Eval & LLMOps

Guardrails AI

Überprüft die Modellausgabe gegen ein Schema, anstatt zu hoffen – und stellt erneut eine Frage, wenn die Überprüfung fehlschlägt.

Die Lücke, die dies füllt, ist spezifisch: Ein Modell gibt Text aus, der fast gültiges JSON ist, und Ihr Parser wirft eine Ausnahme. Guardrails ermöglicht es Ihnen, Überprüfungen zu deklarieren und den Aufruf so einzuhüllen, dass Fehlerfehlschläge zu einer erneuten Anfrage mit dem Fehler führen, anstatt zu einer Ausnahme in der Produktion. Der Überprüfungs-Hub deckt die gängigen Fälle ab – Erkennung von personenbezogenen Informationen, toxischer Sprache, Erwähnungen von Wettbewerbern, Erreichbarkeit von URLs – und Sie können Ihre eigenen Überprüfungen schreiben. Behandeln Sie es als Verteidigung in der Tiefe, nicht als Sicherheitsgarantie: Überprüfungen erfassen Klassen von Fehlern, nicht alle.

Am besten für: Strukturierte Ausgaben, die zuverlässig geparst werden müssen, und Überprüfungen von personenbezogenen Informationen oder Richtlinien vor dem Erreichen von Inhalten durch einen Benutzer