大语言模型的“安全管家”LangKit开源了！

为了解决大语言模型在生成虚假信息、数据隐私和歧视信息等方面存在的问题，AI和数据监控平台WhyLabs推出了一款名为LangKit的工具。

LangKit旨在增强大语言模型的安全性，并提供文本输入/输出监控、安全和隐私、情绪分析、虚假信息分析等功能。该工具适用于多个大语言模型，如ChatGPT、LLaMA、Alpaca、Guanaco、Vicuna、Dolly和Bard等。

通过LangKit，用户可以进行文本输入/输出监控、安全和隐私保护、情绪分析以及虚假信息分析等功能。LangKit的可视化数据监测功能允许用户以小时为单位观察大语言模型的活动、异常和输出等参数。总体而言，LangKit可以被视为大语言模型的"安全管家"，有助于有效降低大语言模型输出非法内容的风险。

在金融、医疗、制造等对数据准确性要求极高的行业中，大语言模型的内容输出准确性尤为重要。为此，LangKit通过内容设定、文本输出和主题交互等多种方式进行跟踪监测，以增强模型的内容输出准确性。LangKit主要提供内容护栏、大语言模型评估和可视化数据监测三大功能。

内容护栏功能允许用户定义大语言模型的内容护栏，将歧视、非法和敏感的数据进行过滤。用户可以在控制台启用内容护栏，从而阻止大语言模型输出此类内容。

大语言模型评估功能提供一系列评估标准和参数，帮助用户评估其大语言模型的输出是否符合安全标准，并提供合理的治理和合规策略。

可视化数据监测几乎覆盖了LangKit的所有功能，让用户更加简单和直观地监测大语言模型的活动、异常等。监测内容包括模型活动、输入、输出、表现、性能追踪和特征输出等。

LangKit的使用流程非常简单。用户可以在"WhyLabs"官网注册一个免费账号，并进行基础模块配置，完成后即可开始体验LangKit的功能。如果对LangKit的产品和基础设置不熟悉，用户可以选择大语言模型演示，以获得完整的功能展示。随后，用户可以按照自己的组织名称创建资源，并开始进行模型监控配置。

值得注意的是，与其他大语言模型监控产品不同，LangKit不会存储用户输入的数据或模型的输出内容。它仅搜集与提示、响应数据和用户交互相关的信息，使用的数据量很少，仅需1小时即可监控大语言模型数百万次交互记录。这样做极大地保护了企业和用户的数据安全。