有几种工具和库可帮助开发人员为大型语言模型 (LLM) 实施护栏，重点关注安全性、可靠性和遵守特定指南。 这些解决方案通常分为三类：开源库、基于云的服务和自定义验证框架。 每种方法都提供过滤输入和输出、强制约束或检测有害内容的机制。 选择取决于集成复杂性、所需控制和可扩展性等因素。
像 Guardrails AI、NVIDIA NeMo Guardrails 和 Microsoft Guidance 这样的开源库很受添加可定制护栏的欢迎。 例如，Guardrails AI 使用基于 XML 的声明式语法来定义输入验证、输出格式和内容过滤的规则。 例如，您可以强制 LLM 生成的响应必须包含有效的 SQL 查询或阻止包含亵渎内容的答案。 NVIDIA NeMo Guardrails 使用基于 Python 的配置来创建对话边界，例如防止客户支持机器人讨论不相关的主题。 Microsoft Guidance 采用模板来约束输出 - 例如，确保医疗聊天机器人避免推测性诊断。 对于希望完全控制规则定义而不依赖外部服务的团队来说，这些工具是理想的选择。
诸如 Azure AI Content Safety 和 AWS Bedrock Guardrails 之类的基于云的服务为内容审核提供托管解决方案。 Azure 的服务提供 API 来检测提示和响应中的有害内容（例如，仇恨言论、自残）。 AWS Bedrock 允许开发人员定义拒绝的主题，例如政治或暴力，LLM 将拒绝处理这些主题。 这些服务是可扩展的，并且需要最少的设置，使其适用于需要快速集成的应用程序。 例如，社交媒体平台可以使用 Azure 的 API 来过滤由 LLM 生成的有害评论，然后再将其发送给用户。
对于定制的用例，开发人员通常使用像 Presidio（用于 PII 检测）或基于正则表达式的过滤器之类的库来构建自定义验证逻辑。 金融应用程序可以使用 Presidio 从 LLM 输出中编辑帐号，而正则表达式模式可以强制响应中的电话号码与特定格式匹配。 将这些方法与基于 LLM 的评估（例如，使用辅助模型对响应的适当性进行评分）相结合，可以增加另一层安全性。 虽然这种方法需要更多的开发工作，但它可以进行细粒度的调整，例如阻止正式电子邮件中的俚语或确保符合行业法规。