为什么在人工智能应用中使用Guard Rails很重要？
在开发人工智能应用，尤其是聊天机器人时，控制用户能说什么和不能说什么至关重要。主要目标是确保聊天机器人发送的消息是恰当且相关的。为实现这一点，广泛使用了一种称为“提示工程”（prompt engineering）的技术。该技术通过创建一系列示例或“提示”来定义允许的消息类型以及聊天机器人应如何响应。
什么是提示工程？
提示工程是一种构建聊天机器人的方法，涉及创建用户和机器人之间特定交互的示例。这些示例作为底层语言模型的指导，帮助其理解并正确响应用户的查询。
提示工程的核心思想是精确定义聊天机器人的期望行为，并训练模型根据这些规范进行操作。这意味着创建涵盖不同类型查询和响应的多种示例。这些示例还可以包括上下文限制，例如用户信息或特定问题。
提示示例使用一种名为CoLang（Chatbot Language）的特定编程语言生成。通过CoLang，开发者可以创建代码块来定义聊天机器人的行为，包括哪些消息是允许的、如何响应以及根据上下文应采取哪些操作。
为什么使用Guard Rails？
虽然提示工程被广泛用于控制聊天机器人的行为，但它也有一些局限性。首先，创建示例可能成本高昂且耗时。此外，示例并不能涵盖所有可能的用户查询，有时底层语言模型的行为可能不如预期。
这就是“Guard Rails”（安全护栏）的作用。Guard Rails是用户消息和语言模型之间的一层额外保护。与仅依赖提示工程不同，Guard Rails允许定义特定类别和示例来标记不当或不希望的查询。如果查询与这些示例匹配，可以直接提供标准响应，而不涉及完整的语言模型。
使用Guard Rails有几个好处。首先，它比将所有查询发送到语言模型要快得多，因为只发送那些不符合Guard Rails示例的查询。这节省了计算时间，使系统更加灵活高效。此外，Guard Rails减少了对复杂且昂贵的示例的依赖，因为标准响应可以直接从Guard Rails提供。
配置Nemo Guard Rails
前提条件
在使用Nemo Guard Rails之前，请确保已安装以下依赖项：
- Python 3.7或更高版本
- Nemo Guard Rails包
- OpenAI的API密钥
安装
要安装Nemo Guard Rails，只需在终端中运行以下命令：
pip install nemo-guard-rails安装完成后，请确保在下一步中准备好OpenAI的API密钥。
配置身份验证
要使用Nemo Guard Rails，需要使用OpenAI的API密钥进行身份验证。按以下步骤操作：
- 在与代码相同的位置创建一个名为
.env的文件。 - 打开
.env文件并添加以下行：OPENAI_API_KEY=YOUR_API_KEY - 将"YOUR_API_KEY"替换为您自己的OpenAI API密钥，并确保删除引号。
- 保存并关闭文件。
完成身份验证后，即可开始在代码中使用Nemo Guard Rails。
CoLang的工作原理
CoLang是一种专门用于聊天机器人的编程语言，允许定义聊天机器人的行为和用户交互。通过CoLang，可以创建代码块来定义根据用户查询和机器人响应采取的操作。
用户、机器人及流程块
在CoLang中，主要使用三个块：用户（user）、机器人和流程（flow）。这些块用于定义用户和机器人之间的特定交互。
- 用户块：用于定义用户可能发送给机器人的示例消息。这些示例用于训练底层语言模型并引导其响应。
- 机器人块：用于定义机器人对用户消息的响应。在这里定义机器人根据用户提供的示例的行为。
- 流程块：用于定义用户和机器人之间的交互顺序。在这里指定哪些用户消息应触发哪些机器人响应。
变量和条件语句的使用
CoLang还支持使用变量和条件语句，使机器人的行为更加动态。可以使用变量存储用户信息，并在个性化响应中使用。
例如，可以使用username变量根据用户的名字进行问候。如果用户名不可用，则使用通用响应。CoLang还支持条件语句，如if和else，以根据上下文或用户状态定义不同的响应。
与语言模型的集成
通过CoLang，可以轻松集成底层语言模型，如OpenAI的模型，以生成更丰富和上下文相关的响应。可以定义特定的交互，使用语言模型并获得更详细和个性化的响应。
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