为大型语言模型 (LLM) 实现防护栏涉及结合多种技术方法来控制输出质量、安全性和相关性。关键技术包括基于规则的过滤、使用精选数据集进行微调以及基于 API 的内容审核工具。这些方法协同工作以强制执行约束、过滤有害内容并将模型行为与特定要求对齐。例如，基于规则的系统可能会阻止某些关键词，而微调会调整模型的内部决策以优先考虑安全响应。
一种实用的方法是使用基于规则的系统来强制执行明确的约束。正则表达式 (regex) 或模式匹配可以标记或阻止包含禁止术语、不安全代码片段或敏感数据的输出。例如，regex 过滤器可以通过扫描输出文本来防止 LLM 生成包含亵渎内容的响应。此外，检索增强生成 (RAG) 框架集成了外部知识库，以将响应扎根于经过验证的数据中，从而减少幻觉。像 LangChain 这样的工具或自定义 Python 脚本可以在预处理或后处理过程中强制执行这些规则。为了实现更细致的控制，在特定领域的数据库集（例如，安全导向的提示与经过审查的响应配对）上微调模型有助于 LLM 内化指导原则。像 Hugging Face Transformers 或 OpenAI 的微调 API 这样的平台使开发人员能够调整基本模型以满足特定的防护栏要求。
另一层涉及实时内容审核 API，例如 OpenAI 的审核 API 或 Perspective API，它们扫描输出的毒性、暴力或偏见。这些服务充当 LLM 生成文本后的二次检查。例如，开发人员可以将系统配置为将任何标记的响应重新路由给人工审核员或触发回退机制。像 Grafana 或 Prometheus 这样的日志记录和监控工具可以跟踪防护栏的有效性，提供关于规则触发频率的指标。最后，像 NVIDIA 的 NeMo Guardrails 这样的框架提供了用于组合这些技术的预构建模板，允许开发人员以特定领域的语言定义策略。通过分层这些技术，开发人员可以创建一个强大的安全网，以满足其应用程序的需求。