Guardrails 是一个 Python 框架，它通过执行两个关键功能来帮助构建可靠的人工智能（AI）应用程序：
- 输入/输出保护（Input/Output Guards）：Guardrails 在你的应用程序中运行，用于检测、量化和减轻特定类型风险的存在。这些保护机制可以拦截并分析通过应用程序的数据流，确保数据的质量和安全性。
- 生成结构化数据：Guardrails 还帮助你从大型语言模型（LLMs）生成结构化数据。这通常涉及到数据的清洗、验证和转换，以确保数据可以被AI模型有效使用。
Guardrails Hub
Guardrails Hub 是一个预构建的风险度量集合（称为“验证器”或“validators”）。这些验证器是用于评估和确保数据质量的特定规则或测试。多个验证器可以组合成输入和输出保护，它们拦截大型语言模型（LLMs）的输入和输出。
在 Guardrails Hub 中，你可以找到：
- 完整的验证器列表：这是 Guardrails 提供的所有预构建验证器的集合，每个验证器都针对特定的风险类型。
- 验证器文档：提供每个验证器的详细信息，包括它们的用途、如何使用以及如何将它们组合成更复杂的输入/输出保护。
如何使用 Guardrails
使用 Guardrails，你可以通过以下步骤来增强你的 AI 应用程序：
- 选择验证器：根据你的应用程序需要处理的风险类型，从 Guardrails Hub 中选择适当的验证器。
- 配置保护：将所选的验证器组合成输入/输出保护，并配置它们以适应你的应用程序的数据流。
- 集成到应用程序：将配置好的保护集成到你的应用程序中，使它们能够在数据流入和流出大型语言模型时自动运行。
- 监控和维护：持续监控保护的效果，并根据需要进行调整，以应对新出现的风险或改进数据质量。
Guardrails 通过提供一种系统化的方法来处理 AI 应用程序中的风险，帮助开发者构建更加健壮和可信的系统。如果你对 Guardrails 感兴趣，想要了解更多或开始使用，可以访问其官方文档或 GitHub 仓库获取更多信息和安装指南。
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