跳转到主要内容
Ctrl+K
NVIDIA NeMo Guardrails - Home

NVIDIA NeMo Guardrails

NVIDIA NeMo Guardrails - Home

NVIDIA NeMo Guardrails

目录

NVIDIA NeMo Guardrails

  • 简介
  • 文档
  • 安装指南

入门

  • Hello World
  • 核心 Colang 概念
  • 演示用例
  • 输入 Rails
  • 输出 Rails
  • 主题 Rails
  • 检索增强生成

Colang 2.0

  • 概述
  • 已更改内容
  • 入门
    • Hello World
    • 对话 Rails
    • 多模态 Rails
    • 输入 Rails
    • 交互循环
    • LLM 流
    • 推荐的后续步骤
  • 语言参考
    • 简介
    • 事件生成与匹配
    • 使用操作
    • 定义流
    • 使用变量和表达式
    • 流控制
    • Colang 标准库 (CSL)
      • 基本核心流 (core.co)
      • 定时流 (timing.co)
      • LLM 流 (llm.co)
      • 交互式头像模态流 (avatars.co)
      • Guardrail 流 (guardrails.co)
      • 用户注意力流 (attention.co)
    • 使用大型语言模型 (LLM)
    • 更多关于流
    • Python 操作
    • 开发和调试

用户指南

  • 配置指南
  • Guardrails 库
  • Guardrails 流程
  • Colang 指南
  • LLM 支持
  • Python API
  • CLI
  • 服务器指南
  • LangChain
    • LangChain 集成
    • RunnableRails
    • Chain-With-Guardrails
      • 带 Guardrails 的链
    • Runnable-As-Action
      • 可运行的操作
  • 详细日志记录
    • 输出变量
  • 越狱检测启发法
    • 使用越狱检测启发法
  • NVIDIA AI 端点
    • 使用 NVIDIA API 目录上托管的 LLM
  • Vertex AI
    • 使用 Vertex AI 上托管的 LLM
  • 多配置 API
    • 多配置 API
  • 从 Colang 1 迁移到 Colang 2

安全

  • 安全指南
  • 红队演练

评估

  • LLM 漏洞扫描

高级用户指南

  • 生成选项
  • 提示定制
  • 嵌入搜索提供程序
  • 带有 Docker 的 NeMo Guardrails
  • 流式传输
  • AlignScore 部署
  • 提取用户提供的值
  • Bot 消息指令
  • 基于事件的 API
  • 使用 vLLM 自托管 Llama Guard
  • 嵌套 AsyncIO 循环
  • Vertex AI 设置
  • Llama 3.1 NemoGuard 8B 内容安全部署
  • Llama 3.1 NemoGuard 8B 主题控制部署
  • 越狱检测启发法部署
  • 带有 NemoGuard NIM 的蓝图

其他

  • 架构
  • 词汇表
  • 常见问题 (FAQ)
  • <no title>
  • Vertex AI

Vertex AI#

  • 使用 Vertex AI 上托管的 LLM
    • 先决条件
    • 配置
    • 评估
    • 结论

previous

使用 NVIDIA API 目录上托管的 LLM

next

使用 Vertex AI 上托管的 LLM

NVIDIA NVIDIA
隐私政策 | 管理我的隐私 | 请勿出售或分享我的数据 | 服务条款 | 无障碍访问 | 公司政策 | 产品安全 | 联系方式

版权所有 © 2024-2025, NVIDIA Corporation。

上次更新于 2025 年 1 月 17 日。

© . All rights reserved.