安全LLM API验证层 | AI生成和翻译
当你构建或使用 LLM API 时，通常需要设置防护措施来确保响应是安全、有效且有用的。以下是添加检查的主要方式：
1. 输入验证
- 模式检查：在发送给 LLM 前，确保请求 JSON 符合预期模式
- 提示词净化：剥离或转义非常规字符、恶意指令或注入攻击内容
- 长度检查：强制实施最大令牌数/字符数限制，避免不必要成本或被截断
2. 输出验证
- JSON模式验证：若 LLM 需返回 JSON，通过
json.loads()解析并用模式验证（如使用pydantic、jsonschema） - 正则/格式检查：对邮箱、URL或数字等数据实施格式匹配
- 类型检查：验证字段类型是否正确（字符串、整型、列表等）
- 范围检查：确保数值或日期在预期范围内
3. 安全与内容检查
- 毒性/违禁词过滤：通过分类器处理输出（如 Perspective API、OpenAI 审核接口）
- 策略过滤器：设定规则拦截含特定关键词或类别的回复
- 幻觉检测：添加事实核查步骤（通过检索增强检查、多模型交叉验证或基于规则的合理性检查）
4. 业务逻辑约束
- 一致性规则：若响应需匹配系统数据（如可用账户余额、配置值），返回用户前进行交叉验证
- 防护栏：使用 Guardrails AI、LMQL 或 Instructor 等库声明式强化结构化输出与约束
- 后处理钩子：用自定义逻辑包装LLM响应（规范化大小写、强制默认值、拒绝意外答案）
5. 冗余与交叉验证
- 自检提示：要求LLM重新验证或解释自身答案
- 双模型校验：使用更轻量/更快的LLM验证主模型输出（如“该响应是否符合X模式？”）
- 投票/共识机制：运行多次调用并比对答案稳定性
6. 运行防护
- 频率限制：防止API滥用
- 超时控制：中止挂起的请求
- 日志与审计追踪：记录请求与被过滤的响应
- 降级方案：验证失败时，可调整提示词重试或返回安全默认值/错误
👉 实践中，优秀的LLM API架构会分层实施：
- 验证输入
- 调用LLM
- 根据模式和业务规则验证输出
- 运行安全/内容过滤器
- 仅当检查通过时返回（否则重试/启用降级方案）
需要为您展示Python示例吗？我们将通过JSON模式验证和内容审核检查来封装LLM API调用。