是的，用户可以为大型语言模型（LLM）互动配置自己的护栏，但具体方法取决于可用的工具和平台。大多数 LLM 提供商和框架提供 API 或库，允许开发者定义规则、过滤器或约束来塑造模型行为。例如，OpenAI 的 API 允许用户设置诸如 temperature（控制随机性）或 max_tokens（限制响应长度）等参数，但自定义护栏通常需要额外的逻辑。开发者可以实现对用户输入的预处理检查、对输出的后处理过滤，或使用审核工具来阻止特定内容。这些护栏有助于确保响应符合安全性、相关性或组织政策。
一种常见的方法是将系统提示与输入/输出验证相结合。例如，系统提示可以指示模型避免提供医疗建议或使用有偏见的语言。开发者还可以集成第三方审核 API（例如 Azure Content Safety 或 Perspective API）来在生成响应之前或之后扫描有害内容。另一种方法是使用正则表达式模式来阻止某些关键词或短语。例如，一个为客户支持设计的聊天机器人可以通过检查与敏感话题相关的关键词并重定向对话来过滤掉无关的查询。LangChain 或 LlamaIndex 等一些平台提供了模块化工具，可以将这些检查串联到互动流程中，允许开发者根据需要分层设置规则。
然而，创建有效的护栏需要在控制和灵活性之间取得平衡。过于严格的规则可能会使互动显得生硬，而宽松的限制则可能导致不期望的输出。测试至关重要：开发者经常使用对抗性提示来查看系统如何处理边缘情况，例如尝试绕过过滤器。维护也是一个因素，因为护栏可能需要更新以应对新的滥用模式或不断变化的要求。例如，使用 LLM 的金融应用可能需要在法规变化时调整其输出过滤器。尽管自定义护栏需要付出努力才能实现，但它们能够实现根据特定用例量身定制的更安全、更可靠的互动。