LLM-Guard简介
LLM-Guard是由Protect AI开发的一个开源工具,旨在增强大型语言模型(LLM)的安全性。它提供了一系列功能,包括:
- 输入净化
- 有害语言检测
- 数据泄露防护
- 抵御提示注入攻击
通过这些措施,LLM-Guard确保了与LLM的交互更加安全可靠。
快速开始
- 安装LLM-Guard:
pip install llm-guard
- 基本使用示例:
from llm_guard.input_scanners import PromptInjection
from llm_guard.input_scanners.prompt_injection import MatchType
scanner = PromptInjection(threshold=0.5, match_type=MatchType.FULL)
sanitized_prompt, is_valid, risk_score = scanner.scan(prompt)
主要功能
LLM-Guard提供了多种扫描器,分为输入扫描器和输出扫描器两大类:
输入扫描器
- Anonymize - 匿名化
- BanCode - 禁止代码
- PromptInjection - 提示注入检测
- Secrets - 敏感信息检测
- Toxicity - 有害内容检测
- 等
输出扫描器
- Deanonymize - 去匿名化
- FactualConsistency - 事实一致性检查
- MaliciousURLs - 恶意URL检测
- Relevance - 相关性检查
- Sensitive - 敏感信息检测
- 等
学习资源
- 官方文档 - 详细了解LLM-Guard的使用方法和各个功能
- GitHub仓库 - 源代码和最新更新
- 在线演示 - 体验LLM-Guard的功能
- ChatGPT集成示例 - 学习如何将LLM-Guard与ChatGPT结合使用
- API部署指南 - 了解如何将LLM-Guard部署为API服务
社区支持
LLM-Guard是一个开源项目,欢迎社区贡献:
- 在GitHub Issues提交bug或功能建议
- 查看贡献指南参与项目开发
- 加入Slack社区讨论LLM安全相关话题
总结
LLM-Guard为开发者提供了一套全面的工具,以增强LLM应用的安全性。通过本文提供的学习资源,读者可以快速上手LLM-Guard,并将其应用到自己的LLM项目中,提高模型交互的安全性和可靠性。
无论你是刚接触LLM安全,还是已经有相关经验的开发者,LLM-Guard都是一个值得深入学习和使用的开源工具。开始你的LLM安全之旅吧! 🛡️🤖
