是的，有一些开源框架旨在帮助开发人员为大型语言模型 (LLM) 实施防护栏。这些工具提供结构化的方式来控制模型输出、强制执行安全策略并确保符合特定准则。三个值得注意的例子包括 Guardrails AI、NVIDIA NeMo Guardrails 和 Microsoft Guidance。每个框架都提供不同的功能，但都具有使 LLM 行为更可预测并与用户需求保持一致的共同目标。例如，Guardrails AI 使用验证逻辑来检查输出是否符合预定义的规则，而 NeMo Guardrails 则侧重于对话特定的约束和多步骤工作流程。 Microsoft Guidance 通过使用模板来简化提示工程，从而引导模型响应。
这些框架通常通过在用户输入和模型输出之间添加验证或约束层来工作。例如，Guardrails AI 允许开发人员使用 Python 装饰器定义验证器，以检查诸如敏感数据泄露、格式不正确或离题响应等问题。 NVIDIA NeMo Guardrails 使用基于 YAML 的配置来设置对话策略，例如限制某些主题或强制执行响应长度限制。 Microsoft Guidance 采用 handlebars 风格的语法来构建提示，确保输出遵循特定模式，例如有效的 JSON 或逐步推理。许多框架还与流行的 LLM 库（例如，LangChain、Hugging Face Transformers）集成，以适应现有的工作流程。例如，开发人员可以将 Guardrails AI 与 LangChain 结合使用，以在将聊天机器人的响应发送给用户之前对其进行验证。
在选择框架时，请考虑与您的 LLM 堆栈的兼容性以及所需的自定义级别。 Guardrails AI 以 Python 为中心，并且可以与 OpenAI 或开源模型很好地配合使用，而 NeMo Guardrails 专为对话系统量身定制，并且需要熟悉 NVIDIA 的生态系统。 Microsoft Guidance 非常轻量级，非常适合希望在没有繁重依赖的情况下强制执行输出结构的开发人员。社区支持也各不相同：Guardrails AI 和 Guidance 具有活跃的 GitHub 存储库，但 NeMo 的文档假定对企业 AI 管道有一定的了解。对于大多数用例，从支持 Python 并提供明确验证规则的框架（例如，Guardrails AI）开始可以提供灵活性，而诸如 NeMo 之类的专用工具更适合复杂的会话代理。通常可以轻松地使用自定义验证器或策略扩展这些框架，从而使团队可以随着需求的发展而调整防护栏。