使用OpenAI的内容审查端点进行负责任的AI
大型语言模型（LLMs）无疑改变了我们与技术互动的方式。作为其中一种知名的LLMs，ChatGPT已被证明是一种宝贵的工具，为用户提供各种信息和有用的回应。然而，就像任何技术一样，ChatGPT也有其局限性。
最近的讨论引发了一个重要关注点 — ChatGPT可能会生成不当或有偏见的回应。这个问题源于其训练数据，其中包括了来自不同背景和时代的个人的集体著作。尽管这种多样性丰富了模型的理解力，但也带来了现实世界中普遍存在的偏见和成见。
因此，ChatGPT生成的一些回应可能会反映这些偏见。但要公正地说，不适当的回应可能是由于用户的不适当查询触发的。
在本文中，我们将探讨在构建以LLMs为基础的应用程序时，积极审查模型的输入和输出的重要性。为此，我们将使用所谓的OpenAI审查API，以识别不适当的内容并采取相应措施。
像往常一样，我们将使用Python来实现这些审查检查！
内容审查
在构建使用LLMs的应用程序时，认识到控制和审查用户输入和模型输出的重要性是至关重要的。
📥用户输入控制是指实施机制和技术来监控、过滤和管理用户在使用LLM应用程序时提供的内容。这种控制使开发人员能够减轻风险，维护应用程序的完整性、安全性和道德标准。
📤输出模型控制是指通过实施措施和方法来监控和过滤模型与用户交互中生成的回应。通过对模型的输出进行控制，开发人员可以解决潜在的问题，比如偏见或不适当的回应。