Prediction Guard 是一个安全、可扩展的生成式 AI 平台,可保护敏感数据,防止常见的 AI 故障,并可在经济实惠的硬件上运行。
概览
集成详情
此集成利用 Prediction Guard API,其中包括各种安全保护和安全功能。模型功能
目前,此集成支持的模型仅具有文本生成功能,以及此处描述的输入和输出检查。设置
要访问 Prediction Guard 模型,请在此处联系我们,获取 Prediction Guard API 密钥并开始使用。凭据
获取密钥后,您可以通过以下方式设置它安装
通过以下方式安装 Prediction Guard LangChain 集成实例化
调用
流式处理
工具调用
Prediction Guard 有一个工具调用 API,它允许您描述工具及其参数,这使得模型能够返回一个 JSON 对象,其中包含要调用的工具和该工具的输入。工具调用对于构建使用工具的链和代理,以及更普遍地从模型获取结构化输出非常有用。ChatPredictionGuard.bind_tools()
使用ChatPredictionGuard.bind_tools(),您可以将 Pydantic 类、字典模式和 LangChain 工具作为工具传递给模型,然后对它们进行重新格式化以供模型使用。
AIMessage.tool_calls
请注意,AIMessage 具有 tool_calls 属性。它以标准化 ToolCall 格式包含,该格式与模型提供商无关。处理输入
借助 Prediction Guard,您可以使用我们的一项输入检查来保护模型输入免受 PII 或提示注入。有关更多信息,请参阅 Prediction Guard 文档。个人身份信息
提示注入
输出验证
借助 Prediction Guard,您可以使用事实性检查模型输出,以防止幻觉和不正确的信息,并使用毒性检查以防止有害回复(例如脏话、仇恨言论)。有关更多信息,请参阅 Prediction Guard 文档。毒性
事实性
链接
API 参考
有关所有 ChatPredictionGuard 功能和配置的详细文档,请查看 API 参考:python.langchain.com/api_reference/community/chat_models/langchain_community.chat_models.predictionguard.ChatPredictionGuard.html以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等,通过 MCP 获取实时答案。