各位听众，大家好。今天我们将深入探讨一个在大型语言模型（LLM）应用开发中至关重要的概念：输出护栏（Output Guardrails）。随着LLM能力的日益强大，它们在生成文本、回答问题、辅助创作等方面展现出惊人的潜力。然而，这种强大能力也伴随着潜在的风险，例如生成不当、有害、偏颇或不准确的内容。为了确保LLM以安全、负责任和符合预期的方式运行，我们必须为其构建坚固的“护栏”。 本次讲座的重点将放在如何利用NVIDIA的NeMo Guardrails框架与流行的LLM应用开发库LangChain相结合，来有效拦截和处理如政治、暴力、仇恨言论等违规输出。我们将从理论基础出发，逐步深入到实际的代码实现，为大家展现一个既灵活又强大的解决方案。 1. 输出护栏的必要性与核心理念 1.1 什么是输出护栏？ 在LLM的语境中，护栏（Guardrails）是指一套预设的规则、策略和机制，用于引导和限制模型的行为，确保其输出符合特定的安全、伦理和业务规范。输出护栏特指针对模型生成内容（即输出）进行审查和干预的机制。它的核心目标是： 安全性（Safety）: 阻止生成有害、危险或不法内容，如仇恨言论、 …
继续阅读“什么是 ‘Output Guardrails’？利用 NeMo Guardrails 与 LangChain 结合拦截政治、暴力等违规输出”