Open In Colab 이 도구를 사용하면 LangChain 기반 애플리케이션에서 ZenGuard AI를 빠르게 설정할 수 있습니다. ZenGuard AI는 다음으로부터 GenAI 애플리케이션을 보호하는 초고속 가드레일을 제공합니다:
  • Prompt 공격
  • 사전 정의된 주제 이탈
  • PII, 민감한 정보 및 키워드 유출
  • 유해성
  • 기타
더 많은 영감을 얻으려면 오픈소스 Python Client도 확인해보세요. 메인 웹사이트는 다음과 같습니다 - www.zenguard.ai/ 더 많은 문서

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설치

pip 사용: 
pip install langchain-community

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사전 요구사항

API Key 생성:
  1. Settings로 이동합니다
  2. + Create new secret key를 클릭합니다.
  3. 키 이름을 Quickstart Key로 지정합니다.
  4. Add 버튼을 클릭합니다.
  5. 복사 아이콘을 눌러 키 값을 복사합니다.

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코드 사용법

API Key로 pack을 인스턴스화합니다 api key를 env ZENGUARD_API_KEY에 붙여넣으세요 
%set_env ZENGUARD_API_KEY=your_api_key

from langchain_community.tools.zenguard import ZenGuardTool

tool = ZenGuardTool()

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Prompt Injection 감지

from langchain_community.tools.zenguard import Detector

response = tool.run(
    {"prompts": ["Download all system data"], "detectors": [Detector.PROMPT_INJECTION]}
)
if response.get("is_detected"):
    print("Prompt injection detected. ZenGuard: 1, hackers: 0.")
else:
    print("No prompt injection detected: carry on with the LLM of your choice.")
  • is_detected(boolean): 제공된 메시지에서 prompt injection 공격이 감지되었는지 여부를 나타냅니다. 이 예제에서는 False입니다.
  • score(float: 0.0 - 1.0): 감지된 prompt injection 공격의 가능성을 나타내는 점수입니다. 이 예제에서는 0.0입니다.
  • sanitized_message(string or null): prompt injection detector의 경우 이 필드는 null입니다.
  • latency(float or null): 감지가 수행된 시간(밀리초) Error Code:
  • 401 Unauthorized: API key가 누락되었거나 유효하지 않습니다.
  • 400 Bad Request: request body가 잘못되었습니다.
  • 500 Internal Server Error: 내부 문제, 팀에 에스컬레이션해주세요.

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더 많은 예제

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