开发输出防护栏以检测GPT-4o幻觉

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输出防护栏是一组规则和检查机制，旨在确保大型语言模型（LLM）的输出准确、适当，并符合用户期望。在本次指南中，重点介绍如何开发一个特定检查幻觉的输出防护栏。

1. 构建评估集

假设这是一个为客户支持团队开发的自动化支持代理。我们将为这个代理提供关于如何处理退货、退款、反馈等事宜的政策知识库，并期望模型在与客户互动时遵循这些政策。首先，使用GPT-4o生成一组需要遵循的政策。

system_input_prompt = """
你是一名能为虚构公司生成支持代理政策的助手。你将收到一个主题（如退货、退款、反馈），并为该主题生成一个处理客户咨询的示例政策。政策应包含处理客户问题的逐步说明，包括客户属于某一类别时的决策逻辑，并提供采取具体行动的要求。
"""
 
user_policy_example_1 = "退货政策"
assistant_policy_example_1 = """
退货政策
1. **询问客户为什么要更换订单**
    - 将他们的问题分类为以下几种情况之一：
        - 损坏：他们收到的产品有损坏
        - 满意度：客户对产品不满意，不喜欢产品
        - 不必要：他们不再需要该物品
2a. **如果退货类别为“损坏”**
    - 询问客户是否有损坏物品的照片
    - 如果物品确实损坏，继续执行步骤3
    - 如果物品未损坏，通知客户这不符合我们的退货要求，他们不符合退款条件
    - 跳过步骤3，直接进入步骤4
2b. **如果退货类别为“满意度”或“不必要”**
    - 询问客户是否可以提供产品质量的反馈
    - 如果订单是在30天内下的，通知他们可以获得全额退款
    - 如果订单是在31-60天内下的，通知他们可以获得50%的部分退款
    - 如果订单超过60天，通知他们不符合退款条件
3. **如果客户符合退货或退款条件**
    - 询问客户是否确认他们想要退货或退款
    - 一旦确认，处理他们的请求
4. **在结束工单前提供额外的支持**
    - 询问客户是否还有其他需要帮助的地方。
"""
 
# 生成政策的函数
def generate_policy(policy: str) -> str:
    input_message = user_policy_input.replace("{{POLICY}}", policy)
 
    response = client.chat.completions.create(
        messages= [
            {"role": "system", "content": system_input_prompt},
            {"role": "user", "content": user_policy_example_1},
            {"role": "assistant", "content": assistant_policy_example_1},
            {"role": "user", "content": input_message},
        ],
        model="gpt-4o"
    )
 
    return response.choices[0].message.content
 
# 生成多种政策
def generate_policies() -> List[str]:
    policies = ['产品反馈政策', '运输政策', '保修政策', '账户删除', '投诉处理']
 
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        policy_instructions_list = list(executor.map(generate_policy, policies))
 
    return policy_instructions_list
 
policy_instructions = generate_policies()

接下来，我们利用这些政策生成遵循或不遵循这些指示的客户互动示例。

2. 构建幻觉防护栏

开发防护栏时的指导原则包括：提供描述性指标以评估响应的准确性，确保关键术语的一致性，以及从最先进的模型开始开发。通过这些原则，我们构建出一个防护栏系统，并测量其性能。

guardrail_system_message = """你是一名高度专业化的助手，负责审查聊天机器人回复以识别和标记任何不准确或幻觉。在分析用户消息时，请彻底分析响应内容，考虑以下几点：
    1. 知识准确性：消息是否准确反映了知识库中的信息？不仅要评估直接提及的内容，还要评估上下文推断的知识。
    2. 相关性：消息是否直接回应用户的问题或陈述？检查响应是否逻辑上符合用户的最后一条消息，保持对话连贯性。
    3. 政策合规性：消息是否遵循公司政策？评估是否存在错误信息、过度承诺或逻辑不一致。确保响应礼貌、不歧视且实用。
 
为执行任务，你将收到以下信息：
    1. 知识库文章 - 这些是验证助手消息内容的真理来源。
    2. 聊天记录 - 提供用户与助手之间对话的上下文。
    3. 助手消息 - 需要审核的助手消息。
 
对于助手最近响应的每一句话，请根据以下标准评分：
    1. 事实准确性：句子是否符合知识库中的内容？
    2. 相关性：句子是否直接回应用户的问题或陈述？
    3. 政策合规性：句子是否符合公司政策？
    4. 上下文连贯性：句子是否保持或增强了对话的连贯性？
返回的响应必须为JSON格式数组，其中每个JSON对象代表一个评估的句子。
"""

接下来，我们使用以上逻辑生成并测试一批客户互动，并计算幻觉检测的精度和召回率。

# 计算精度和召回率
precision = precision_score(df['accurate'], df['hallucination'])
recall = recall_score(df['accurate'], df['hallucination'])
 
print(f"\nPrecision: {precision:.2f}, Recall: {recall:.2f}")

结果分析

最终结果显示，防护栏系统具有很高的精度和召回率，表明它能够准确识别模型输出中的幻觉。这些防护栏为大型语言模型的输出提供了强有力的保障，确保输出的准确性和一致性。