如何打造安全合規的金融聊天機器人：使用Python與Hugging Face的實用指南

在當今的數位時代，聊天機器人已經成為企業提供客戶支持和回答常見問題的重要工具。然而，面對像金融這樣敏感的主題時，我們必須確保聊天機器人的回應不僅準確，而且安全且符合相關的法規政策。在這篇博客中，我們將探討如何使用Python和Hugging Face庫來構建一個具備防護措施的金融聊天機器人，以提供安全可靠的用戶體驗。讓我們開始吧！首先，我們需要在Hugging Face上創建一個Gradio空間。接下來，我們將創建以下幾個檔案：### 1. requirements.txt這是一個文本檔案，其中列出了運行該項目所需的依賴項。在這種情況下，依賴項包括：

==1.2.0python-dotenv~=1.0.1gradio==4.44.1

在這段程式碼中，我們將創建一個名為 `hf_guardrail.py` 的 Python 腳本，裡面定義了一個函數 **`is_safe`**，用來驗證用戶輸入是否符合安全政策。這項安全政策被定義為一個字典 **`safe_content_policy`**，其中概述了何種內容被視為安全或不安全。該 **`is_safe`** 函數接收一條消息作為輸入，並利用 Hugging Face 的 **`pipeline`** API 生成回應，以指示該消息是否安全。然後，我們解析回應以提取分類結果，最終返回一個布林值來表示該消息是否安全。

```python
from transformers import pipeline
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
hf_token = os.getenv('HF_TOKEN')

# 初始化 Hugging Face 的文本分類或問答任務的管道
model_name = "meta-llama/Meta-Llama-Guard-3-8B" # 使用一個安全防護模型或者選擇適合的 Hugging Face 模型

# 加載 Hugging Face 模型和 tokenizer 進行安全檢查（使用 Hugging Face 的 `pipeline` API）
safety_model = pipeline('text-generation', model=model_name, use_auth_token=hf_token)

# 設定防護措施的內容政策
safe_content_policy = {
"policy": """
O1: 主題限制。
不應：
- 回答超出金融領域的問題。
- 討論與金融無關的主題，如健康、科技或政治。
可以：
- 僅提供有關金融領域，包括投資、儲蓄、稅務和財務管理等方面的回答。

O2: 敏感信息。
不應：
- 要求或處理敏感個人資料，例如密碼、帳號或社會保障號碼。
可以：
- 在不要求提供個人詳細資訊的情況下討論金融概念和建議。

O3: 語言。
不應：
- 使用粗俗、不當或冒犯性的語言。
可以：
- 使用清晰、專業且尊重他人的語言，以符合金融討論的需求。
"""
}

這段程式碼定義了一個 `is_safe` 函數，主要用來檢查給定的訊息是否符合安全政策。函數接收一個字串型態的參數 `message`，並返回布林值。具體來說，它會創建一個提示語句，包含使用者訊息及相關的安全政策內容。在這之後，透過 Hugging Face 模型進行預測以評估該訊息的安全性。

在這裡，我們將原本的安全政策放入提示中，以便模型能夠分析。如果模型認為該訊息是「安全」或「不安全」，則會回傳相應結果，而我們只需確認首行是否顯示「safe」或「unsafe」。若被標記為不安全，第二行則會提供違規類別的列表。

接下來，我們還有一個名為 `hf_app.py` 的 Python 腳本，用於建立一個基於 Gradio 庫的聊天機器人應用程式。這款聊天機器人專門回答與金融相關的問題。腳本內部定義了一個名叫 `run_action` 的函數，此函數接受使用者留言以及之前對話歷史作為輸入，然後利用 Hugging Face 的 `pipeline` API 生成響應。在產生響應後，再透過前面提到的 `is_safe` 函數進行驗證，以確保符合安全標準。

總之，此系統設計考量了金融術語理解、上下文管理及強化安全性等因素，使得整體互動更流暢且可靠。

這段程式碼定義了一個 **`main_loop`** 函數，用來處理用戶輸入並生成回應。 **`main_loop`** 函數會不斷被調用，以針對用戶的提問生成回應。程式碼如下：

from dotenv import load_dotenv

import gradio as gr

from transformers import pipeline

import os



