https://x7peeps.com/AI/06-AI%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%8C%96/LLM-Guardrails%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%85%A8%E6%99%AF%E4%BB%8E%E8%BE%93%E5%85%A5%E6%A0%A1%E9%AA%8C%E5%88%B0%E8%BE%93%E5%87%BA%E9%98%B2%E6%8A%A4%E7%9A%84%E7%94%9F%E4%BA%A7%E7%BA%A7%E5%AE%89%E5%85%A8%E6%9E%B6%E6%9E%84/index.htmlLLM Guardrails 技术全景：从输入校验到输出防护的生产级安全架构 LLM 的输出本质上是非确定性的——同一个 Prompt 在不同时间可能产生截然不同的回复，而这些回复可能包含幻觉事实、敏感信息泄露、有毒内容，甚至被恶意用户通过 Prompt Injection 劫持。当一个 AI 应用从 Demo 走向生产环境时，开发者会迅速发现一个残酷事实：模型本身的"能力"不再是瓶颈，“可控性"才是。Hugozh-CN