Llm guardrails en output validation guardrails ai nemo
Wat zijn guardrails?
Guardrails zijn regels en mechanismen die de output van een LLM controleren en beperken. Ze zorgen ervoor dat het model geen schadelijke, illegale of ongepaste inhoud genereert. Guardrails kunnen worden geïmplementeerd op verschillende niveaus: tijdens het genereren (door bepaalde tokens te blokkeren), na het genereren (door de output te valideren) of via een apart model dat de output beoordeelt. Guardrails AI en NVIDIA NeMo zijn frameworks die het definiëren en handhaven van guardrails ondersteunen. Ze bieden kant-en-klare validators voor onderwerpen zoals haatdragende taal, persoonlijke informatie en juridische adviezen. Guardrails zijn essentieel voor het veilig inzetten van LLM's in productie.
Output validation en structured outputs
Naast het blokkeren van schadelijke inhoud, moeten guardrails ook de vorm en structuur van de output valideren. Voor API's is het vaak nodig dat de output een specifiek JSON-formaat heeft. Structured outputs, zoals JSON-mode, dwingen het model om geldige JSON te genereren. Validators controleren of de output voldoet aan het verwachte schema. Als de validatie faalt, kan het model opnieuw proberen of een foutmelding teruggeven. Dit is belangrijk voor integratie met andere systemen. Guardrails en validatie verhogen de betrouwbaarheid van LLM-toepassingen en verminderen de kans op hallucinaties en fouten.