最近，AI和数据监控平台WhyLabs推出了LangKit。这是一个具备文本输入/输出监控、安全和隐私、情绪分析、虚假信息分析等功能的平台，适用于ChatGPT、LLaMA、Alpaca、Guanaco、Vicuna、Dolly、Bard等大语言模型。简单来说，LangKit相当于大语言模型的“安全管家”，能够有效降低大语言模型输出非法内容的风险。
提升内容输出准确性的重要性
在大语言模型的使用过程中，准确性是至关重要的，尤其是对于金融、医疗、制造等行业，这些行业对数据准确性要求极高。因此，LangKit通过内容设定、文本输出、主题交互等多个渠道进行监测，以增强模型的内容输出准确性。LangKit主要提供内容护栏、大语言模型评估和可视化数据监测三大功能。
内容护栏
用户可以自定义大语言模型的内容护栏，将歧视、非法、敏感的数据进行过滤。举例来说，用户可以禁止大语言模型输出任何与制作高精度毒品相关的非法信息。启动内容护栏后，大语言模型将不再输出这类内容，从而确保内容的合法性和安全性。
大语言模型评估
LangKit提供了一系列评估标准和参数，帮助用户评估其大语言模型的输出是否符合安全标准，并提供合理的治理和合规策略。这些评估标准和参数能够帮助用户更好地监控模型的输出，从而降低错误输出的风险。
可视化数据监测
LangKit几乎提供了所有功能的可视化数据监测，使用户能够更加简单、直观地了解大语言模型的活动和异常情况。这些功能包括模型活动、输入、输出、表现、性能追踪以及特征输出等元素的监测。通过可视化数据监测，用户可以更加方便地分析和理解模型的行为。
数据安全保障
在数据安全方面，WhyLabs表示，与其他大语言模型监控产品相比，LangKit不会存储用户输入的数据或模型的输出内容。LangKit只会收集相关的提示、响应数据以及用户交互时模型所产生的基本提示。使用极少量的数据，LangKit就能够监控大语言模型数百万次的交互记录。这种数据安全策略极大地保护了企业和用户的数据安全。
结论
总之，AI和数据监控平台WhyLabs推出的LangKit为大语言模型的安全输出提供了强有力的支持。通过内容护栏、大语言模型评估和可视化数据监测等功能，LangKit能够加强大语言模型的内容输出准确性，从而满足金融、医疗、制造等行业对数据准确性的高要求。此外，LangKit还通过严格的数据安全保障措施，确保了企业和用户的数据安全。
