llm-guard
大语言模型安全交互的全面防护工具
LLM Guard是由Protect AI设计的一款全面安全解决方案，专为保障大语言模型的安全互动而打造。它具备语言过滤、数据泄露预防和抗提示注入攻击等功能，确保互动安全和隐私。项目支持多种扫描器，能有效检测和防护潜在威胁。安装简便，易于集成到生产环境中，是提升LLM安全的理想工具。
LLM Guard 项目介绍
LLM Guard 是 Protect AI 旗下的一款安全工具，旨在强化大型语言模型（LLMs）的安全性。它通过提供多种功能，如内容净化、有害语言检测、数据泄漏预防和避免提示注入攻击，来确保与LLMs的交互是安全的。
LLM Guard 的功能
LLM Guard 的核心功能包括：
- 内容净化：确保所有输入和输出内容的合规性和安全性。
- 有害语言检测：识别并过滤可能带有攻击性或不当的语言数据。
- 数据泄漏预防：保护敏感数据，防止意外泄露和不当访问。
- 提示注入攻击防护：抵御不当的提示注入攻击，确保语言模型输出符合预期。
开始使用
要开始使用LLM Guard，只需通过简单的命令即可安装：
pip install llm-guard
重要说明
- LLM Guard 设计上易于集成和部署到生产环境，即插即用。
- 使用基础功能仅需有限的库，探索高级特性时，所需库会自动安装。
- 需要确认Python版本为3.9或更高。
- 如库安装遇到问题，建议升级pip。
支持的扫描器
LLM Guard 提供广泛的输入和输出扫描器，用于不同的安全需求：
输入扫描器
- 匿名化、代码禁止、竞争者禁止、子字符串禁止、主题禁止、代码检查、胡言乱语检测等。
输出扫描器
- 代码禁止、竞争者禁止、子字符串禁止、主题禁止、偏见检测、JSON格式验证、恶意URL检测等。
社区与支持
LLM Guard 是一个开源解决方案，欢迎任何形式的贡献，无论是修复bug、提出新功能、改善文档或宣传项目。用户可以通过GitHub提交问题、建议新功能或改进方案。
如果有兴趣参与讨论或需要更多帮助，可以加入我们的Slack社区，与维护者和其他用户互动。
有关部署生产支持的详细信息，热心的开发团队也提供专门的支持服务，用户可以通过邮件得到个性化帮助。
生产部署支持
有兴趣将LLM Guard部署到生产环境的用户可以通过电子邮件联系团队以获取个性化的支持和帮助：
借助LLM Guard，用户能够更安全、更高效地与大型语言模型互动，确保数据和内容的安全性及隐私保护。
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