validación de Salidas:

   • Por qué: La respuesta del LLM es donde se manifiestan las alucinaciones, las violaciones de cumplimiento y el contenido inseguro. Es crítico validar las salidas antes de que lleguen a los usuarios o sistemas posteriores.
   • Sobre qué alertar:
     • Indicadores de Alucinación: Bajas puntuaciones de confianza, falta de fundamentación en el contexto proporcionado (para RAG), inconsistencias fácticas detectadas mediante verificaciones externas.
     • Violaciones de Seguridad del Contenido: Detección de discurso de odio, toxicidad, generación de contenido ilegal que eludió los filtros iniciales.
     • Desviaciones de Tono y Estilo: Marcar respuestas que no coinciden con la voz o persona de marca requerida (por ejemplo, demasiado informal para un chatbot formal).
     • Fuga de PII/Secretos: Detección de información sensible en la salida del LLM que no debería revelarse.
     • Métricas de Calidad Específicas de la Tarea: Alertar si las puntuaciones de relevancia del resumen, la precisión de la traducción (BLEU) o la corrección de la generación de código caen por debajo de los umbrales.
     • Incumplimientos de la Política de Guardarraíl: Marcar explícitamente cualquier salida que viole reglas predefinidas (por ejemplo, "No dar asesoramiento médico").
   • Tipos de Alerta: Verificaciones basadas en reglas, modelos de clasificación (toxicidad, sentimiento, tema), umbrales de métricas, detección de anomalías.

3. Monitoreo de Metadatos y Rendimiento:

   • Por qué: El seguimiento de métricas operativas proporciona información sobre el rendimiento, el costo y posibles problemas a nivel de sistema.
   • Sobre qué alertar:
     • Picos de Latencia: Alertar cuando los tiempos de respuesta exceden los SLOs aceptables, potencialmente correlacionados con modelos, usuarios o tipos de prompt específicos.
     • Anomalías en el Consumo de Tokens: Marcar picos o tendencias inusuales en los recuentos de tokens de entrada/salida por solicitud o por usuario (control de costos).
     • Tasas de Error de API: Monitorear las tasas de fallo del proveedor de LLM o servicios internos, lo que indica posibles interrupciones o problemas de integración.
     • Patrones de Uso del Modelo: Alertar sobre cambios inesperados en qué modelos se están utilizando, lo que podría indicar errores de configuración.
   • Tipos de Alerta: Reglas basadas en umbrales, detección de anomalías (cambios repentinos, desviaciones de promedios móviles).

4. Monitoreo de Cadenas y Flujos de Trabajo (para procesos de varios pasos):

   • Por qué: Muchas aplicaciones LLM involucran múltiples pasos, uso de herramientas o estados de memoria (agentes, pipelines RAG). Pueden ocurrir fallos entre pasos.
   • Sobre qué alertar:
     • Fallos en Llamadas a Herramientas/API: Errores cuando el LLM intenta usar una herramienta externa (por ejemplo, API de búsqueda, calculadora).
     • Corrupción del Estado: Detección de inconsistencias o valores inesperados en la memoria conversacional o el estado del flujo de trabajo.
     • Pasos/Bucles Excesivos: Alertar si una cadena toma un número anormalmente alto de pasos para completarse, lo que indica una posible ineficiencia o recursión.
     • Violaciones de Salida Intermedia: Verificar las salidas de llamadas LLM intermedias dentro de una cadena contra reglas de seguridad y calidad.
   • Tipos de Alerta: Monitoreo de códigos de error, reglas de validación de estado, umbrales de recuento de pasos, análisis de salida intermedia.

5. Monitoreo del Comportamiento del Usuario:

   • Por qué: Comprender cómo interactúan los usuarios con el LLM puede revelar abuso, uso indebido o intentos de explotar el sistema.
   • Sobre qué alertar:
     • Alta Frecuencia de Consultas: Identificar usuarios que realizan un número anormalmente alto de solicitudes en un corto período.
     • Firmas de Abuso: Detección de patrones asociados con spam, sondeo de vulnerabilidades o intento de sobrecargar el sistema.
     • Anomalías Geográficas/de Red: Marcar solicitudes de ubicaciones o rangos IP inesperados, si es relevante.
     • Cambios Repentinos en el Uso: Alertar sobre usuarios establecidos que de repente exhiben patrones de interacción drásticamente diferentes.
   • Tipos de Alerta: Umbrales de limitación de tasa, coincidencia de patrones, detección de anomalías basada en el comportamiento histórico del usuario.

Un sistema de alertas efectivo necesita combinar alertas basadas en reglas (para patrones incorrectos conocidos y violaciones claras de umbrales) con detección de anomalías basada en aprendizaje automático (para detectar amenazas novedosas y desviaciones sutiles). Además, requiere:

• Umbrales Configurables: Capacidad para establecer disparadores de alerta específicos por modelo, caso de uso o incluso grupo de usuarios.
• Notificaciones Accionables: Integración con herramientas de gestión de incidentes (PagerDuty, Opsgenie), plataformas de comunicación (Slack, Teams) y sistemas de seguridad (SIEMs) mediante webhooks o APIs.
• Contexto Detallado: Las alertas deben incluir suficiente información (marca de tiempo, ID de usuario, fragmento de prompt, fragmento de respuesta, motivo de la alerta) para una investigación rápida.
• Pistas de Auditoría: Registrar todas las alertas para cumplimiento, informes y análisis post-mortem.
• Visualización: Paneles de control para rastrear tendencias de alertas, investigar incidentes y ajustar las reglas de alerta.

