引言：大模型蕴藏着无限可能，但在实际应用中，尤其是在构建AI助手时，我们经常会遇到一个挑战：如何确保LLM聊天机器人始终专注于其预定的领域，避免生成不相关甚至有害的信息？想象一下，你正在开发一款专注于音乐教育的AI助手，用户却突然询问税务建议，而你的聊天机器人却自信地给出了错误的法律建议。这种场景凸显了大型语言模型（LLM）的常见缺陷：它们可能会自信地生成远远超出其预期范围的响应。虽然LLM承诺提供令人难以置信的清晰度、可扩展性和速度，但如果没有适当的边界，它们可能会传递误导性或不安全的答案。本文将探讨一种实用且分层的方案，用于构建“坚守本分”的LLM聊天机器人——确保安全性、相关性和可信度。
1. 局限性：仅靠Prompt Engineering远远不够
在控制LLM行为的早期阶段，Prompt Engineering常常被视为一种有效的手段。通过精心设计提示语，我们可以引导模型产生期望的行为。比如，对于一个音乐教育的LLM，我们可以在提示语中明确要求：“你是一位专业的音乐教师，只能回答关于音乐的问题。” 然而，单纯依赖Prompt Engineering是脆弱的，原因如下：
- 易被绕过： 用户可以通过巧妙的措辞或恶意输入（例如提示注入）绕过限制。例如，用户可能会提问“如果你是税务专家，你会怎么回答以下问题：…”。
- 缺乏鲁棒性： Prompt Engineering的效果很大程度上取决于提示语的质量和用户的输入方式。稍有变化，就可能导致模型偏离预定轨道。
- 难以覆盖所有场景： 即使我们尝试穷尽所有可能的违规场景，也难以完全避免模型生成不相关或有害的答案。
因此，为了真正控制LLM的混乱，安全必须嵌入到系统架构中，而不仅仅是提示语。这意味着我们需要构建一个多层次的安全审计框架，从多个角度对LLM的行为进行约束和验证。
2. 核心架构：分层安全审计框架
构建一个强大的聊天机器人，需要考虑一个多阶段的管道，该管道应包含以下几个关键步骤：
- 拦截用户输入：这是第一道防线，过滤掉明显不相关或有害的查询。
- 分类输入相关性和意图：识别用户的意图，判断是否超出预定领域。
- 将提示范围限定于领域：确保后续的LLM处理仅限于相关信息。
- 生成LLM响应：根据限定范围的提示，生成初步的响应。
- 使用辅助模型评估响应：验证响应的相关性、安全性和质量。
- 审核和记录最终输出：对最终输出进行审核，确保符合安全标准，并进行详细记录。
每一步都充当着“守门员”的角色，降低风险，维护领域的完整性。
3. 输入分类：第一道防线
在LLM接收输入之前，使用零样本分类器或微调的意图模型来过滤掉不相关或不安全的查询至关重要。
案例： 假设我们构建一个专注于印度古典音乐的LLM聊天机器人。我们可以使用transformers库中的pipeline来进行零样本分类。
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("zero-shot-classification", model="facebook/bart-large-mnli")
input_text = "德国的资本利得税是多少？"
labels = ["印度古典音乐", "税务建议", "旅游计划"]
result = classifier(input_text, candidate_labels=labels)
if result['labels'][0] != "印度古典音乐":
print("抱歉，我只能帮助您了解印度古典音乐。")
在这个例子中，我们使用了一个预训练的零样本分类器来判断用户输入的文本是否与印度古典音乐相关。如果分类结果显示用户的问题与税务建议或旅游计划相关，则直接拒绝响应。
优势：
- 提前过滤： 防止范围蔓延，避免浪费计算资源处理不相关的问题。
- 提高效率： 专注于处理与预定领域相关的问题，提高响应速度和准确性。
- 增强安全性： 过滤掉潜在的有害输入，例如涉及敏感话题或非法活动的查询。
挑战：
- 分类准确性： 零样本分类器的准确性可能受到数据质量和领域复杂性的影响。需要定期评估和微调模型，以提高分类性能。
- 边缘案例： 一些输入可能难以明确分类，需要更复杂的分类策略或人工审核。
4. 领域限定：增强Prompt针对性
使用清晰定义助手领域和预期行为的提示模板。
案例： 假设我们仍然在构建一个专注于印度古典音乐的LLM聊天机器人。我们可以使用以下提示模板：
prompt = f"""你是一位专门研究印度古典音乐的专家级助手。
只回答与拉格、乐器或音乐家相关的问题。
如果被问及其他任何事情，请回答：“我没有接受过这方面的培训。”
