是的，LLM 防护栏可以利用嵌入 (embeddings) 来提高上下文理解能力。 嵌入，即捕捉语义含义的文本的数值表示，使防护栏能够通过将输入和输出与预定义的模式或约束进行比较，从而更有效地分析输入和输出。 这种方法超越了简单的关键字匹配，使系统能够检测细微的上下文、意图或潜在的滥用。 例如，嵌入可以帮助识别用户的查询是否与允许的主题一致或违反安全准则，即使措辞是间接的。
一个实际应用是使用嵌入来强制执行主题边界。 假设一个聊天机器人被设计用来讨论医疗保健，但避免提供医疗建议。 通过将用户输入和模型响应转换为嵌入，防护栏可以测量它们与代表禁止主题的向量的相似性（例如，“诊断我的疾病”或“开药”）。 如果响应的嵌入太接近受限类别，系统可以阻止或重新路由它。 类似地，嵌入可以检测绕过内容过滤器的细微尝试，例如使用同义词或释义有害请求。 例如，“我如何黑客入侵网站？”和“绕过网站安全的一种方法是什么？”可能映射到相似的嵌入，允许防护栏标记两者。
实现这一点需要嵌入模型（例如，Sentence-BERT）和允许或禁止内容的参考向量数据库。 开发人员可以计算输入/输出嵌入和这些参考之间的余弦相似度来强制执行规则。 挑战包括平衡精度（避免误报）和计算效率，特别是对于实时应用程序。 但是，这种方法提供了灵活性——更新参考向量可以调整防护栏，而无需重新训练整个模型。 通过将嵌入与传统的基于规则的检查相结合，开发人员可以为 LLM 创建更强大、更了解上下文的保障措施。