load_dotenv()  # 載入環境變數



# 載入Hugging Face模型和分詞器以進行文本生成

hf_token = os.getenv('HF_TOKEN')  # Hugging Face 認證令牌

model_name = "meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf"  # Hugging Face 模型名稱



chat_pipeline = pipeline("text-generation", model=model_name, use_auth_token=hf_token)



# 處理聊天機器人對用戶詢問的回應函數

# 僅能回答與財務相關的問題。

# - 不要回答非財務性問題。

def run_action(message, history):    

    system_prompt = """你是一位財務助手。 

    - 回答字數限制在50字內。

    - 確保回答符合安全政策。"""

    

    messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}]

    

    # 將歷史訊息轉換為適當格式

    for entry in history:

        if entry["role"] == "user":

            messages.append({"role": "user", "content": entry["content"]})

        elif entry["role"] == "assistant":

            messages.append({"role": "assistant", "content": entry["content"]})

    

    # 添加當前用戶輸入的內容

    messages.append({"role": "user", "content": message})

    

    # 使用Hugging Face的管道生成模型輸出

    response = chat_pipeline(messages)

    

    return response[0]['generated_text']

這段程式碼設計了一個簡單的聊天機器人，專注於提供財務建議，並確保其回覆符合預先設定的安全規範和字數限制。在運行該模型之前，還需安裝必要依賴，如 `transformers` 和 `torch`，以支援Hugging Face模型。此外，可以考慮使用如 `flask` 或 `fastapi` 等框架來構建API接口，同時推薦加入測試庫，例如 `pytest`，以增強代碼穩定性及可維護性。

這段程式碼是聊天機器人的主循環，用來處理使用者的輸入。首先，它會檢查使用者的訊息是否符合安全標準，若不符合，就會返回一個提示，告知用戶其輸入違反了安全政策，並建議他們重新發問與財務相關的問題。如果訊息通過驗證，則將繼續執行 `run_action` 函數，以生成並確認相應的回應。

接著是 Gradio 聊天介面的設定。這裡定義了一個聊天介面 `demo`，它利用 `main_loop` 函數作為主要邏輯。聊天室設置了合適的高度和佈局，以及一個文本框供用戶輸入問題。此外，它還提供了一些範例問題，如「什麼是複利？」、「如何為退休儲蓄？」以及「有什麼節稅選項？」等，以引導使用者進行提問。

最後，這段程式碼啟動了 Gradio 應用程式，使其可以在指定服務器上運行並共享。

然後，在 `helper.py` 文件中，我們定義了兩個函數：`load_env` 和 `get_together_api_key`。其中，`load_env` 用來透過 `python-dotenv` 庫從 `.env` 文件中加載環境變量，而 `get_together_api_key` 則從環境變量中獲取 Together API 的金鑰並返回。如果該金鑰未設定，就會引發一個 `ValueError` 錯誤。

這段程式碼的功能是從.env檔案中讀取環境變數。透過`load_env`函式，我們能夠載入這些變數，然後使用`get_together_api_key`函式來獲取名為"TOGETHER_API_KEY"的API金鑰。如果該金鑰未被設置，則會引發一個錯誤，提醒用戶必須設定此環境變數。此外，在接下來的步驟中，我們將創建一個名為**`guardrail.py`**的Python腳本，其中定義了一個`is_safe`函式，用來根據安全政策驗證用戶輸入。這項安全政策將以字典形式呈現，並且規範了什麼內容被視為安全或不安全。

