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目录
NVIDIA NeMo Guardrails
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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
带 Guardrails 的 Chain
带 Guardrails 的 Chain
Runnable 作为 Action
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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
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使用 Vertex AI 上托管的 LLM
多配置 API
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高级用法
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Prompt 定制
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使用 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
嵌套的 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
包含 NemoGuard NIM 的蓝图
安全性
安全指南
红队测试
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Guardrails 评估
LLM 漏洞扫描
使用 Colang 的 Guardrails
Hello World
核心 Colang 概念
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输入 Guardrails
输出 Guardrails
主题 Guardrails
检索增强生成
Colang 2.0
概述
变更内容
入门
Hello World
对话 Guardrails
多模态 Guardrails
输入 Guardrails
交互循环
LLM Flows
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
使用变量与表达式
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 Avatar 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 的信息
Python Actions
开发与调试
参考
架构
架构指南
术语表
常见问题 (FAQ)
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NVIDIA AI 端点
NVIDIA AI 端点
#
使用 NVIDIA API Catalog 上托管的 LLM
先决条件
配置
用法
结论