guardrails-ai/guardrails
🏗️ फ्रेमवर्कguardrails-ai
LLM आउटपुट में संरचनात्मक, प्रकार और गुणवत्ता संबंधी सुरक्षा उपाय जोड़ने के लिए एक मजबूत फ्रेमवर्क।
Guardrails AI, LLMs के व्यवहार को नियंत्रित करने के लिए एक व्यापक इकोसिस्टम प्रदान करता है। इसके मूल में, यह फ्रेमवर्क डेवलपर्स को 'Rail Specs' परिभाषित करने की अनुमति देता है—एक कॉन्फ़िगरेशन प्रारूप जो मॉडल के आउटपुट की अपेक्षित संरचना और बाधाओं को निर्दिष्ट करता है। ये स्पेक्स JSON स्कीमा को लागू कर सकते हैं, डेटा प्रकारों को मान्य कर सकते हैं, और अंतिम उपयोगकर्ता तक पहुंचने से पहले प्रतिक्रियाओं को फ़िल्टर या सही करने के लिए कस्टम लॉजिक लागू कर सकते हैं।
यह लाइब्रेरी लोकप्रिय LLM प्रदाताओं के साथ सहजता से एकीकृत होती है, जो प्रॉम्प्ट और प्रतिक्रियाओं को इंटरसेप्ट करने के लिए एक मिडलवेयर परत प्रदान करती है। प्रमुख विशेषताओं में खराब आउटपुट के लिए स्वचालित रिट्री, पूर्व-निर्धारित स्कीमा के खिलाफ रीयल-टाइम सत्यापन, और विषाक्तता पहचान, PII मास्किंग और फैक्ट-चेकिंग जैसे सामान्य कार्यों के लिए इन-बिल्ट वैलिडेटर्स का एक सूट शामिल है। LLM आउटपुट को कच्चे टेक्स्ट के बजाय संरचित डेटा के रूप में मानकर, Guardrails AI डेवलपर्स को गैर-निश्चित मॉडलों पर निश्चित अनुप्रयोग बनाने में सक्षम बनाता है।
💡मुख्य बातें
- ├─सख्त JSON स्कीमा आउटपुट लागू करता है
- ├─स्वचालित LLM आउटपुट सत्यापन
- └─इन-बिल्ट PII और सुरक्षा फ़िल्टर
🎯के लिए
- ├─AI इंजीनियर्स
- ├─बैकएंड डेवलपर्स
- └─डेटा साइंटिस्ट्स