守护者AI：确保语言模型安全与精准的神器

守护者AI：确保语言模型安全与精准的神器

guardrailsAdding guardrails to large language models.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/guardrails

🚀 在这个大数据和人工智能的时代，大型语言模型（LLMs）在各种场景中发挥着越来越重要的作用。然而，如何确保它们的输出既结构化又无误呢？这就是【Guardrails AI】的用武之地。

项目简介

Guardrails 是一款开源的 Python 库，旨在让你能够为 LLMS 的输出定义结构、类型并进行验证和修正。它通过Pydantic 风格的验证和纠正措施来增强模型的可靠性和安全性。不仅如此，它还能确保输出符合预设的结构和类型保证，如 JSON 格式。项目目前处于alpha阶段，期待社区的广泛参与和测试。

技术剖析

Guardrails 使用了名为 .rail 的文件格式，这是一种用于对 LLMS 输出施加结构、类型信息、验证器和纠正动作的语言无关、可读性强的规范。核心组件包括：

1. RAIL 规范 - 基于 XML 的规范，用于定义输出的结构、类型和验证规则。
2. gd.Guard 包装器 - 用于根据 RAIL 规范包裹 LLM API 调用，实现结构化、验证和错误纠正。

以下是一个简单的流程图展示其工作原理：

graph LR
    A[创建 `.rail` 规范] --> B["从规范初始化 `guard`"];
    B --> C["使用 `guard` 包裹 LLM API 调用"];

应用场景

Guardrails 可以应用到任何依赖 LLMS 输出需要质量保障的领域，例如：

• 文本生成 - 确保生成的新闻摘要、博客文章或报告没有语法错误和偏见。
• 代码自动生成 - 检查生成的代码是否无错、高效且遵循编程最佳实践。
• 数据处理 - 结构化自然语言输入，确保有效解析和后续处理的准确性。

项目特点

1. 灵活性 - 通过 .rail 文件定制验证逻辑，适应多种场景需求。
2. 易用性 - 使用简单 API 封装 LLMs，快速集成验证和修复功能。
3. 智能纠错 - 当验证失败时，可以重新请求模型，提高输出质量。
4. 类型保障 - 强制结构化输出，比如 JSON，提升数据一致性。

开始使用

要安装 Guardrails，请运行：

pip install guardrails-ai

然后参照项目文档的入门指南开始你的旅程。

Guardrails 仍在快速发展中，未来将提供更多的示例、新功能集成以及改进。我们诚挚邀请你加入 Discord 社区，一起打造更强大的语言模型管理工具！

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现在就尝试 Guardrails，让语言模型的输出更安全、更可信！

guardrailsAdding guardrails to large language models.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/guardrails