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Open In ColabOpen on GitHub

ZenGuard AI

Open In Colab

该工具可让您快速在基于Langchain的应用程序中设置ZenGuard AI。ZenGuard AI提供超快的防护措施，以保护您的GenAI应用程序免受以下威胁：

  • 提示攻击
  • 预定义主题的偏离
  • PII、敏感信息和关键词泄露。
  • 毒性
  • 等等。

请查看我们的开源Python客户端以获取更多灵感。

这是我们的主要网站 - https://www.zenguard.ai/

更多 文档

安装​

使用 pip:

pip install langchain-community

先决条件​

生成一个API密钥：

  1. 导航到设置
  2. 点击+ Create new secret key。
  3. 将密钥命名为Quickstart Key。
  4. 点击Add按钮。
  5. 通过点击复制图标来复制键值。

代码使用​

使用API密钥实例化包

将你的API密钥粘贴到环境变量ZENGUARD_API_KEY中

%set_env ZENGUARD_API_KEY=your_api_key
from langchain_community.tools.zenguard import ZenGuardTool

tool = ZenGuardTool()
API Reference:ZenGuardTool

检测提示注入​

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.")
API Reference:Detector
  • is_detected(boolean): 表示在提供的消息中是否检测到提示注入攻击。在此示例中，它为 False。
  • score(float: 0.0 - 1.0): 表示检测到的提示注入攻击可能性的分数。在此示例中，分数为0.0。
  • sanitized_message(string or null): 对于提示注入检测器，此字段为null。
  • latency(float or null): 执行检测所用的时间，单位为毫秒

错误代码：

  • 401 Unauthorized: API密钥缺失或无效。
  • 400 Bad Request: 请求体格式错误。
  • 500 Internal Server Error: 内部问题，请升级到团队。

更多示例​

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