是的，LLM 防护措施可以集成到 API 中供第三方使用。防护措施是旨在控制或限制大型语言模型 (LLM) 输出的机制，以确保它们符合特定指南，例如安全性、准确性或合规性。 通过将这些防护措施直接嵌入到 API 中，开发人员可以为第三方提供与 LLM 交互的方式，同时保持对模型行为方式的控制。 例如，API 可以过滤掉有害内容、执行数据隐私规则或防止模型生成超出定义范围的响应。 这种集成通常涉及使用规则、过滤器或辅助模型来预处理用户输入和后处理模型输出，以检测和修改有问题的上下文，然后再到达最终用户。
一个实际的实现可能涉及向 API 添加审核层。 例如，使用 LLM API 为客户支持聊天机器人提供服务的第三方开发人员可以启用防护措施，以检查响应中是否存在攻击性语言或个人身份信息 (PII)。 API 可能会使用关键字过滤、正则表达式模式或较小的分类器模型来标记或编辑不安全的内容。 另一个例子是强制执行主题边界：教育应用程序的 API 可以限制 LLM，以避免讨论政治等敏感主题。 这些防护措施可以配置，允许第三方开发人员调整严格级别或通过 API 参数定义自定义阻止列表，而无需重建底层模型。
但是，有效集成防护措施需要仔细设计。 开发人员必须在安全性和可用性之间取得平衡——过于严格的过滤器可能会因阻止有效响应而降低用户体验。 性能是另一个考虑因素：添加防护措施可能会引入延迟，尤其是在涉及多个处理步骤的情况下。 为了解决这个问题，API 可能会将防护措施处理卸载到专用服务或使用缓存优化检查。 文档也至关重要——第三方开发人员需要有关防护措施如何工作、如何配置它们以及如何处理错误或被阻止内容的明确指导。 例如，API 可能会返回错误代码，解释为什么修改了请求，使开发人员能够处理边缘情况。 通过优先考虑透明度和灵活性，API 提供商可以使防护措施成为第三方负责任地采用 LLM 的实用工具。