在大型语言模型（LLM）应用的 A/B 测试中，护栏充当安全和一致性机制，确保实验可靠运行，同时最大限度地降低风险。它们为 LLM 在测试期间的行为设定界限，防止可能损害用户体验或扭曲结果的意外输出。例如，护栏可以阻止模型生成有害内容、强制执行响应长度限制或确保输出符合预定义格式。如果没有这些控制，A/B 测试组之间模型行为的差异可能会引入噪声或伦理问题，从而更难衡量真实的性能差异。
护栏的一个关键作用是标准化测试条件。在比较两个 LLM 版本（A 和 B）时，护栏确保两个模型都在相同的约束下运行，从而隔离正在测试的变量。例如，如果您正在测试一种新的提示工程策略，护栏可能会强制执行输入验证（例如，过滤掉模棱两可的用户查询）或输出验证（例如，确保响应不包含不受支持的声明）。这可以防止其中一个模型仅仅因为处理边缘情况的方式不同而显得更好。审核 API、基于正则表达式的内容过滤器或检测幻觉的自定义逻辑等工具都可以充当护栏。它们还有助于维护跨所有测试组的政策合规性，例如阻止输出中的个人身份信息 (PII)。
护栏还有助于实现更安全的迭代开发。例如，如果一个团队测试允许更长响应的新 LLM 功能，如果错误激增，护栏可以强制执行回退行为（例如，截断文本或恢复到基线模型）。这使得开发人员可以在不冒重大中断风险的情况下进行实验。此外，护栏提供了可衡量的比较指标，例如跟踪每个模型版本触发安全过滤器的频率。如果模型 B 触发 PII 检测的频率比模型 A 高 10%，这是一个明确的信号，表明需要改进其训练数据。通过将这些检查嵌入到测试流程中，团队可以在控制风险的同时自信地评估性能，确保 A/B 测试带来可操作的、可投入生产的改进。