大语言模型输出内容的过滤机制

大语言模型输出内容的过滤机制

在大语言模型的安全防护体系中，输出内容过滤是关键环节。本文将介绍如何构建有效的输出内容过滤机制，保护用户免受不当内容影响。

过滤机制设计

基于正则表达式和关键词匹配的方法是最基础但有效的手段：

import re

class OutputFilter:
    def __init__(self):
        # 敏感词库
        self.sensitive_words = [
            r'\b(password|passwd|pwd)\b',
            r'\b(api|secret|key)\b',
            r'\b(credit|card|bank)\b'
        ]
        
    def filter_content(self, text):
        for pattern in self.sensitive_words:
            if re.search(pattern, text, re.IGNORECASE):
                return True  # 发现敏感内容
        return False

# 使用示例
filter = OutputFilter()
result = filter.filter_content("Your password is 123456")
print(result)  # 输出: True

实时过滤实现

结合模型推理过程，可实现实时内容过滤：

import asyncio

class RealTimeFilter:
    def __init__(self):
        self.filtered_patterns = [
            r'\b(\d{4}-?\d{4}-?\d{4}-?\d{4})\b',  # 银行卡号
            r'\b(\d{3}-?\d{2}-?\d{4})\b',      # 社保号
        ]
    
    async def check_output(self, model_output):
        # 模拟异步检查
        await asyncio.sleep(0.1)
        for pattern in self.filtered_patterns:
            if re.search(pattern, model_output):
                return "Content filtered: sensitive information detected"
        return model_output

部署建议

在生产环境中，建议采用多层过滤策略：

1. 前端预过滤（客户端）
2. 后端实时过滤（服务端）
3. 定期更新敏感词库

通过上述方法可有效降低大模型输出不当内容的风险。