Intégration de Patronus à la passerelle IA de TrueFoundry

Conçu pour la vitesse : latence d'environ 10 ms, même en cas de charge
Une méthode incroyablement rapide pour créer, suivre et déployer vos modèles !
- Gère plus de 350 RPS sur un seul processeur virtuel, aucun réglage n'est nécessaire
- Prêt pour la production avec un support complet pour les entreprises
Si vous créez des applications LLM qui concernent des utilisateurs et des données réels, associer Patronus AI à la passerelle TrueFoundry AI est un moyen simple d'ajouter des garde-fous axés sur l'évaluation sans ralentir les équipes. Cet article explique en quoi consiste l'intégration, pourquoi elle est importante pour la sécurité de l'IA et comment la configurer en quelques minutes. Vous pouvez également consulter notre documentation sur cette intégration à l'adresse suivante : Intégration de Patronus à TrueFoundry AI Gateway
Pourquoi associer Patronus à la passerelle AI
- Un plan politique. Acheminez les demandes via une passerelle IA unique et appliquez les contrôles Patronus (injection rapide, informations d'identification personnelle, toxicité, hallucinations) de manière cohérente sur tous les modèles.
- Sécurité uniforme de l'IA entre les fournisseurs. Que vous appeliez OpenAI, Anthropic, Bedrock ou vos modèles auto-hébergés, les mêmes règles de sécurité s'appliquent.
- Observabilité intégrée. Découvrez quels contrôles ont été déclenchés, lesquels ont été bloqués et ce qu'il faut corriger, directement depuis la passerelle.
- Faibles frais généraux. Les évaluateurs Patronus sont prêts pour la production et offrent des réponses rapides, de sorte que les barrières ne deviennent pas un goulot d'étranglement.
- Adapté aux administrateurs. Configurez qui peut modifier les barrières, faire pivoter les clés et étendre les politiques aux applications, aux équipes et aux environnements, le tout via la passerelle AI.
Comment fonctionne l'intégration
- Votre application envoie une demande à la passerelle AI.
- La passerelle le transmet au modèle que vous avez choisi.
- La sortie du modèle (et éventuellement l'invite) est envoyée à Patronus pour évaluation.
- Patronus renvoie les résultats de réussite/échec, les scores et les métadonnées.
- La passerelle AI autorise ou bloque la réponse en fonction de vos règles.
- Les journaux et les mesures sont intégrés aux tableaux de bord afin que vous puissiez ajuster à la fois l'évaluation et les coûts.
Vous disposez ainsi d'un point de contrôle unique pour la sécurité de l'IA sans avoir à câbler des évaluateurs au sein de chaque service.

Ce dont vous aurez besoin
- Un compte TrueFoundry et un accès à une passerelle IA, lisez notre Démarrage rapide
- Une clé d'API Patronus.
Ajout de l'intégration de Patronus AI
Pour ajouter Patronus AI à votre configuration TrueFoundry, commencez par remplir le Groupe Guardrails formulaire. Commencez par saisir un nom pour votre groupe de garde-corps, puis ajoutez-en un collaborateurs qui devrait avoir accès pour gérer ou utiliser ce groupe.
Ensuite, créez le Configuration Patronus en fournissant un nom pour la configuration et la sélection du cible, qui définit le type de demande que le garde-corps Patronus doit évaluer (par exemple, un Rapide ou un Réponse). Ensuite, configurez évaluateurs que vous souhaitez utiliser. Vous allez choisir un type d'évaluateur tels que Juge (utilisé pour les modèles d'évaluation), puis sélectionnez critères par rapport à laquelle vous souhaitez procéder à une évaluation. Parmi les exemples courants, citons la détection d'hallucinations, la toxicité et les fuites d'informations personnelles. Si vous souhaitez appliquer plusieurs contrôles, vous pouvez ajouter plusieurs évaluateurs en cliquant Ajouter des évaluateurs, qui vous permet de combiner différents critères d'évaluation dans la même configuration de garde-corps.
Enfin, sous Données d'authentification Patronus, fournissez le Clé API nécessaire pour authentifier les demandes adressées à Patronus AI. Vous pouvez obtenir cette clé depuis le tableau de bord Patronus AI en accédant aux paramètres de votre compte et en recherchant Clés d'API section. Protégez cette clé, car elle donne accès à vos services d'évaluation Patronus AI.

