【亲测免费】 LLM Guard 使用教程

项目介绍

LLM Guard 是由 Protect AI 开发的一个开源工具，旨在增强大型语言模型（LLMs）的安全性。它提供了一系列的输入和输出扫描器，用于检测和防止如数据泄露、提示注入攻击等安全威胁，确保与 LLMs 的交互安全可靠。

项目快速启动

安装

首先，通过 pip 安装 LLM Guard：

pip install llm-guard

快速启动示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 LLM Guard 进行基本的输入扫描：

from llm_guard import InputScanners

scanner = InputScanners()
input_text = "这是一个测试输入。"
sanitized_text = scanner.scan(input_text)

print(f"Sanitized text: {sanitized_text}")

应用案例和最佳实践

防止提示注入攻击

LLM Guard 提供了强大的提示注入检测功能，可以有效防止恶意用户通过输入特殊构造的文本进行攻击。以下是一个示例：

from llm_guard import InputScanners

scanner = InputScanners(enable_prompt_injection=True)
input_text = "这是一个包含恶意提示的输入。"
sanitized_text = scanner.scan(input_text)

print(f"Sanitized text: {sanitized_text}")

数据泄露防护

通过启用敏感信息检测，LLM Guard 可以帮助防止敏感数据泄露：

from llm_guard import InputScanners

scanner = InputScanners(enable_secrets=True)
input_text = "这是一个包含敏感信息的输入。"
sanitized_text = scanner.scan(input_text)

print(f"Sanitized text: {sanitized_text}")

典型生态项目

LangChain

LangChain 是一个与 LLM Guard 结合使用的强大工具，用于增强语言模型的功能和安全性。通过 LangChain，可以实现更复杂的语言处理任务，同时保持高度的安全性。

LLamaIndex

LLamaIndex 是另一个与 LLM Guard 兼容的项目，它提供了一个索引系统，用于管理和检索大量的语言模型数据，确保数据的安全性和高效访问。

通过结合这些生态项目，LLM Guard 可以构建一个全面的安全框架，保护您的语言模型免受各种威胁。