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Guardrails AI
为 Python AI 应用配置输入和输出校验器的框架，可组合风险检查，并支持语言模型生成结构化数据。
Guardrails AI 能做什么
为 Python AI 应用配置输入和输出校验器的框架，可组合风险检查，并支持语言模型生成结构化数据。
- 企业智能体治理与编排
如何使用 Guardrails AI
通过本地校验器检查模型返回文本
准备输入
- 待校验文本和所需格式或风险规则
操作步骤
- 安装 Guardrails AI 与需要的 PyPI 校验器，例如正则匹配校验器。
- 用 Guard 绑定校验规则和失败处理方式，对文本调用 validate，并检查通过结果或捕获的异常。
预期交付物
- 文本校验结果和失败原因
本流程使用本地 Python 校验器；官方已宣布停止托管远程推理，不能依赖旧托管接口，规则通过也不代表文本事实正确。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估Guardrails AI
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
