实时应用中的 LLM 护栏是强制模型输出符合安全性、准确性或可用性目标的系统。 这些护栏充当在 LLM 旁边运行的过滤器或检查，拦截并在响应到达用户之前对其进行修改。 它们的主要作用是防止有害、离题或无意义的输出，同时保持低延迟，这对于聊天机器人、虚拟助手或内容审核工具等应用程序至关重要。 开发人员使用基于规则的逻辑、机器学习分类器和为满足应用程序需求而定制的预定义策略相结合的方式来实现这些安全措施。
一种常见的方法是分层进行多个验证步骤。 例如，客户支持聊天机器人可能首先使用关键字拒绝列表来阻止亵渎性或敏感信息。 接下来，一个更小、更快的模型可以使用来自 Hugging Face 的 Transformers 库等预训练分类器分析 LLM 响应的毒性或偏差。 与此同时，基于规则的检查可以强制执行格式（例如，确保日期或电话号码遵循特定模式）或截断过于冗长的回复。 Microsoft 的 Guidance 或 NVIDIA 的 NeMo Guardrails 等工具提供了以声明方式定义这些约束的框架，使开发人员能够组合正则表达式规则、语义检查和对外部审核服务（例如，OpenAI 的审核端点）的 API 调用，而无需从头开始重建管道。
在实时环境中实施护栏需要在安全性和性能之间取得平衡。 例如，对每个响应运行大型毒性分类器可能会引入不可接受的延迟，因此开发人员通常会通过使用轻量级模型、缓存频繁查询或优先处理高风险交互来进行优化。 另一个挑战是最大限度地减少误报——过于严格的过滤器可能会阻止有效的响应，从而降低用户体验。 为了解决这个问题，一些系统使用置信度阈值（例如，允许标记为 30% 有害的响应，但阻止 90% 的响应）或回退机制，例如重写有问题的短语而不是删除它们。 定期更新拒绝列表和分类器训练数据对于适应新威胁（例如，新兴俚语或规避策略）也至关重要。 通过结合这些技术，开发人员创建的护栏既有效又高效，足以满足实时使用的需求。