AWS Bedrock Guardrails

# 1) 가드레일 생성
aws bedrock create-guardrail \
  --name "corp-chatbot-guardrail" \
  --blocked-input-messaging "요청을 처리할 수 없습니다." \
  --blocked-outputs-messaging "응답을 제공할 수 없습니다." \
  --content-policy-config '{
      "filtersConfig": [
        {"type":"PROMPT_ATTACK","inputStrength":"HIGH","outputStrength":"NONE"},
        {"type":"HATE","inputStrength":"HIGH","outputStrength":"HIGH"},
        {"type":"VIOLENCE","inputStrength":"HIGH","outputStrength":"HIGH"}
      ]}' \
  --sensitive-information-policy-config '{
      "piiEntitiesConfig": [
        {"type":"EMAIL","action":"ANONYMIZE"},
        {"type":"CREDIT_DEBIT_CARD_NUMBER","action":"BLOCK"}
      ]}'

# 2) 버전 생성 — 운영에는 DRAFT가 아니라 고정 버전을 붙일 것
aws bedrock create-guardrail-version --guardrail-identifier <ID>

import boto3
rt = boto3.client("bedrock-runtime")

# (A) 모델 호출에 가드레일을 붙이기
resp = rt.converse(
    modelId="anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0",
    messages=[{"role": "user", "content": [{"text": user_input}]}],
    guardrailConfig={"guardrailIdentifier": GID, "guardrailVersion": "1"},
)

# (B) ApplyGuardrail API — 모델 호출과 분리해 단독 검사
check = rt.apply_guardrail(
    guardrailIdentifier=GID, guardrailVersion="1",
    source="INPUT",                                  # 또는 "OUTPUT"
    content=[{"text": {"text": user_input}}],
)
print(check["action"])          # NONE | GUARDRAIL_INTERVENED
print(check["assessments"])     # 어떤 정책이 왜 걸렸는지