LLM输出过滤器优化实践

LLM输出过滤器优化实践

在大模型应用部署过程中，输出过滤是保障安全的重要环节。本文将分享一个实用的输出过滤器优化方案。

核心问题

大模型输出可能包含敏感信息、不当内容或恶意代码，需要通过过滤机制进行管控。

解决方案

我们采用多层过滤策略，包括正则表达式匹配和关键词过滤：

import re

class LLMOutputFilter:
    def __init__(self):
        # 敏感信息模式
        self.sensitive_patterns = [
            r'\b(?:\d{4}-?){3}\d{4}\b',  # 身份证号
            r'\b(?:[0-9a-fA-F]{2}:){5}[0-9a-fA-F]{2}\b',  # MAC地址
            r'\b(?:\d{1,3}\.){3}\d{1,3}\b'  # IP地址
        ]
        
        # 不当内容关键词
        self.prohibited_words = ['暴力', '色情', '赌博']
        
    def filter_output(self, text):
        # 正则过滤
        for pattern in self.sensitive_patterns:
            text = re.sub(pattern, '[FILTERED]', text)
        
        # 关键词过滤
        for word in self.prohibited_words:
            text = text.replace(word, '[FILTERED]')
        
        return text

# 使用示例
filter_obj = LLMOutputFilter()
result = filter_obj.filter_output("测试内容包含1234-5678-9012身份证号")
print(result)

优化要点

1. 模式匹配优先级控制
2. 过滤规则动态更新
3. 性能监控与告警机制

该方案可有效提升大模型输出安全性，建议结合实际业务场景调整过滤规则。