大型语言模型（LLM）使用护栏来确保符合法律标准，通过实施多层技术控制，过滤、修改或阻止违反特定法规的输出。这些护栏充当自动化检查点，扫描生成的内容是否存在法律风险，例如隐私泄露、版权侵犯或有害言论。开发者通常在模型的处理流程中集成这些防护措施——在输入处理、输出生成或后处理阶段——以使输出符合 GDPR、CCPA 或行业特定法规等法律。
一种常见方法涉及内容审核系统，用于标记或编辑敏感信息。例如，护栏可能使用正则表达式模式或命名实体识别（NER）来检测并屏蔽个人身份信息（PII），如社会安全号码，从而确保符合隐私法。类似地，基于法律指南训练的分类器可以阻止侵犯版权的输出——例如逐字复制受版权保护的文本——或者通过过滤关于个人或组织的未经证实的主张来防止诽谤性陈述。Microsoft 的 Presidio 或 AWS 的 Comprehend 等工具提供了现成的 API，可用于此类任务，使开发者无需重建整个系统即可添加这些检查。
地域适应性是另一个关键特性。护栏可以根据用户位置动态调整规则。例如，服务欧盟用户的聊天机器人可能强制执行符合 GDPR 的数据匿名化，而面向美国用户的系统可能优先考虑与 HIPAA 相关的健康数据保护。这通常通过集成地理位置数据（经用户同意）或允许手动设置区域来实现。此外，护栏可能包括透明机制，例如在输出中附加免责声明（例如，“这不是法律建议”）以减轻责任。定期更新规则集和分类器，并结合审计，有助于随着法律的变化保持合规性。通过结合这些技术，开发者构建了针对法律风险的多层防御，同时保留了模型的实用性。