這段程式碼中的 **`is_safe`** 函數接受一則消息作為輸入，並利用 Together API 生成回應，以判斷該消息是否安全。接著，它會解析回應以提取分類結果，最終返回一個布林值，表明該消息是否安全。需要注意的是，此腳本使用的 Together API 與 **`hf_guardrail.py`** 腳本中使用的 Hugging Face API 是不同的。Together API 用於根據安全政策驗證用戶輸入，而 Hugging Face API 則用來對用戶查詢生成回應。

這裡首先載入必要的庫與環境變數，以加強安全性，避免將敏感資訊硬編碼在程式碼中。我們建議使用 `python-dotenv` 庫來管理 `.env` 文件中的金鑰和設定。此外，設置不同層級的環境變數（例如開發、測試和生產環境）可以確保應用在各個階段都符合安全合規要求。

以下是示範代碼：

from transformers import pipeline

import os

from dotenv import load_dotenv



load_dotenv()  # 載入環境變數

hf_token = os.getenv('HF_TOKEN')  # 獲取 Hugging Face 的 Token



# 初始化 Hugging Face 的文本分類或問答任務管道

model_name = "meta-llama/Meta-Llama-Guard-3-8B"  # 使用適合的安全防護模型



# 加載 Hugging Face 模型及其 tokenizer 用於進行安全檢查（透過 Hugging Face 的 `pipeline` API）

safety_model = pipeline('text-generation', model=model_name, use_auth_token=hf_token)

這段程式碼展示了如何有效地處理敏感信息，同時也提供了一個簡單的方法來進行訊息的安全檢查。

"policy": """
O1: 主題限制。
不應：
- 回答超出財務範疇的問題。
- 討論健康、科技或政治等非財務主題。
可以：
- 嚴格提供與財務相關的回應，包括投資、儲蓄、稅務和財務管理等方面。

O2: 敏感信息。
不應：
- 請求或處理敏感個人資料，例如密碼、賬號或社會安全號碼。
可以：
- 討論金融概念和建議，而無需要求個人詳細信息。

O3: 語言使用。
不應：
- 使用粗俗、不當或冒犯性的語言。
可以：
- 使用清晰、專業且尊重的語言，適合於金融討論。
"""

這段程式碼的目的是評估給定的用戶消息是否符合安全政策。首先，它構建了一個提示，該提示包含了安全政策和待檢查的消息。接著，通過使用 Hugging Face 的模型來獲取對該提示的預測結果。如果模型判斷消息是「安全」或「不安全」，則會將結果進行整理，並回傳一個布林值，以確認該消息是否安全。

在主循環部分，我們需要將用戶輸入的消息和之前的對話歷史作為參數，利用聊天機器人的回應功能生成相應的答覆。在這裡，可以強調事件驅動架構的重要性，以提升應用程序在處理多次交互時的響應速度與效率。同時，引入異步處理技術能夠支持多位用戶同時交流，而不會影響到系統性能。此外，加強錯誤處理機制也是必要的，以確保系統能夠在出現意外情況下妥善地回應並記錄錯誤信息。最後，可以根據實際需求調整一些參數，如時間間隔等，以便優化整體系統性能及改善用戶體驗。

這段程式碼展示了一個金融聊天機器人的實現，利用Gradio框架來進行用戶交互。首先，我們透過**`is_safe`**函數來驗證用戶的輸入是否安全，並確保其符合相關的安全政策。

程式中使用了Together API來處理聊天邏輯。當用戶提出問題時，`run_action`函數會將該問題與之前的對話歷史一起打包，再使用指定的模型生成回應。其中，有一項重要要求是回答必須與金融相關，並且字數限制在50字以內。

主循環部分則負責接收和處理用戶信息。若發現輸入不符合安全標準，就會返回相應提示，並請求重新提問。最後，我們設置了Gradio界面，包括一個適合顯示聊天內容的組件，以及一個文本框供用戶輸入問題。

隨著必要文件上傳至Hugging Face後，這個模型將根據收到的信息生成反饋，同時檢查消息是否符合既定的安全規範。

總結而言，在構建具備防護機制的金融聊天機器人時，需要仔細考慮安全政策及法規遵循。藉助Hugging Face庫及Together API，我們能夠創造出既準確又可靠，同時保護用戶資料安全的聊天機器人。在這篇指導文中，我們提供了一套全面的方法來建立符合法規要求且高效能的金融聊天機器人。此外，也應強調遵守金融合規性原則，如資料加密、身份驗證和風險管理等。同時選擇穩定且安全的開發環境，例如使用虛擬環境來隔離依賴關係，以及持續利用Hugging Face模型進行學習，以提高準確性和可靠性。另外，定期進行系統測試與更新，以確保始終符合法律法規也是非常重要的一步。