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^h German (de)	'''Unternehmensleitplanken''': Die Implementierung von Leitplanken, die die Antworten generativer KI mit spezifischen Unternehmensrichtlinien und -regeln in Einklang bringen, ist entscheidend. Diese Leitplanken helfen, Risiken zu mindern, indem sie sicherstellen, dass von Chatbots generierte Inhalte den etablierten Normen und ethischen Richtlinien entsprechen und potenzielle rechtliche und rufschädigende Schäden verhindern. Im NVInfo-Bot haben wir zunächst viele Leitplanken in LLM-Eingabeaufforderungen implementiert. Später stellten wir jedoch fest, dass nicht alle LLMs diese Aufforderungen konsequent befolgen. Daher haben wir diese Leitplanken während der Vor- und Nachbearbeitung von Anfragen und Antworten mithilfe von Nemo Guardrails ([[#bib.bib13\|13]]) implementiert.
^h English (en)	'''Enterprise Guardrailing''': Implementing guardrails that align generative AI responses with specific enterprise policies and rules is essential. These guardrails help mitigate risks by ensuring that Chatbot-generated content adheres to established norms and ethical guidelines, preventing potential legal and reputational damage. In NVInfo bot, we implemented many guardrails in LLM prompts initially. However, later realized that not all LLMs follow these prompts consistently. Therefore, we implemented these guardrails during pre and post-processing of queries and responses respectively using Nemo Guardrails ([[#bib.bib13\|13]]).
^h Spanish (es)	"Guardrails Empresariales": Implementar guardrails que alineen las respuestas de la IA generativa con políticas y reglas específicas de la empresa es esencial. Estos guardrails ayudan a mitigar riesgos al asegurar que el contenido generado por el chatbot se adhiera a normas establecidas y directrices éticas, previniendo posibles daños legales y reputacionales. En el bot NVInfo, implementamos muchos guardrails en los prompts de LLM inicialmente. Sin embargo, más tarde nos dimos cuenta de que no todos los LLMs siguen estos prompts de manera consistente. Por lo tanto, implementamos estos guardrails durante el pre y post-procesamiento de consultas y respuestas respectivamente usando Nemo Guardrails ([[#bib.bib13\|13]]).
^h French (fr)	'''Garde-fous d'entreprise''': La mise en place de garde-fous qui alignent les réponses de l'IA générative avec des politiques et règles spécifiques de l'entreprise est essentielle. Ces garde-fous aident à atténuer les risques en veillant à ce que le contenu généré par le chatbot respecte les normes établies et les lignes directrices éthiques, prévenant ainsi les dommages potentiels sur le plan juridique et de la réputation. Dans le bot NVInfo, nous avons initialement mis en œuvre de nombreux garde-fous dans les invites LLM. Cependant, nous avons ensuite réalisé que tous les LLM ne suivaient pas ces invites de manière cohérente. Par conséquent, nous avons mis en œuvre ces garde-fous lors du prétraitement et du post-traitement des requêtes et des réponses respectivement en utilisant Nemo Guardrails ([[#bib.bib13\|13]]).
^h Japanese (ja)	'''エンタープライズガードレール''': 生成AIの応答を特定の企業ポリシーやルールに合わせるガードレールの実装は重要です。これらのガードレールは、チャットボットが生成するコンテンツが確立された規範や倫理ガイドラインに従うことを保証し、潜在的な法的および評判の損害を防ぐのに役立ちます。NVInfoボットでは、最初にLLMプロンプトに多くのガードレールを実装しました。しかし、すべてのLLMがこれらのプロンプトに一貫して従うわけではないことに気付きました。そのため、Nemo Guardrails（[[#bib.bib13\|13]]）を使用して、クエリと応答のそれぞれの前処理と後処理の段階でこれらのガードレールを実装しました。
^h Korean (ko)	'''엔터프라이즈 가드레일링''': 생성형 AI 응답을 특정 기업 정책 및 규칙에 맞추는 가드레일을 구현하는 것은 필수적입니다. 이러한 가드레일은 챗봇이 생성한 콘텐츠가 확립된 규범과 윤리적 지침을 준수하도록 하여 잠재적인 법적 및 평판상의 손상을 방지하는 데 도움을 줍니다. NVInfo 봇에서는 초기에는 LLM 프롬프트에 많은 가드레일을 구현했습니다. 그러나 나중에 모든 LLM이 이러한 프롬프트를 일관되게 따르지 않는다는 것을 깨달았습니다. 따라서 Nemo Guardrails ([[#bib.bib13\|13]])를 사용하여 쿼리 및 응답의 사전 및 사후 처리 중에 이러한 가드레일을 구현했습니다.
^h Portuguese (pt)	'''Proteção Empresarial''': Implementar proteções que alinhem as respostas de IA generativa com políticas e regras específicas da empresa é essencial. Essas proteções ajudam a mitigar riscos, garantindo que o conteúdo gerado pelo Chatbot adira a normas estabelecidas e diretrizes éticas, prevenindo possíveis danos legais e de reputação. No bot NVInfo, implementamos muitas proteções em prompts de LLM inicialmente. No entanto, percebemos mais tarde que nem todos os LLMs seguem esses prompts de forma consistente. Portanto, implementamos essas proteções durante o pré e pós-processamento de consultas e respostas, respectivamente, usando Nemo Guardrails ([[#bib.bib13\|13]]).
^h Chinese (zh)	企业护栏：实施与特定企业政策和规则相一致的护栏对于生成式AI响应至关重要。这些护栏通过确保聊天机器人生成的内容遵循既定的规范和道德准则来帮助降低风险，从而防止潜在的法律和声誉损害。在NVInfo机器人中，我们最初在LLM提示中实施了许多护栏。然而，后来意识到并非所有LLM都能始终如一地遵循这些提示。因此，我们在查询和响应的前后处理中分别使用Nemo Guardrails（[[#bib.bib13\|13]]）实施了这些护栏。