为大型语言模型 (LLM) 定义安全且结构化的工具接口涉及创建清晰的协议，以规范模型与外部工具的交互方式，同时最大限度地降低风险。首先设计具有严格输入验证和输出格式的接口。例如，如果 LLM 需要调用天气 API，请定义确切的参数（例如，位置和温度单位），并确保模型只能传递有效值。使用 JSON Schema 等模式验证工具来强制执行数据类型、范围和必填字段。这可以防止格式错误的请求并减少下游系统中的错误。此外，包括错误处理规则，例如工具失败时的回退响应，以保持可靠性。
通过标准化工具的描述和调用方式来构建接口。一种常见的方法是使用声明性格式（例如 OpenAPI 规范或自定义 JSON 模式）定义工具，这些格式概述了输入、输出和允许的操作。例如，日历调度工具可能需要开始时间、结束时间和时区，输出确认事件 ID 或失败原因。对时区等字段使用枚举值以限制歧义。为每个工具的用途、参数和极端情况提供明确的文档，以便开发人员和 LLM 可以正确使用它。结构化输出（例如，带有预定义键的 JSON）确保模型始终如一地解析结果，从而避免对自由文本响应的误解。
通过隔离敏感操作并强制执行访问控制来优先考虑安全性。例如，如果工具处理用户数据，则需要身份验证令牌或 API 密钥，并确保 LLM 无法直接访问这些凭据。实施速率限制以防止滥用，并实施审计日志以跟踪工具使用情况。接口的版本控制也很重要——在更新工具时保持向后兼容性，以避免破坏现有的集成。使用对抗性输入（例如，无效格式或极端值）严格测试接口，以识别漏洞。通过结合严格的验证、清晰的文档和安全措施，开发人员可以创建强大的接口，使 LLM 能够安全地与外部系统交互，同时减少意外行为。