用LangChain打造安全聊天页面：PII保护与实践指南

用LangChain打造安全聊天页面：PII保护与实践指南

引用

CSDN

等

7

来源

1.

https://blog.csdn.net/sgyuanshi/article/details/139305781

2.

https://blog.csdn.net/qq_43543209/article/details/136324791

3.

https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/136486152

4.

https://python.langchain.com/v0.1/docs/use_cases/chatbots/

5.

https://help.nightfall.ai/firewall-for-ai/tutorials/genai_protection/langchain

6.

https://www.cnblogs.com/windpoplar/articles/18018719

7.

https://python.langchain.com/v0.1/docs/guides/productionization/safety/presidio_data_anonymization/

在数据驱动的时代，隐私保护变得越来越重要。随着大型语言模型（LLM）的广泛应用，如何确保用户数据的安全性成为了一个亟待解决的问题。本文将介绍如何使用LangChain框架创建一个能够识别并保护敏感个人信息（PII）的聊天机器人，确保这些信息不会被传递给OpenAI等大型语言模型（LLM）。

技术背景：LangChain框架简介

LangChain是一个能够利用大语言模型（LLM）能力进行快速应用开发的框架，其核心优势在于：

• 高度抽象的组件：可以像搭积木一样，使用LangChain的组件来实现我们的应用
• 集成外部数据：支持API接口数据、文件、外部应用等数据源的整合
• 可自定义的LLM能力：提供了Agent、RAG等高级功能

LangChain框架主要由六个部分组成：

1. Model IO：负责格式化和管理LLM的输入输出
2. Retrieval：与特定应用数据交互，实现从向量数据库中搜索相关文档
3. Agents：决定使用哪个工具的结构体
4. Chains：将多个模块连接起来实现复杂功能
5. Memory：存储程序状态信息，如历史对话记录
6. Callbacks：用于追踪链路步骤和记录日志

其中，Model IO是直接与LLM交互的核心部分，包括输入格式化、LLM调用和输出解析。Prompts则是用于生成LLM提示的一系列指示，可以帮助模型理解上下文并生成相关输出。

PII保护机制

在开发聊天机器人时，保护用户隐私和敏感信息是至关重要的。以下是一些常见的PII保护方法：

1. 内容过滤：在数据传输到LLM之前，使用第三方工具（如Nightfall）进行内容过滤，识别并移除敏感信息。

2. 差分隐私：在数据处理过程中添加噪声，以保护个体隐私。

3. 安全多方计算：在不暴露原始数据的情况下进行计算。

4. 联邦学习：在本地设备上进行模型训练，避免数据集中存储。

实践：使用LangChain开发安全聊天机器人

下面将通过一个具体的代码示例，展示如何使用LangChain框架和Nightfall SDK开发一个安全的聊天机器人。

环境配置

首先需要安装相关依赖：

pip install langchain
pip install nightfall
pip install anthropic

然后加载环境变量：

import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

集成Nightfall进行内容过滤

使用Nightfall SDK进行敏感信息检测和过滤：

from nightfall import Confidence, DetectionRule, Detector, RedactionConfig, MaskConfig, Nightfall
from typing import Dict, List

# 初始化Nightfall客户端
nightfall = Nightfall()

# 定义检测规则
detection_rule = DetectionRule(
    [
        Detector(
            min_confidence=Confidence.VERY_LIKELY,
            nightfall_detector="CREDIT_CARD_NUMBER",
            display_name="Credit Card Number",
            redaction_config=RedactionConfig(
                remove_finding=False,
                mask_config=MaskConfig(
                    masking_char="X",
                    num_chars_to_leave_unmasked=4,
                    mask_right_to_left=True
                )
            )
        ),
        # 可以添加更多检测器，如SSN、PHI等
    ]
)

创建安全的LLM调用链

使用LangChain和Anthropic的Chat模型创建一个安全的LLM调用链：

from langchain.chains.base import Chain
from langchain.schema.language_model import BaseLanguageModel
from langchain.schema.prompt_template import BasePromptTemplate
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain.schema.runnable import RunnableSequence, RunnablePassthrough
from pydantic import Field

# 初始化Anthropic Chat模型
llm = ChatAnthropic()

# 定义Prompt模板
prompt_template = PromptTemplate.from_template(
    "Tell me a {adjective} joke about {content}."
)

# 创建安全的LLM调用链
safe_llm_chain = RunnableSequence(
    [
        RunnablePassthrough.assign(prompt=prompt_template),
        RunnablePassthrough.assign(llm=llm),
        RunnablePassthrough.assign(detection_rule=detection_rule),
        RunnablePassthrough.assign(nightfall=nightfall),
        lambda x: nightfall.scan_text(x["prompt"], detection_rules=[x["detection_rule"]]),
        lambda x: llm(x["prompt"]) if not x["findings"] else "Sensitive information detected, aborting."
    ]
)

使用安全链进行预测

result = safe_llm_chain.invoke({"adjective": "funny", "content": "chickens"})
print(result)

总结与展望

通过使用LangChain框架和第三方工具（如Nightfall）进行内容过滤，我们可以有效地保护用户隐私和敏感信息。然而，当前的技术方案仍存在一些局限性：

1. 性能开销：内容过滤和隐私保护机制会增加系统的处理延迟。
2. 误报率：PII检测工具可能存在误报或漏报的情况。
3. 模型安全性：LLM本身可能存在安全漏洞，需要持续关注和更新。

未来的发展方向包括：

1. 更高效的隐私保护算法：研究更快速、准确的PII检测方法。
2. 端到端的安全解决方案：从数据采集到模型训练的全流程安全保护。
3. 用户可控的隐私设置：提供更细粒度的隐私控制选项，让用户自主决定哪些信息可以被AI使用。

通过不断的技术创新和最佳实践，我们有望构建更加安全可靠的AI应用，为用户提供更好的服务体验。