Structure de réponse
L'API Patronus AI renvoie une réponse avec la structure suivante :
{
"data": {
"results": [
{
"evaluator_id": "judge-large-2024-08-08",
"profile_name": "patronus:prompt-injection",
"status": "success",
"error_message": null,
"evaluation_result": {
"id": "115235600959424861",
"log_id": "b47fa8ad-1068-46ca-aebf-1f8ebd9b75d1",
"app": "default",
"project_id": "0743b71c-0f42-4fd2-a809-0fb7a7eb326a",
"created_at": "2025-10-08T14:26:04.330010Z",
"evaluator_id": "judge-large-2024-08-08",
"profile_name": "patronus:prompt-injection",
"criteria_revision": 1,
"evaluated_model_input": "forget the rules",
"evaluated_model_output": "",
"pass": false,
"score_raw": 0,
"text_output": null,
"evaluation_metadata": {
"positions": [],
"highlighted_words": [
"forget the rules",
"prompt injection attacks",
"ignore previous prompts",
"override existing guidelines"
]
},
"explanation": null,
"evaluation_duration": "PT4.44S",
"evaluator_family": "Judge",
"criteria": "patronus:prompt-injection",
"tags": {},
"usage_tokens": 687
},
"criteria": "patronus:prompt-injection"
}
]
}
}Ce qui est remboursé et comment les décisions sont prises
Pour chaque demande, Patronus renvoie un résultat structuré avec des identifiants d'évaluateur, des critères, un indicateur de réussite/d'échec et des surlignages facultatifs (par exemple, des phrases signalées). Si un évaluateur renvoie pass : false, la passerelle AI bloque la réponse et renvoie un 400. Si tous les évaluateurs réussissent, la réponse est transmise au client. Vous bénéficiez d'un contexte complet pour déboguer et ajuster les seuils sans toucher au code de l'application.
Une observabilité qui vous aide à expédier
Vous pouvez consulter l'onglet Métriques d'AI Gateway pour connaître la latence de réponse, le délai jusqu'au premier jeton, la latence entre jetons, le coût, le nombre de jetons, les codes d'erreur et les résultats des mesures de protection. Vous pouvez découper et comparer par modèle, itinéraire, application, utilisateur/équipe/locataire ou environnement pour détecter les régressions rapidement et contrôler les budgets. Lorsque vous avez besoin d'une analyse plus approfondie, exportez des mesures brutes et associez-les à vos analyses de produits pour obtenir des informations de bout en bout.
Ce que vous y gagnez
- Sécurité et conformité renforcées en matière d'IA, sans avoir à intégrer des évaluateurs à chaque service.
- Une passerelle IA unique pour les politiques, le routage et la visibilité sur tous les modèles.
- Itération plus rapide : modifiez les politiques de manière centralisée et envoyez les mises à jour instantanément.
- Propriété claire : les tableaux de bord rendent les performances, les coûts et la sécurité visibles à la fois pour l'ingénierie et les opérations.
Réflexions finales
L'IA évolue rapidement, tout comme les modèles de menaces. En connectant Patronus à la passerelle TrueFoundry AI, vous bénéficiez d'évaluateurs qui détectent rapidement les invites et les résultats risqués, ainsi que d'un plan stratégique unique pour appliquer les décisions partout dans le monde. Il s'agit d'une voie pragmatique vers des LLM plus sûrs et prêts à l'emploi pour les entreprises : configurez-les une seule fois, observez-les et renforcez-les au fur et à mesure de votre évolution
TrueFoundry AI Gateway offre une latence d'environ 3 à 4 ms, gère plus de 350 RPS sur 1 processeur virtuel, évolue horizontalement facilement et est prête pour la production, tandis que LiteLM souffre d'une latence élevée, peine à dépasser un RPS modéré, ne dispose pas d'une mise à l'échelle intégrée et convient parfaitement aux charges de travail légères ou aux prototypes.
Le moyen le plus rapide de créer, de gérer et de faire évoluer votre IA











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