作者： AIGC开放社区  来源： [AIGC开放社区](https://mp.weixin.qq.com/s/PeuNht95WVJbJ8hiOOrSoA)

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ChatGPT等大语言模型一直有生成虚假信息、数据隐私、生成歧视信息等难题，阻碍了业务场景化落地。为了解决这些痛点并增强大语言模型的安全性，AI和数据监控平台WhyLabs推出了LangKit。（开源地址：https://github.com/whylabs/langkit）

LangKit提供文本输入/输出监控、安全和隐私、情绪分析、虚假信息分析等功能，适用于ChatGPT、LLaMA、Alpaca、Guanaco、Vicuna、 Dolly、Bard等大语言模型。

「AIGC开放社区」免费体验了一下LangKit的功能，6分钟左右就能完成基础模块配置，支持可视化数据监测，可以精准到按小时观察大语言模型的活动、异常、输出等参数 。总体来说，LangKit相当于大语言模型的“安全管家”，可有效降低大语言模型的非法内容输出。（免费体验地址：https://whylabs.ai/whylabs-free-sign-up?ref=content.whylabs.ai）

LangKit产品演示

在大语言模型的使用过程中，内容输出的准确性非常重要尤其是对金融、医疗、制造等对数据准确性要求极高的行业。

所以，LangKit可以通过内容设定和文本输出、主题交互等多渠道跟踪监测，可以增强模型的内容输出准确性。产品方面，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。例如，不允许大语言模型输出一些非法信息的输出，如何制作高精度毒品。用户在控制台启动内容护栏后，大语言模型就不会输出这类内容。

大语言模型评估： LangKit提供了一系列评估标准、参数，来帮助用户评估其大语言模型的输出、提示是否符合安全标准，并提供合理的治理和合规策略。

可视化数据监测： 几乎LangKit的所有功能都提供了可视化数据监测，让用户更简单、直观的大语言模型的活动、异常等。功能包括，模型活动、输入、输出、表现、性能追踪、特征输出等元素监测。

LangKit的使用流程非常简单，「AIGC开放社区」通过在线方式体验了一下，下面是产品使用流程。

1）在https://whylabs.ai/whylabs-free-sign-up?ref=content.whylabs.ai点击【GET STARTED FOR FREE】免费注册一个账号。

2）注册完毕后，登录账号，然后输入组织机构的名称、岗位角色、监控类型（选模型监控）、模型数量、模型监控重点和基础设施等。

3）如果不熟悉LangKit的产品和基础设置，可以选择大语言模型演示，将为用户提供完成的功能展示。

4）熟悉功能后点击退出演示，选择自己的组织名称，然后点击【Create resource】开始进行模型监控配置即可。

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只搜集相关的提示、响应数据和用户交互时模型所产生的基本提示，仅使用少量的数据1小时就能监控大语言模型数百万次交互记录。这极大的保证了企业和用户的数据安全。

本文素材来源WhyLabs官网，如有侵权请联系删除*

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