你的LLM值得信赖吗？护栏如何让人工智能更安全 第1张

语气是主观的，这使得它成为可靠实施的更具挑战性的护栏之一。“校正”步骤是一种强大的模式，可以使系统更加健壮。它不会简单地失败，而是尝试自我校正。这会增加延迟，但会极大地提高最终输出的质量和一致性，从而提升用户体验。

如果您已经读到这里，这意味着您现在已经熟悉了护栏的概念及其使用方法。欢迎在您的项目中使用这些示例。

请参阅 以查看完整的实现。

虽然我们的示例很简单，但您可以构建更高级的护栏。您可以使用开源框架，例如 NVIDIA 的 NeMo Guardrails 或 Guardrails AI。这些工具为各种用例提供了预构建的护栏。另一种高级技术是使用单独的 LLM 作为审核员。这个“审核员”LLM 可以审查主 LLM 的输入和输出，以发现任何问题。持续监控也至关重要。定期检查护栏系统的性能，并在出现新风险时进行更新。这种主动性方法对于长期的 AI 安全至关重要。

LLM 中的护栏系统不仅仅是一项功能，更是必需品。它们是构建安全、可靠且值得信赖的 AI 系统的基础。通过实施强大的护栏系统，我们可以管理 LLM 漏洞并促进负责任的 AI 发展。这有助于充分释放 LLM 的潜力，同时最大限度地降低风险。作为开发者和企业，优先考虑 LLM 的安全性和 AI 安全是我们共同的责任。

问题 1：在 LLM 中使用护栏系统的主要好处是什么？

答：主要好处是提高了 LLM 输出的安全性、可靠性和控制力。它们有助于防止有害或不准确的响应。

问题 2：护栏系统可以消除与 LLM 相关的所有风险吗？

答：不能，护栏系统无法消除所有风险，但可以显著降低风险。它们是至关重要的防御层。

问题 3：实施护栏时是否会对性能产生任何影响？

答：是的，护栏可能会给您的应用程序增加一些延迟和成本。但是，使用异步执行等技术可以最大限度地降低影响。