Per istruzioni più dettagliate, consulta la [Guida all'installazione](https://docs.nvidia.com/nemo/guardrails/get-started/installation-guide).

## Panoramica

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La libreria NeMo Guardrails consente agli sviluppatori che creano applicazioni basate su LLM di aggiungere **guardrail programmabili** tra il codice dell'applicazione e l'LLM.

<div align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA-NeMo/Guardrails/develop/docs/_static/images/programmable_guardrails.png"  width="75%" alt="Programmable Guardrails">
</div>

I vantaggi principali dell'aggiunta di *guardrail programmabili* includono:

- **Creare applicazioni basate su LLM affidabili, sicure e protette:** puoi definire dei rail per guidare e salvaguardare le conversazioni; puoi scegliere di definire il comportamento della tua applicazione basata su LLM su argomenti specifici e impedirle di intraprendere discussioni su argomenti indesiderati.

- **Connettere modelli, chain e altri servizi in modo sicuro:** puoi connettere un LLM ad altri servizi (detti anche tool) in modo semplice e sicuro.

- **Dialogo controllabile**: puoi guidare l'LLM a seguire percorsi conversazionali predefiniti, permettendoti di progettare l'interazione seguendo le best practice di conversation design e di applicare procedure operative standard (ad esempio, autenticazione, supporto).

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### Protezione dalle vulnerabilità degli LLM

La libreria NeMo Guardrails fornisce diversi meccanismi per proteggere un'applicazione di chat basata su LLM dalle vulnerabilità comuni degli LLM, come jailbreak e prompt injection. Di seguito è riportata una panoramica di esempio della protezione offerta da diverse configurazioni di guardrail per l'esempio [ABC Bot](https://github.com/nvidia-nemo/guardrails/blob/develop/examples/bots/abc) incluso in questo repository. Per maggiori dettagli, consulta la pagina [LLM Vulnerability Scanning](https://docs.nvidia.com/nemo/guardrails/evaluation/llm-vulnerability-scanning.html).

<div align="center">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA-NeMo/Guardrails/develop/docs/_static/images/abc-llm-vulnerability-scan-results.png" width="500">
</div>

### Casi d'uso

Puoi utilizzare i guardrail programmabili in diversi tipi di casi d'uso:

1. **Question Answering** su un insieme di documenti (noto anche come Retrieval Augmented Generation): applica il fact-checking e la moderazione dell'output.
2. **Assistenti specifici per dominio** (noti anche come chatbot): assicurati che l'assistente rimanga in tema e segua i flussi conversazionali progettati.
3. **Endpoint LLM**: aggiungi guardrail al tuo LLM personalizzato per un'interazione con il cliente più sicura.
4. **LangChain Chains** (opzionale): se utilizzi LangChain per qualsiasi caso d'uso, puoi aggiungere uno strato di guardrail attorno alle tue chain. Per abilitare questa integrazione, imposta la variabile d'ambiente `NEMOGUARDRAILS_LLM_FRAMEWORK=langchain` oppure chiama `set_default_framework("langchain")`.

### Utilizzo

Per aggiungere guardrail programmabili alla tua applicazione puoi utilizzare l'API Python o un server di guardrail (vedi la [Guida al server](https://docs.nvidia.com/nemo/guardrails/get-started/integrate-into-application) per maggiori dettagli). L'utilizzo dell'API Python è simile all'utilizzo diretto dell'LLM. Chiamare lo strato di guardrail invece dell'LLM richiede solo modifiche minime al codice, e comporta due semplici passaggi:

1. Caricare una configurazione di guardrail e creare un'istanza `LLMRails`.
2. Effettuare le chiamate all'LLM utilizzando i metodi `generate`/`generate_async`.```python
from nemoguardrails import LLMRails, RailsConfig

# Load a guardrails configuration from the specified path.
config = RailsConfig.from_path("PATH/TO/CONFIG")
rails = LLMRails(config)

completion = rails.generate(
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello world!"}]
)

Il formato di input e output per il metodo `generate` è simile alla [Chat Completions API](https://platform.openai.com/docs/guides/gpt/chat-completions-api) di OpenAI.