Implementando tu estrategia de alertas activas: pasos clave

La transición a una postura de alertas activas requiere un enfoque estructurado:

• Identificar Riesgos Críticos: Basado en tu aplicación LLM específica y su contexto (herramienta interna vs. orientada al público, sensibilidad del dominio), prioriza los modos de fallo más críticos (por ejemplo, brechas de seguridad, precisión fáctica para casos de uso legales, control de costos para aplicaciones de alto volumen).
• Definir SLOs y Umbrales: Establece Objetivos de Nivel de Servicio (SLOs) claros para métricas clave (por ejemplo, latencia máxima, tasa máxima de alucinación, puntuación máxima de toxicidad). Define umbrales concretos que activarán alertas cuando se superen. Comienza de manera conservadora y refina basándote en datos operativos.
• Seleccionar Métricas y Métodos de Detección Apropiados: Elige las métricas y mecanismos de detección específicos (reglas, modelos, detección de anomalías) necesarios para monitorear tus riesgos prioritarios en las diferentes dimensiones (entrada, salida, metadatos, etc.).
• Elegir las Herramientas Adecuadas: Selecciona una plataforma o desarrolla capacidades que puedan realizar inspección en tiempo real, aplicar reglas y modelos, y activar alertas de manera eficiente. Busca soluciones diseñadas específicamente para los matices del tráfico LLM, como un AI Firewall o Gateway. (Aquí es donde entra NeuralTrust).
• Integrar con la Respuesta a Incidentes: Conecta tu sistema de alertas a tus horarios de guardia existentes, sistemas de tickets y canales de comunicación para asegurar que las alertas lleguen a las personas adecuadas rápidamente. Define rutas claras de escalada.
• Iterar y Refinar: Las alertas no son un proceso de "configurar y olvidar". Monitorea continuamente la frecuencia de las alertas, investiga las alertas activadas (incluso falsos positivos) y refina tus reglas y umbrales para mejorar la precisión y reducir el ruido (fatiga por alertas). Utiliza los conocimientos de las alertas para mejorar prompts, ajustes finos o guardarraíles.

NeuralTrust: habilitando alertas en tiempo real a través de AI Firewall

En NeuralTrust, construimos nuestro AI Firewall precisamente porque vimos la brecha crítica dejada por el monitoreo tradicional y la necesidad urgente de protección y alertas activas en tiempo real diseñadas específicamente para LLMs. Nuestra plataforma actúa como un punto de control crucial, inspeccionando cada interacción y permitiéndote implementar una estrategia de alertas robusta. Así es como NeuralTrust aborda directamente la necesidad de alertas activas:

• Inspección de Tráfico en Tiempo Real: Posicionado como un gateway, NeuralTrust intercepta y evalúa todos los prompts y respuestas antes de que lleguen a tu LLM o regresen al usuario, permitiendo una detección inmediata sin agregar una latencia significativa.
• Guardarraíles Integrados y Aplicación de Políticas: Define reglas y políticas granulares directamente dentro de NeuralTrust (por ejemplo, bloquear prompts que contienen patrones de inyección, prevenir respuestas con PII, aplicar el tono de marca). Las violaciones activan alertas inmediatas y acciones de bloqueo opcionales. Esto aborda directamente los riesgos de seguridad y cumplimiento de entrada/salida.
• Detección de Amenazas Incorporada: Aprovecha las bibliotecas constantemente actualizadas de NeuralTrust de técnicas conocidas de inyección de prompts, intentos de jailbreak y patrones maliciosos para alertas instantáneas sobre amenazas de seguridad.
• Análisis Semántico para Seguridad y Calidad: NeuralTrust incorpora modelos para detectar toxicidad, sesgos, PII y otros problemas de seguridad del contenido tanto en prompts como en respuestas, activando alertas basadas en umbrales configurables. También puede integrar verificaciones de consistencia fáctica o relevancia.
• Detección de Anomalías de Rendimiento y Costo: La plataforma monitorea metadatos como la latencia y el uso de tokens, aplicando algoritmos de detección de anomalías para marcar picos repentinos o desviaciones de las normas, alertándote sobre problemas de rendimiento o posibles sobrecostos.
• Alertas e Informes Centralizados: Accede a una vista de panel unificada de todas las alertas activadas en todos tus modelos y aplicaciones. Filtra, investiga y analiza datos de alertas fácilmente.
• Integraciones Flexibles: Reenvía alertas sin problemas a tus herramientas preferidas: Slack, PagerDuty, sistemas SIEM (como Splunk o Datadog), correo electrónico o webhooks personalizados, encajando en tus flujos de trabajo existentes de respuesta a incidentes.

NeuralTrust transforma tu despliegue LLM de un sistema opaco y potencialmente riesgoso en un entorno transparente, activamente monitoreado y controlado. Proporciona la capa esencial de visibilidad y alertas en tiempo real necesaria para detectar problemas antes de que escalen.

Aprende más sobre el AI Firewall de NeuralTrust y sus capacidades de alerta.