LLM在制药行业应用中的护栏

核心模式之一当涉及到将LLM集成到您的产品中时，Guardrails。但这到底意味着什么？我今天和孩子们出去徒步旅行，偶然发现了我今天为文章选择的这个绝妙的标志。我真的很想看看标志后面的采石场/湖泊，但禁止越过围栏；我不应该，做一个好的父母/榜样等等。
最后，我选择了另一条路线，一条合法的道路，景色令人惊叹；我和我的孩子们都不后悔。
将LLM整合到我们的产品中，尤其是在制药行业，是完全相同的。由于LLM的不确定性行为，您必须指导其提供的答案。他们必须实事求是地回答；他们必须考虑伦理问题；他们必须是一个你可以信任的副驾驶，而不是把你带下悬崖（如果我选择忽略这个标志，今天的情况会很糟糕）。
在今天的文章中，我们将一起研究护栏实际上是什么，它们是如何工作的，它们的好处，以及它们如何集成到制药行业中基于LLM的系统中。

理解LLM的护栏：确保人工智能的完整性

大型语言模型（LLM）中的护栏是重要的机制，旨在确保这些模型的输出不仅在语法上正确、事实上准确，而且没有有害内容。它们的实施对于LLM实现可靠和一致的输出至关重要，这在制药行业尤其重要，因为制药行业的精度和监管合规性不会受到损害。
 

• 结构指导：这种方法确保了对LLM输出的直接控制，从而可以规定生成内容的结构或格式。应用结构指导意味着可以对输出进行定制，以适应特定的模板或模式，从而增强制药应用程序生成数据的实用性和可读性。
• 语法护栏：通过设置可接受输出的参数，语法护栏验证生成的内容是否在预定的选择或范围内。这包括验证生成的代码（如SQL、Python）的语法，以确保其没有错误，并与必要的模式保持一致，这是一个对保持药物研发自动化过程完整性至关重要的过程。
  内容安全护栏：为了防止产生有害或不适当的内容，这些护栏根据不适当的单词列表筛选输出，或使用脏话检测模型。对于更细微的内容，LLM评估人员可以评估输出的适当性和质量，这是维持药物传播所需道德标准不可或缺的保障。
• 语义/事实保护：确保输出在语义上与给定的输入相关，并且事实准确是至关重要的。无论是总结研究结果还是综合药物信息，这些护栏都验证了LLM生成的内容与原始材料的一致性和准确性，确保总结或解释准确反映原始文件或数据。
   
• 输入护栏：通过限制LLM将响应的提示类型，输入护栏降低了在响应不适当或对抗性输入时生成有害内容的风险。这在制药环境中至关重要，因为信息的准确性和适当性会直接影响患者的安全性和法规遵从性。
  将这些护栏方法纳入制药行业的LLM应用，有助于将人工智能的创新潜力与该行业的严格标准相结合。通过确保LLM输出的完整性、安全性和相关性，护栏在负责任和有效地利用人工智能的能力方面发挥着关键作用。

深化护栏一体化的实践应用与效益
 

在对LLM护栏的基本理解的基础上，本节深入探讨了即时控制技术和输出验证包的实际应用，强调了它们在制药LLM应用中的集成和优势。
 

• 完善即时控制技术：虽然最初对即时控制的介绍概述了其在指导LLM输出中的作用，但在这里我们探讨了如何针对复杂的药物场景完善这些技术。这涉及到：
   
  • 开发先进的快速工程策略，能够驾驭制药法规和患者安全考虑的细微差别。
     
  • 利用有条件提示覆盖更广泛的输出场景，确保全面覆盖潜在的监管和事实要求。
     
• 输出验证包的高级应用：除了Guardrails等包的基本实现之外，本节还研究：
   
  • 定制验证规则以满足医药产品的特定合规需求，包括对医疗术语准确性和遵守隐私法的复杂检查。
     
  • 将这些包集成到现有的制药LLM工作流程中，详细说明无缝采用的技术步骤和注意事项。
• 双重方法的好处：通过将精细的即时控制与先进的输出验证相结合，制药公司可以充分利用LLM的潜力，同时确保输出：
   
  • 合规：严格遵守监管标准和道德准则。
     
  • 准确：保持高度的事实正确性和与给定上下文的相关性。
     
  • 安全：消除产生有害或误导信息的风险。
     
• 集成挑战和解决方案：针对将这些护栏方法集成到LLM系统中的问题，本节确定了常见的挑战，如适应不断发展的监管环境和确保护栏机制的可扩展性。解决方案包括采用敏捷开发实践和利用人工智能监控工具进行持续的护栏有效性评估。

护栏包装的深入分析：确保卓越的产量

• 功能和特点：“Guardrails”软件包是LLM应用的关键工具，尤其是在准确性和合规性至关重要的制药行业。它利用Pydantic风格验证来强制LLM输出的结构、类型和质量要求。这确保了输出不仅语法正确，而且符合制药应用所需的特定标准，如遵守监管指南和事实准确性。