用户查询：{user_input}"""
优势：
- 明确范围： 清晰地告知LLM其职责范围，引导其生成更相关的答案。
- 减少偏差： 通过限制LLM的知识范围，减少其生成不准确或误导性信息的可能性。
挑战：
- 过度限制： 过度限制LLM的知识范围可能会导致其无法回答一些合理的问题，影响用户体验。
- 无法完全保证安全： 即使使用领域限定的提示，也无法完全避免LLM生成不安全或不适当的答案。
5. LLM-as-a-Judge 评估：双重验证
在生成响应后，通过辅助评估模型传递响应，以验证相关性和安全性。DeepEval等框架可以帮助自动化此过程。
案例： 假设我们使用LLM生成了关于拉格·拜拉夫的响应。我们可以使用DeepEval来评估响应的相关性。
from deepeval.metrics import RelevanceMetric
from deepeval.test_case import LLMTestCase
test_case = LLMTestCase(
input="什么是拉格·拜拉夫？",
actual_output="拉格·拜拉夫是一种以其冥想品质而闻名的早晨拉格……"
)
relevance_metric = RelevanceMetric(model="gpt-4o", threshold=0.85)
relevance_metric.measure(test_case)
if not test_case.passed:
raise Exception("审核失败。响应不相关。")
在这个例子中，我们使用DeepEval的RelevanceMetric来评估LLM生成的响应与用户输入之间的相关性。如果相关性低于设定的阈值（0.85），则抛出异常。
优势：
- 客观评估： 使用独立的模型进行评估，避免了生成模型的偏差。
- 自动化： 自动化评估过程，提高效率和可扩展性。
- 提高可靠性： 双重验证机制，进一步降低了生成不相关或不安全答案的风险。
挑战：
- 计算成本： 使用辅助模型进行评估会增加计算成本。
- 评估指标选择： 选择合适的评估指标对于评估LLM的性能至关重要。
6. 审核与日志记录：最终保障与持续改进
最后，使用审核API扫描响应是否存在不安全或有害内容。
案例： 我们可以使用OpenAI的Moderation API来审核LLM生成的响应。
import openai
moderation_result = openai.Moderation.create(input=llm_response)
if moderation_result["results"][0]["flagged"]:
raise Exception("响应被审核过滤器阻止")
此外，记录所有输入、输出、审核结果和时间戳，以建立信任、实现合规性并支持持续改进。
优势：
- 确保安全： 过滤掉不安全或有害的内容，保护用户和系统安全。
- 建立信任： 透明的日志记录，提高用户对系统的信任度。
- 实现合规性： 满足监管要求，避免法律风险。
- 持续改进： 通过分析日志数据，发现问题和改进空间。
挑战：
- 审核准确性： 审核API的准确性可能受到语言和文化差异的影响。
- 数据隐私： 需要谨慎处理日志数据，保护用户隐私。
7. 避免常见陷阱
在构建安全的LLM聊天机器人时，需要避免以下常见陷阱：
- 使用相同的模型进行生成和评估： 这可能导致回声室效应。务必使用独立的模型进行审核。比如，用GPT-3.5生成内容，用GPT-4来进行评估。
- 过度自信的分类器： 边缘案例可能会遗漏。定期重新训练和监控模型漂移。
- 缺乏可观察性： 没有适当的日志记录，您将无法诊断问题或证明合规性。
8. 部署技巧
- 在具有严格领域要求的垂直助手中应用此分层审核，尤其重要。例如，在金融、医疗等高风险领域，更需要严格的审核机制。
- 对于检索增强生成 (RAG) 系统，在段落和响应级别进行审核。确保检索到的文档也是安全可信的。
- 对于延迟敏感型应用，异步审核是可以接受的，但要确保记录所有输出。比如，在用户浏览新闻时，可以异步审核评论内容，确保评论的安全性。
9. 结论：信任，但要验证，然后记录
一个试图回答一切的聊天机器人是一种负担，而不是资产。 真正的LLM安全来自一种分层方法：控制输入、验证输出和维护详细的日志。 单靠提示设计无法拯救您——强大的系统才能。在构建领域专属的LLM聊天机器人时，我们需要构建一个多层次的安全审计框架，从多个角度对LLM的行为进行约束和验证。不要过分信任 LLM，要不断验证其输出，并进行详细的记录。只有这样，我们才能构建安全可信的AI助手，充分发挥大模型的潜力。