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PolicyAI

PolicyAI 提供与 OpenAI 风格兼容的 AI 策略治理网关，支持以 policy-as-code 执行内容规则、审计追踪与灰度发布，帮助团队在现有模型流程中实现更可控的治理与运维。
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AI 策略治理网关Policy as CodeOpenAI 兼容接口治理AI 内容安全与合规控制模型请求审计日志企业级 AI 网关接入

PolicyAI 主要功能

兼容 OpenAI 风格接口，可通过切换 Endpoint 和增加 policy_id 接入现有流程。
支持 Allow、Rewrite、Redact、Escalate、Refuse 等细粒度策略处置方式。
策略可用 JSON/YAML 配置，实现 policy-as-code 的定义、迭代与管理。
返回结构化决策信息与原因码，便于问题定位、审计追踪和规则优化。
支持 Shadow mode、Canary 与自动回滚，方便策略灰度发布与变更控制。
可按用户、项目、目标及白名单/黑名单执行差异化治理规则。
默认说明不存储 prompt/output 文本，并保留必要遥测用于计费与可靠性。
企业版支持审计日志导出到 Elastic、Datadog Logs、S3 等系统。

PolicyAI 适用场景

企业在保留现有 OpenAI Chat Completions 调用方式下，快速增加统一策略治理层。
内容平台对模型输入输出进行分级处置，如改写、脱敏、拒答或人工升级处理。
多团队或多租户环境按项目与用户身份执行不同治理策略与访问控制。
风控或合规团队基于 reason_code 与命中分类进行审计复盘与规则迭代。
新策略上线前通过 Shadow mode 与 Canary 验证影响，再逐步扩大生效范围。
运维团队将网关审计日志接入 Elastic/Datadog/S3，进行监控检索与归档。
高并发调用场景中配合流式返回与 429 重试机制，优化服务稳定性管理。

PolicyAI 常见问题

QPolicyAI 是什么？

PolicyAI 可理解为面向 AI 应用的策略治理能力，提供兼容 OpenAI 风格接口的网关，用于在模型调用前后执行可配置的治理规则与审计追踪。

QPolicyAI 如何接入现有 OpenAI Chat Completions 系统？

通常可通过切换 Base URL/Endpoint，并在请求中加入 policy_id 完成接入；还可选传用户、项目、目标等标识用于精细化策略控制。

QPolicyAI 支持哪些策略处理动作？

支持 Allow、Rewrite、Redact、Escalate、Refuse 等动作，不仅限于简单放行或拦截，可按规则选择不同处理路径。

QPolicyAI 是否提供审计与日志导出能力？

支持记录策略决策相关元数据与原因码；企业版可将审计日志导出到 Elastic、Datadog Logs、S3 等系统，用于检索、监控和归档。

QPolicyAI 在数据存储方面有哪些说明？

资料中说明默认不存储 prompt/output 文本，同时会保留 token 计数、时间戳、错误码等必要遥测数据，用于计费与可靠性运营。

QPolicyAI 是否支持灰度发布和回滚？

支持 Shadow mode、Canary 与自动回滚机制，便于在生产环境中逐步验证策略变更并降低发布风险。

QPolicyAI 的计费方式是怎样的？

按输入与输出的总 token 计费，示例价格为每百万 token 约 5 美元；具体费用需以官方实时价格页面为准。

QPolicyAI 适合哪些团队使用？

适合需要在 AI 应用中加强策略治理的工程、平台、风控与合规团队，尤其是希望低改造接入并保留可审计流程的组织。

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