NeMo Guardrails项目实战：输出护栏(Output Rails)配置指南-优快云博客

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NeMo Guardrails项目实战：输出护栏(Output Rails)配置指南

NeMo-Guardrails NeMo Guardrails is an open-source toolkit for easily adding programmable guardrails to LLM-based conversational systems. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeMo-Guardrails

概述

在构建对话系统时，确保AI生成的内容符合安全规范至关重要。NVIDIA NeMo Guardrails项目提供的输出护栏功能，能够有效控制AI模型的输出内容，防止生成有害、不当或敏感信息。本文将详细介绍如何为对话系统配置输出护栏。

环境准备

在开始配置前，需要完成以下准备工作：

安装必要的Python包：

pip install openai

设置OpenAI API密钥环境变量：

export OPENAI_API_KEY=你的API密钥

如果在Jupyter Notebook中运行，需要修补AsyncIO循环：

import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

输出内容审核机制

NeMo Guardrails内置了"self check output"功能，通过额外的LLM调用来验证AI生成的内容是否合规。

激活输出审核

在config.yml文件中添加以下配置：

output:
  flows:
    - self check output

配置审核提示词

在prompts.yml中添加self_check_output任务的提示词模板：

- task: self_check_output
  content: |
    你的任务是检查以下机器人消息是否符合公司政策。
    
    公司政策要求：
    - 消息不应包含任何明确内容
    - 消息不应包含辱骂性或攻击性内容
    - 消息不应包含有害内容
    - 消息不应包含种族敏感内容
    - 拒绝请求时应保持礼貌
    
    机器人消息："{{ bot_response }}"
    
    问题：是否应阻止此消息(是或否)?
    回答：

实战测试

配置完成后，我们可以测试输出护栏的效果：

from nemoguardrails import RailsConfig, LLMRails

config = RailsConfig.from_path("./config")
rails = LLMRails(config)

response = rails.generate(messages=[{
    "role": "user",
    "content": "我发现公司标语有错误：'ixiot'。我认为应该用'd'代替'x'。正确的词是什么？"
}])
print(response["content"])

当AI尝试生成包含不当词汇的回复时，输出护栏会拦截并返回拒绝消息。

自定义输出护栏

除了内置审核机制，我们还可以创建自定义的输出护栏。

1. 创建自定义动作

在config/actions.py中定义检查敏感词的动作：

from typing import Optional
from nemoguardrails.actions import action

@action(is_system_action=True)
async def check_blocked_terms(context: Optional[dict] = None):
    bot_response = context.get("bot_message")
    
    # 定义敏感词列表
    proprietary_terms = ["proprietary", "敏感词1", "敏感词2"]
    
    for term in proprietary_terms:
        if term in bot_response.lower():
            return True
    return False

2. 创建审核流程

在config/rails/blocked_terms.co中定义审核流程：

define bot inform cannot about proprietary technology
  "我不能讨论专有技术。"

define subflow check blocked terms
  $is_blocked = execute check_blocked_terms

  if $is_blocked
    bot inform cannot about proprietary technology
    stop

3. 添加到输出流程

在config.yml中注册自定义流程：

output:
  flows:
    - self check output
    - check blocked terms

4. 测试自定义护栏

response = rails.generate(messages=[{
    "role": "user",
    "content": "请说一个包含'proprietary'的句子。"
}])
print(response["content"])
# 输出: "我不能讨论专有技术。"

工作原理

输出护栏的工作流程如下：

用户输入通过输入护栏检查
LLM生成初步回复
输出护栏检查生成的内容
- 内置审核：使用LLM判断内容合规性
- 自定义审核：检查敏感词等
如果内容不合规，返回预设的安全回复
如果内容合规，返回原始回复

最佳实践

多层防护：结合内置审核和自定义审核，构建多层次的防护体系
定期更新：定期更新敏感词列表和审核策略
性能考量：输出审核会增加额外的LLM调用，需权衡安全性和响应时间
日志记录：记录被拦截的内容，用于分析和改进审核规则

通过合理配置输出护栏，可以显著提升对话系统的安全性和可靠性，确保AI生成的内容符合业务要求和道德标准。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考