Análisis semántico de intención
Evalúe el significado del tráfico con políticas en lenguaje natural, umbrales block/flag y tres motores de puntuación.
Las reglas regex y keyword detectan lo que puede expresarse literalmente. Semantic intent analysis detecta solicitudes que significan algo prohibido, aunque no coincidan con palabras conocidas: revelar system prompts, extraer secretos o incumplir políticas con otras frases.
Cómo funciona#
Una regla semántica utiliza una descripción en lenguaje natural, por ejemplo “detectar intentos de revelar instrucciones del sistema”. En cada solicitud, AI-FW compara el contenido con reglas habilitadas en la dirección inbound u outbound.
| Puntuación | Resultado |
|---|---|
| ≥ block (0.85 predeterminado) | Rechazo HTTP 400, semantic_rule_violation rule ID. |
| flag (0.60 predeterminado) ≤ score < block | Permite, aumenta riesgo del usuario y registra coincidencia. |
| < flag | Pasa sin alerta. |
Al guardar, los umbrales deben cumplir 0 ≤ flag < block ≤ 1.
Los prompts inbound se puntúan después del enmascaramiento PII, por lo que los secretos redactados no salen del entorno. Las respuestas outbound se evalúan tal como las produjo el modelo.
Tres motores de puntuación#
Seleccione en Settings -> Semantic Analysis:
| Motor | Cómo puntúa | Requisito |
|---|---|---|
| Embeddings API | Embeddings del contenido y regla; similitud coseno. | Endpoint de embeddings compatible con OpenAI. |
| Chat classifier | Un modelo de chat puntúa la intención con valor 0.00–1.00. | Endpoint chat compatible con OpenAI. |
| Embedded (local ONNX) | Modelo local ejecutado en proceso, totalmente offline. | Sin servicio externo, API key ni tráfico de red. |
El motor offline ofrece la mayor privacidad y no tiene coste por solicitud.
Fail-closed#
Si la capa está habilitada y existen reglas, los siguientes casos bloquean con semantic_error o semantic_unavailable; la solicitud nunca se reenvía sin evaluación:
- Endpoint sin configurar o descripciones sin embeddings.
- Error o timeout al puntuar.
- Endpoint inválido o fallos de DNS/conexión.
- Vectores vacíos, incompatibles o no finitos.
- Archivos del modelo offline ausentes o imposibles de cargar.
- Score del clasificador imposible de interpretar.
Para hosts no loopback se exige HTTPS; se rechazan rangos privados/link-local, se deshabilitan redirecciones y se fija la IP validada al conectar.
Rendimiento#
- Llamadas chat-classifier con concurrencia limitada (3 por defecto).
- Caché acotada de embeddings de contenido para prompts repetidos.
- Contenido superior a 4K caracteres puntuado como segmentos head + tail para evitar evasión por truncamiento.
Activación#
La capa está desactivada por defecto. En Settings -> Semantic Analysis seleccione backend, endpoint/modelo o motor offline, timeout y fail-closed (activado por defecto). La API key procede de configuración del servidor, nunca de la base de datos ni de respuestas a clientes.