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Aporia

使用Aporia检测请求中的PII和响应中的不当言论

1. 在Aporia上设置防护措施​

创建Aporia项目​

在Aporia上创建两个项目

  1. 预LLM API调用 - 设置所有需要在LLM API调用前运行的策略
  2. 后LLM API调用 - 设置所有需要在LLM API调用后运行的策略

调用前：检测PII​

将PII - Prompt添加到您的预LLM API调用项目中

调用后：检测响应中的不当言论​

将Toxicity - Response添加到您的后LLM API调用项目中

2. 在LiteLLM的config.yaml中定义防护措施​

  • 在guardrails部分定义您的防护措施
model_list:
  - model_name: gpt-3.5-turbo
    litellm_params:
      model: openai/gpt-3.5-turbo
      api_key: os.environ/OPENAI_API_KEY

guardrails:
  - guardrail_name: "aporia-pre-guard"
    litellm_params:
      guardrail: aporia  # 支持的值: "aporia", "lakera"
      mode: "during_call"
      api_key: os.environ/APORIA_API_KEY_1
      api_base: os.environ/APORIA_API_BASE_1
  - guardrail_name: "aporia-post-guard"
    litellm_params:
      guardrail: aporia  # 支持的值: "aporia", "lakera"
      mode: "post_call"
      api_key: os.environ/APORIA_API_KEY_2
      api_base: os.environ/APORIA_API_BASE_2

mode支持的值​

  • pre_call 在LLM调用之前运行，针对输入
  • post_call 在LLM调用之后运行，针对输入和输出
  • during_call 在LLM调用期间运行，针对输入 与pre_call相同，但在LLM调用期间并行运行。响应不会返回，直到防护措施检查完成

3. 启动LiteLLM网关​

litellm --config config.yaml --detailed_debug

4. 测试请求​

Langchain, OpenAI SDK使用示例

预期此调用会失败，因为请求中的ishaan@berri.ai是PII

curl -i http://localhost:4000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-npnwjPQciVRok5yNZgKmFQ" \
  -d '{
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "hi my email is ishaan@berri.ai"}
    ],
    "guardrails": ["aporia-pre-guard", "aporia-post-guard"]
  }'

预期失败响应

{
  "error": {
    "message": {
      "error": "违反防护措施策略",
      "aporia_ai_response": {
        "action": "block",
        "revised_prompt": null,
        "revised_response": "Aporia检测并阻止了PII",
        "explain_log": null
      }
    },
    "type": "None",
    "param": "None",
    "code": "400"
  }
}

5. ✨ 按项目（API密钥）控制防护措施​

info

✨ 这是企业版功能联系我们获取免费试用

使用此功能按项目控制运行的防护措施。在本教程中，我们只想为1个项目（API密钥）运行以下防护措施：

  • guardrails: ["aporia-pre-guard", "aporia-post-guard"]

步骤1 创建带有防护措施设置的密钥

curl -X POST 'http://0.0.0.0:4000/key/generate' \
    -H 'Authorization: Bearer sk-1234' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -D '{
            "guardrails": ["aporia-pre-guard", "aporia-post-guard"]
        }
    }'

步骤2 使用新密钥测试

curl --location 'http://0.0.0.0:4000/chat/completions' \
    --header 'Authorization: Bearer sk-jNm1Zar7XfNdZXp49Z1kSQ' \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data '{
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "messages": [
        {
        "role": "user",
        "content": "my email is ishaan@berri.ai"
        }
    ]
}'
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