LLM 护栏通过强制执行预定义的规则和过滤器来确保生成的内容符合品牌的价值观、法律要求和受众期望，从而保障品牌安全。这些护栏充当语言模型原始输出与最终用户之间的技术层，拦截并修改可能损害品牌声誉的响应。例如，一家使用 LLM 进行客户支持的公司可能希望避免包含有偏见的语言、虚假信息或攻击性词语的响应。护栏可以在此类内容到达用户之前检测并阻止它们，从而降低公关问题或监管处罚的风险。
护栏通常通过结合输入验证、输出过滤和上下文检查来工作。输入验证会筛选用户的查询，以查找有害或偏离主题的请求（例如，尝试生成垃圾邮件或滥用内容）。输出过滤使用关键字阻止列表、情感分析或自定义分类器来标记有问题响应。上下文检查通过强制执行语气、风格或事实准确性来确保模型符合品牌形象。例如，金融服务公司可以配置护栏以拒绝投机性投资建议，在响应中强制使用中立语言，并根据经批准的数据源验证声明。开发人员可以使用 API（例如，内容审核端点）实施这些检查，或者集成开源工具，如基于正则表达式的过滤器或根据品牌特定指南训练的轻量级 ML 模型。
护栏的灵活性使其能够适应不断变化的品牌需求。例如，零售品牌可以在产品召回期间更新其护栏，以自动检测和阻止受影响商品的过期信息。同样，社交媒体平台可以使用护栏来阻止 LLM 生成的帖子提及竞争对手或违反社区准则。通过以编程方式定义毒性、偏离主题或风格不匹配的阈值，开发人员可以创建一个可扩展的安全网。OpenAI 的 Moderation API 或 Perspective API 等工具提供了预构建的解决方案，而自定义规则（例如，“在专业环境中避免使用俚语”）可以通过配置文件或代码添加。这种方法平衡了自动化与精确性，让品牌在不牺牲 LLM 实用性的前提下保持一致性。