#### API asincrona

La libreria NeMo Guardrails è un toolkit async-first poiché i meccanismi principali sono implementati utilizzando il modello asincrono di Python. I metodi pubblici hanno sia una versione sincrona che una asincrona. Ad esempio: `LLMRails.generate` e `LLMRails.generate_async`.

### LLM supportati

Puoi utilizzare NeMo Guardrails con più LLM come OpenAI GPT-3.5, GPT-4, LLaMa-2, Falcon, Vicuna o Mosaic. Per maggiori dettagli, consulta la sezione [Supported LLM Models](https://docs.nvidia.com/nemo/guardrails/about-nemo-guardrails-library/supported-llms) nella Guida alla configurazione.

### Tipi di guardrail

La libreria NeMo Guardrails supporta cinque tipi principali di guardrail:

<div align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA-NeMo/Guardrails/develop/docs/_static/images/programmable_guardrails_flow.png"  width="75%" alt="Programmable Guardrails Flow">
</div>

1. **Input rails**: applicati all'input dell'utente; un input rail può rifiutare l'input, interrompendo qualsiasi elaborazione aggiuntiva, oppure modificare l'input (ad esempio, per mascherare dati potenzialmente sensibili, per riformulare).

2. **Dialog rails**: influenzano il modo in cui viene istruito l'LLM; i dialog rails operano sui messaggi in forma canonica per i dettagli consulta la [Colang Guide](https://docs.nvidia.com/nemo/guardrails/configure-guardrails/colang)) e determinano se un'azione deve essere eseguita, se l'LLM deve essere invocato per generare il passo successivo o una risposta, se deve essere utilizzata una risposta predefinita, ecc.

3. **Retrieval rails**: applicati ai chunk recuperati nel caso di uno scenario RAG (Retrieval Augmented Generation); un retrieval rail può rifiutare un chunk, impedendone l'utilizzo per istruire l'LLM, oppure modificare i chunk rilevanti (ad esempio, per mascherare dati potenzialmente sensibili).

4. **Execution rails**: applicati all'input/output delle azioni personalizzate (dette anche tool), che devono essere chiamate dall'LLM.

5. **Output rails**: applicati all'output generato dall'LLM; un output rail può rifiutare l'output, impedendone la restituzione all'utente, oppure modificarlo (ad esempio, rimuovendo dati sensibili).

### Configurazione dei guardrail

Una configurazione dei guardrail definisce gli **LLM** da utilizzare e **uno o più guardrail**. Una configurazione dei guardrail può includere un numero qualsiasi di input/dialog/output/retrieval/execution rails. Una configurazione senza alcun rail configurato inoltrerà essenzialmente le richieste all'LLM.

La struttura standard per una cartella di configurazione dei guardrail è simile a questa:```
.
├── config
│   ├── actions.py
│   ├── config.py
│   ├── config.yml
│   ├── rails.co
│   ├── ...

I file `.co` inclusi in una configurazione di guardrails contengono le definizioni Colang (vedi la sezione successiva per una rapida panoramica di cosa sia Colang) che definiscono vari tipi di rail. Di seguito è riportato un esempio di file `greeting.co` che definisce i dialog rail per salutare l'utente.```colang
define user express greeting
  "Hello!"
  "Good afternoon!"

define flow
  user express greeting
  bot express greeting
  bot offer to help

define bot express greeting
  "Hello there!"

define bot offer to help
  "How can I help you today?"

### Colang

Per configurare e implementare vari tipi di guardrail, questo toolkit introduce **Colang**, un linguaggio di modellazione creato specificamente per progettare flussi di dialogo flessibili ma al contempo controllabili. Colang ha una sintassi simile a Python ed è progettato per essere semplice e intuitivo, soprattutto per gli sviluppatori.```{note}
Two versions of Colang, 1.0 and 2.0, are supported and Colang 1.0 is the default.

La libreria include guardrail per l'autoverifica degli LLM (moderazione di input/output, verifica dei fatti, rilevamento delle allucinazioni), modelli di sicurezza NVIDIA (sicurezza dei contenuti, sicurezza dei temi), rilevamento di jailbreak e injection, e integrazioni con modelli della community e API di terze parti. Per l'elenco completo, consulta la [documentazione della Guardrails Library](https://docs.nvidia.com/nemo/guardrails/user-guides/guardrails-library.html).

