将 LLM 护栏集成到现有系统需要仔细规划，以平衡安全性、可用性和性能。 首先，根据系统的具体风险，确定最需要护栏的地方，例如输入验证、输出过滤或用户交互限制。 例如，如果您的应用程序处理用户生成的内容，您可以使用正则表达式模式或关键字黑名单来实现输入清理，以阻止包含敏感数据（例如，信用卡号）的提示。 同样，输出护栏可以使用 Perspective API 或自定义毒性模型等分类器来标记或重写包含有害语言的响应。 将这些检查集成到现有的 API 调用链或中间件层中，以最大限度地减少延迟，确保它们不会中断核心工作流程。
接下来，设计护栏以与系统的错误处理和日志记录基础设施协同工作。 例如，当护栏阻止请求时，向用户提供明确的反馈（例如，“此查询违反了我们的内容策略”），同时记录事件以进行审计。 使用功能标志或配置文件来启用渐进式推出，允许您在完全部署之前在特定环境中测试护栏。 如果您的系统使用微服务，请考虑将护栏部署为其他组件可以查询的独立服务（例如，Python Flask API）。 这种模块化方法简化了更新（例如，调整内容过滤器的灵敏度），而无需更改整个代码库。 避免硬编码规则； 而是将阈值（例如，毒性分数）存储在中央配置文件或数据库中，以便于调整。
最后，持续监控护栏性能，以避免过度阻止或阻止不足。 跟踪误报率（例如，无害查询被阻止）和响应时间等指标，以识别瓶颈。 例如，如果审核模型增加了 500 毫秒的延迟，请考虑缓存频繁请求或使用更轻量级的模型。 定期针对边缘情况（如讽刺或俚语）测试护栏，以确保它们适应实际使用情况。 将自动检查与人工审核工具（例如，用于标记内容的仪表板）配对以保持监督。 通过将护栏与现有的监控和 CI/CD 管道对齐，可以确保它们与您的系统一起发展，而不会过时。