来源

• 实施过程：将“Guardrails”软件包集成到基于LLM的应用程序中涉及几个关键步骤，以确保输出符合制药标准：
   
  • 设置和配置：开发人员需要定义LLM输出的预期结构、类型和验证器。这可能涉及创建指定预期输出的格式和内容的Pydantic模型。
     
  • 药物标准的定制：可以定制验证规则以符合特定的药物法规。这可能包括对事实准确性进行更严格的检查，并确保输出不包含任何潜在的误导性信息。
     
• 验证器类别：“Guardrails”包支持各种类别的验证器，以确保LLM输出的全面验证：
   
  • 单个输出值验证：检查输出是否与预定义的选项匹配、是否在特定的数字范围内或是否满足长度要求。
     
  • 语法检查：验证生成的URL的正确性和生成的代码中没有错误，确保输出不仅正确，而且可用。
     
  • 语义检查：使用余弦相似性等技术进行验证，确保输出与提供的提示或参考文档在语义上一致。
     
  • 安全性检查：筛选输出中是否存在不适当的内容、偏见或不准确之处，这对保持制药环境中信息的完整性至关重要。

• 挑战和解决方案：在LLM应用程序中实施“护栏”可能会带来挑战：
   
  • 复杂配置：建立详细的验证规则，涵盖所有潜在错误，而不扼杀LLM的生成能力。
     
  • 性能开销：确保验证过程不会显著延迟输出的生成。
     

解决方案包括迭代测试和优化验证规则，以在彻底性和效率之间找到平衡。此外，优化应用程序的体系结构，以最大限度地减少对响应时间的影响的方式处理验证检查，有助于解决性能问题。
 

高级解决方案：英伟达的NeMo护栏和微软的指导

在寻求完善LLM输出以满足制药等行业的严格要求的过程中，英伟达的NeMo Guardrails和微软的Guidance等先进解决方案以其确保输出质量和结构的创新方法脱颖而出。
 

英伟达的NeMo护栏：量身定制对话系统

英伟达的NeMo Guardrails框架是专门为增强对话式人工智能系统而设计的。它的主要重点是语义护栏，这对于确保对话不仅连贯且与上下文相关，而且避开错误信息和敏感话题至关重要。这在制药行业尤为重要，因为在制药行业，对话系统可能用于患者互动、支持和信息传播。NeMo Guardrails通过实施语义分析来验证生成内容的准确性和适当性，使其成为开发人工智能驱动的通信平台的宝贵工具，该平台可以与制药领域的专业人员和消费者可靠互动。

微软指南：构建LLM输出

另一方面，微软的指导意见通过关注LLM输出的结构，提供了一种独特的护栏方法。它使用了一种类似于将特定于模式的令牌直接注入LLM提示的方法，迫使模型生成符合预定义格式的输出。对于数据的准确性和结构至关重要的制药应用，无论是在研究结果、药物信息还是监管提交中，微软的指南都确保了输出以机器可读格式（如JSON）进行一致组织。这不仅有助于保持数据的完整性，而且简化了与制药行业中使用的现有数据库和软件系统的集成。

英伟达的NeMo护栏和微软的Guidance都代表着护栏在LLM输出应用方面的重大进步。通过解决语义完整性和结构一致性的关键方面，这些工具为以符合制药行业运营和监管需求的方式利用LLM的能力提供了强大的解决方案。它们的实施可以显著降低错误和不合规的风险，为在敏感和高度监管的领域更可靠、高效和安全地使用人工智能技术铺平道路。
 

结论：护栏在制药LLM中的应用前景

随着我们探索大型语言模型在制药行业中的潜力，护栏的关键作用变得显而易见。这些机制不仅是增强功能，而且是确保LLM的输出符合这一高度监管领域所需的准确度、合规性和可靠性的严格标准的基本组成部分。护栏是人工智能创新能力与制药应用严格要求之间的桥梁，确保生成的每一条内容都是有用和安全的。

展望未来，护栏的重要性将随着LLM能力的提高而增加。随着这些模型变得更加复杂，确保其产出保持在道德和监管可接受范围内所需的护栏也将变得更加复杂。将护栏集成到制药LLM应用中的旅程正在进行中，我们在这方面的经验无疑将为最佳实践、挑战和创新解决方案提供宝贵的见解。

在接下来的几个月里，我计划分享我们将护栏集成到LLM应用程序中的最新经验。这将包括对实施过程的实际见解、各种护栏策略在现实世界场景中的有效性，以及这些机制是如何演变以满足制药法规和人工智能技术的要求的。

制药LLM中护栏的未来不仅仅是保持合规性和确保安全；这是关于释放人工智能的全部潜力，以创新、转型并显著推进制药行业的软件开发。随着我们继续探索和完善这些工具，在负责任和有效使用护栏的指导下，人工智能驱动的制药创新的前景变得越来越容易实现。