## CLI

La libreria NeMo Guardrails include anche una CLI integrata.```bash
$ nemoguardrails --help

Usage: nemoguardrails [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

actions-server    Start a NeMo Guardrails actions server.
chat              Start an interactive chat session.
evaluate          Run an evaluation task.
server            Start a NeMo Guardrails server.

Ad esempio, per ottenere un completamento di chat per una configurazione `sample`, puoi usare l'endpoint `/v1/chat/completions`:```
POST /v1/chat/completions

python3 -m pip install -r requirements.txt
python3 -m pip install -e .

python3 -m pytest tests/test_<nome_file>.py

python3 -m pytest tests/

python3 -m pytest tests/ --cov=src --cov-report=term-missing

python3 -m pytest tests/ --cov=src --cov-report=html

python3 -m pytest tests/ --cov=src --cov-report=xml

python3 -m pytest tests/ --cov=src --cov-report=json

python3 -m pytest tests/ --cov=src --cov-report=markdown

python3 -m pytest tests/ --cov=src --cov-report=html --cov-report=xml

python3 -m pytest tests/ --cov=src --cov-report=html --cov-report=xml --cov-report=json

python3 -m pytest tests/ --cov=src --cov-report=html --cov-report=xml --cov-report=json --cov-report=markdown

python3 -m pytest tests/ --cov=src --cov-report=html --cov-report=xml --cov-report=json --cov-report=markdown --cov-report=term-missing

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Output di esempio:```json
{"role": "assistant", "content": "Hi! How can I help you?"}

Impostare l'opt-out prima che la libreria NVIDIA NeMo Guardrails venga avviata. Modificare le variabili d'ambiente o creare `do_not_track` dopo che la telemetria è stata avviata non arresta un thread di heartbeat già in esecuzione.

Fare riferimento a [docs/telemetry.md](https://docs.nvidia.com/nemo/guardrails/latest/telemetry.html) per lo schema completo e le descrizioni campo per campo.

È possibile rinunciare alla raccolta della telemetria in qualsiasi momento. L'opt-out si applica solo alla raccolta dati da parte della libreria NVIDIA NeMo Guardrails stessa.

Gli endpoint di terze parti hanno termini e pratiche sulla privacy separati. La libreria NVIDIA NeMo Guardrails può utilizzare endpoint di inferenza come NVIDIA Build (`build.nvidia.com`). Se si utilizza NVIDIA Build o un altro endpoint di terze parti, i termini di servizio e le pratiche sulla privacy di tale endpoint si applicano indipendentemente dalla libreria. Qualsiasi opt-out dalla telemetria nella libreria NVIDIA NeMo Guardrails non si estende all'endpoint scelto. NVIDIA Build è destinato esclusivamente alla valutazione e ai test e non deve essere utilizzato in ambienti di produzione. Non inviare informazioni riservate o dati personali quando si utilizza NVIDIA Build.

## Invitare la community a contribuire

I rails di esempio presenti nel repository sono eccellenti punti di partenza. Invitiamo con entusiasmo la community a contribuire per rendere il potere di LLM affidabili, sicuri e protetti accessibile a tutti. Per indicazioni su come configurare un ambiente di sviluppo e su come contribuire alla libreria NeMo Guardrails, consultare le [linee guida per i contributi](https://github.com/nvidia-nemo/guardrails/blob/develop/CONTRIBUTING.md).

## Licenza

La libreria NeMo Guardrails è distribuita sotto la [Apache License, Version 2.0](http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0).

## Come citare

Se si utilizza la libreria NeMo Guardrails, citare il [paper EMNLP 2023](https://aclanthology.org/2023.emnlp-demo.40) che la introduce.```bibtex
@inproceedings{rebedea-etal-2023-nemo,
    title = "{N}e{M}o Guardrails: A Toolkit for Controllable and Safe {LLM} Applications with Programmable Rails",
    author = "Rebedea, Traian  and
      Dinu, Razvan  and
      Sreedhar, Makesh Narsimhan  and
      Parisien, Christopher  and
      Cohen, Jonathan",
    editor = "Feng, Yansong  and
      Lefever, Els",
    booktitle = "Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: System Demonstrations",
    month = dec,
    year = "2023",
    address = "Singapore",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2023.emnlp-demo.40",
    doi = "10.18653/v1/2023.emnlp-demo.40",
    pages = "431--445",
}