Контроль и защита при работе с LLM
Python-фреймворк для безопасных и структурированных AI-ответов
⚡ Когда использовать?
- ✅ Нужно фильтровать токсичный или опасный контент
- ✅ Гарантировать корректный JSON/XML
- ✅ Предотвратить утечку данных через LLM
👨💻 Какую проблему решает
Безопасный доступ к ИИ без риска слива внутренних данных при подключении внешних LLM (Copilot, API, ассистенты)
Без инструмента
Сотрудник подключает внешний LLM → сливает всё, что знает внутренняя модель (пароли, комментарии, код)
С Guardrails
- Прокси-защита для Input/Output
- Обнаружение “prompt-хакинга”
- Блокировка и логирование сомнительных запросов
🛠 Comparison with similar tools:
- 🔹 Rebuff → защита на уровне prompt
- 🔹 Outlines → строгий вывод по схеме
- 🔹 LMQL → контроль генерации
