# 如何使用Layerup Security保护LangChain调用:逐步指南
在人工智能的应用中,数据安全和隐私保护变得越来越重要。Layerup Security 提供了一种解决方案,可以为任何LangChain LLM(大语言模型)调用提供一个安全的中间层。在这篇文章中,我们将探讨如何使用Layerup Security来保护您的LLM调用,并提供详细的代码示例。
## 引言
随着大语言模型(LLM)的广泛使用,数据安全和隐私成为了开发者关注的焦点。Layerup Security提供了一种将安全层集成到任何LLM调用中的方法,通过这种方式,可以有效地保护用户数据不被泄露,同时防止潜在的威胁攻击。
## 功能与设置
### 1. Layerup Security简介
Layerup Security 并不是LLM本身,而是一个可以包裹任何现有LLM对象的安全层。它可以适应底层LLM的同样功能,为用户和LLM之间提供了额外的安全保护。
### 2. 设置步骤
首先,您需要从 [Layerup 网站](https://www.uselayerup.com)获得一个 Layerup Security 账户。创建项目并复制API密钥。建议将API密钥存放在项目的环境变量中。
```bash
pip install LayerupSecurity
pip install langchain-community
安装完成后,您就可以开始使用Layerup Security来保护您的LLM调用。
代码示例
以下是如何使用 Layerup Security 包装 OpenAI LLM 的示例:
from langchain_community.llms.layerup_security import LayerupSecurity
from langchain_openai import OpenAI
from datetime import datetime
# 创建OpenAI实例
openai = OpenAI(
model_name="gpt-3.5-turbo",
openai_api_key="OPENAI_API_KEY",
)
# 配置Layerup Security
layerup_security = LayerupSecurity(
llm=openai,
layerup_api_key="LAYERUP_API_KEY", # 从Layerup仪表盘获取
layerup_api_base_url="{AI_URL}", # 使用API代理服务提高访问稳定性
prompt_guardrails=[],
response_guardrails=["layerup.hallucination"],
mask=False,
metadata={"customer": "example@uselayerup.com"},
handle_prompt_guardrail_violation=(
lambda violation: {
"role": "assistant",
"content": (
"There was sensitive data! I cannot respond. "
"Here's a dynamic canned response. Current date: {}"
).format(datetime.now())
}
if violation["offending_guardrail"] == "layerup.sensitive_data"
else None
),
handle_response_guardrail_violation=(
lambda violation: {
"role": "assistant",
"content": (
"Custom canned response with dynamic data! "
"The violation rule was {}."
).format(violation["offending_guardrail"])
}
),
)
response = layerup_security.invoke(
"Summarize this message: my name is Bob Dylan. My SSN is 123-45-6789."
)
常见问题和解决方案
1. API访问限制
如果您在某些地区遇到访问Layerup API的限制,可以考虑使用API代理服务。这样可以提高访问的稳定性和速度。
2. 数据隐私问题
在使用Layerup Security时,确保对敏感数据的处理遵循相关法律法规。可以启用mask
选项来屏蔽敏感数据。
总结与进一步学习资源
Layerup Security 为LLM调用增加了一层安全保护,非常适合在数据隐私和安全至关重要的应用场景中使用。您可以通过官方文档和API参考来获取更多信息。
参考资料
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