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NVIDIA NeMo Guardrails

  • 关于 NeMo Guardrails
  • 安装指南
  • 入门

常见任务

  • 配置指南
  • Guardrails 库
  • Guardrails 流程
  • Colang 指南
  • LLM 支持
  • 多模态数据
  • Python API
  • CLI
  • 服务器指南
  • LangChain
    • LangChain 集成
    • RunnableRails
    • Chain-With-Guardrails
      • Chain with Guardrails
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      • Runnable as Action
  • 详细日志记录
    • 输出变量
  • 越狱检测启发法
    • 使用越狱检测启发法
  • NVIDIA AI 端点
    • 使用 NVIDIA API Catalog 上托管的 LLM
  • Vertex AI
    • 使用 Vertex AI 上托管的 LLM
  • Multi Config API
    • 多配置 API
  • 从 Colang 1 迁移到 Colang 2

高级用法

  • 生成选项
  • 提示定制
  • 嵌入搜索提供程序
  • 带有 Docker 的 NeMo Guardrails
  • 流式传输
  • AlignScore 部署
  • 提取用户提供的值
  • Bot 消息指令
  • 基于事件的 API
  • 使用 vLLM 自托管 Llama Guard
  • 嵌套 AsyncIO 循环
  • Vertex AI 设置
  • Llama 3.1 NemoGuard 8B 内容安全部署
  • Llama 3.1 NemoGuard 8B 主题控制部署
  • 带有 NemoGuard NIM 的蓝图

安全

  • 安全准则
  • 红队演练

评估

  • Guardrails 评估
  • LLM 漏洞扫描

带有 Colang 的 Guardrails

  • Hello World
  • 核心 Colang 概念
  • 演示用例
  • 输入 Rails
  • 输出 Rails
  • 主题 Rails
  • 检索增强生成

Colang 2.0

  • 概述
  • 发生了什么变化
  • 入门
    • Hello World
    • 对话 Rails
    • 多模态 Rails
    • 输入 Rails
    • 交互循环
    • LLM 流
    • 推荐的后续步骤
  • 语言参考
    • 简介
    • 事件生成与匹配
    • 使用 Actions
    • 定义 Flows
    • 使用变量和表达式
    • 流程控制
    • Colang 标准库 (CSL)
      • 基本核心 Flows (core.co)
      • 计时 Flows (timing.co)
      • LLM Flows (llm.co)
      • 交互式头像模态 Flows (avatars.co)
      • Guardrail Flows (guardrails.co)
      • 用户注意力 Flows (attention.co)
    • 利用大型语言模型 (LLM)
    • 更多关于 Flows
    • Python Actions
    • 开发和调试

参考

  • 架构
    • 架构指南
  • 词汇表
  • 常见问题 (FAQ)
  • 越狱检测启发法

越狱检测启发法#

  • 使用越狱检测启发法
    • 先决条件
    • 现有的 Guardrails 配置
    • 越狱检测启发法
    • 使用越狱检测启发法测试输入 Rail

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输出变量

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使用越狱检测启发法

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