LLM Guard是一款专为大型语言模型(LLMs)设计的安全工具包,由Protect AI公司开发。它的主要目标是为LLM交互提供全面的安全保护,确保用户与AI系统之间的交互安全、可靠且符合道德标准。
输入净化: 对用户输入进行清理和过滤,移除潜在的有害内容。
有害语言检测: 识别并阻止包含不当、冒犯或危险内容的语言。
数据泄露防护: 防止敏感信息在LLM交互过程中被意外泄露。
提示注入攻击防御: 抵御试图操纵或绕过LLM安全措施的恶意提示。
输出安全检查: 确保LLM生成的内容符合安全和道德标准。
通过这些功能,LLM Guard为企业和开发者提供了一个强大的工具,以确保他们的AI应用程序在与用户交互时保持安全和可控。
LLM Guard的安装非常简单,可以通过pip包管理器进行安装:
pip install llm-guard
安装完成后,用户需要确保使用Python 3.9或更高版本。如果在安装过程中遇到问题,可以尝试升级pip:
python -m pip install --upgrade pip
LLM Guard提供了多种扫描器,可以单独使用或组合使用。以下是一些基本用法示例:
from llm_guard.input_scanners import BanTopics scanner = BanTopics(topics=["violence"], threshold=0.5) sanitized_prompt, is_valid, risk_score = scanner.scan(prompt)
from llm_guard import scan_prompt from llm_guard.input_scanners import Anonymize, PromptInjection, TokenLimit, Toxicity from llm_guard.vault import Vault vault = Vault() input_scanners = [Anonymize(vault), Toxicity(), TokenLimit(), PromptInjection()] sanitized_prompt, results_valid, results_score = scan_prompt(input_scanners, prompt)
LLM Guard提供了丰富的扫描器,分为输入扫描器和输出扫描器两大类。
输入扫描器用于检查和净化用户输入,包 括:
输出扫描器用于检查和净化LLM生成的内容,包括:
LLM Guard可以轻松集成到现有的AI应用程序中。例如,它可以与OpenAI的ChatGPT API一起使用:
import os from openai import OpenAI from llm_guard import scan_prompt, scan_output from llm_guard.input_scanners import Anonymize, PromptInjection, TokenLimit, Toxicity from llm_guard.output_scanners import Deanonymize, NoRefusal, Relevance, Sensitive from llm_guard.vault import Vault client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")) vault = Vault() input_scanners = [Anonymize(vault), Toxicity(), TokenLimit(), PromptInjection()] output_scanners = [Deanonymize(vault), NoRefusal(), Relevance(), Sensitive()] prompt = "Your prompt here" sanitized_prompt, results_valid, results_score = scan_prompt(input_scanners, prompt) if all(results_valid.values()): response = client.chat.completions.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": sanitized_prompt}, ], temperature=0, max_tokens=512, ) response_text = response.choices[0].message.content sanitized_response_text, results_valid, results_score = scan_output( output_scanners, sanitized_prompt, response_text ) if all(results_valid.values()): print(f"Output: {sanitized_response_text}\n") else: print(f"Output {response_text} is not valid, scores: {results_score}") else: print(f"Prompt {prompt} is not valid, scores: {results_score}")
LLM Guard是一个开源项目,欢迎社区成员参与贡献。无论是修复bug、提出新功能、改进文档还是传播项目,都能为LLM Guard的发展做出贡献。
此外,LLM Guard还有一个活跃的Slack社区,欢迎加入讨论、提问和分享经验。
LLM Guard为大型语言模型的安全交互提供了全面的解决方案。通过其丰富的扫描器和灵活的集成方式,它能够有效地防范各种潜在的安全威胁,确保AI应用程序的安全性和可靠性。无论是企业还是个人开发者,都可以利用LLM Guard来增强他们的AI系统,为用户提供更安全、更可信的交互体验。
随着AI技术的不断发展,安全问题也变得越来越重要。LLM Guard作为一个开源项目,将继续evolve和改进,以应对新出现的安全挑战。通过社区的共同努力,LLM Guard有望成为AI安全领域的重要工具,为构建更安全、更可靠的AI生态系统做出贡献。
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