比特熊充电栈实战演练构建LLM对话引擎全流程

大模型时代的应用安全至关重要，不容忽视。如果说大模型是神通广大的孙悟空，那 NVIDIA NeMo Guardrails 就是那个关键的“紧箍咒”——一套可编程的安全护栏——它能为基于 LLM 的对话系统添加可编程的防护层，避免大语言模型输出违法违规内容，同时还能让系统按预设路径回应特定请求，甚至用你指定的语言风格来回答问题。

关键问题在于：如何在 Azure 环境中部署 NeMo Guardrails，并将其与 Azure OpenAI 集成，打造一个更安全、更可靠的 LLM 对话引擎？

Colang 语言：为 LLM 对话引擎编写“剧本”

NeMo Guardrails 的核心是一套名为 Colang 的建模语言，其目标纯粹而明确：让开发者能够以自然语言定义并控制对话机器人的行为逻辑。简单来说，Colang 好比一部电影的编剧，而用户和机器人则是演员——借助 Colang，你可以定义用户输入、机器人响应以及它们之间的对话流（Flow），从而清晰地串联起机器人与用户的交互逻辑。

Colang 语言现已作为 NeMo Guardrails 的内核广泛应用。常用的关键词包括 bot、break、continue、create、define 等，学习成本极低，能够有效降低对话式 AI 系统的开发复杂度。

NeMo Guardrails 与 Azure OpenAI 的集成部署方案

要使 NeMo Guardrails 与 Azure OpenAI 协同运行，首先需要搭建环境。具体步骤包括：申请 Azure 账户、开通 Azure Machine Learning 服务、安装 OpenAI 和 NeMo Guardrails 库，以及开通 Azure OpenAI 服务。完成准备工作后，即可进行关键的集成操作。

具体而言，构建一个安全稳定的 LLM 对话引擎需要遵循以下步骤：

✦ 导入 NeMo Guardrails 的大模型安全护栏及 RailsConfig 配置文件工具类；
✦ 从 langchain 中导入 Azure Chat OpenAI 工具类；
✦ 传入 Azure OpenAI 的 API-Key、Endpoint、Deployment Name 和 API 版本等参数，实例化大语言模型；
✦ 调用 NeMo Guardrails 中的 from_content 方法，读取 Colang 配置文件和 YAML 配置文件，实例化一个安全的聊天机器人应用；
✦ 调用该应用的 generate_async 函数，输入用户问题后，机器人将返回合规的响应。

自定义 LLM 对话引擎的扩展与集成

NeMo Guardrails 的兼容性不仅限于 Azure OpenAI，还支持 AI21labs、Cohere、Hugging Face、GPT4All 等多种对话引擎及大语言模型。在调用这些模型之前，需要先自定义一个大语言模型类：从 langchain 中导入 BaseLanguageModel，从 NeMo Guardrails 中导入 register_llm_provider，然后自定义并注册你的 LLM 类。

以 Hugging Face 为例，具体实现路径如下：

✦ 创建并初始化构造函数，调用父类的构造函数完成实例初始化；
✦ 指定大语言模型 ID，调用 HuggingFacePipeline 中的 from_model_id 函数，传入模型 ID，并定义 device、task 及模型参数；
✦ 定义返回类型与自定义函数，以字符串形式返回大语言模型的类型，并在 langchain 中分别实现同步和异步调用。

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