理解Webhook：它是什么以及與API的區別
“凈言”智能體通過對海量網絡文本的分析，學習到了如何準確識別和屏蔽敏感內容的詞匯。
以下是“凈言”智能體的輸入和響應格式示例。
{
"type": "text",
"content": "這里是用戶輸入的文本內容"
}{
"status": "false",
"level": 0.0,
"user_message": "這里是用戶輸入的文本內容",
"details": {
"triggered_word": "",
"replaced_content": "這里是用戶輸入的文本內容"
}
}直接使用敏感詞庫和AI敏感詞過濾系統各有優勢。
優勢：實現簡單，處理速度快，易于理解。
局限性：無法識別語境，難以應對變體，更新維護困難。
優勢：語境理解能力，識別變體能力，持續學習和優化，減少人工干預。
局限性：技術復雜性，計算資源需求，倫理和法律問題。
直接使用敏感詞庫適合對實時性要求高、計算資源有限、且對誤判容忍度較高的場景。而AI敏感詞過濾系統則適用于對準確性要求高、能夠提供足夠計算資源、且需要減少人工干預的場景。
在AI聊天機器人的開發中，避免敏感信息的傳播是一個重要課題。
傳統的敏感詞過濾方法主要依靠匹配算法，但這種方法在面對大模型時顯得力不從心。
經典的算法包括KMP、字典樹、AC自動機等，但這些方法在處理大模型時存在局限性。
以下是使用字節樹方法實現敏感詞過濾的代碼示例。
pub struct Node{
key: u8,
data: Option,
next: Vec<Node>
}
pub trait AsBytes{
fn as_byte(&self) -> &[u8];
}
impl ByteMap{
pub fn new()->Self{
ByteMap{root:Node::default(0)}
}
// 其他函數實現
}在AI聊天機器人中，除了傳統的敏感詞過濾方法，還可以考慮使用分詞、語法糾正、機器學習等方法來提高過濾的準確性。
分詞技術可以幫助我們更準確地識別和處理敏感詞。
import jieba
import re
input = "我來-到北京a清華大*學"
input = re.sub(r'[-a*]','',input)
seg_list = jieba.cut(input, cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))對于漢語中的詞序顛倒等問題，可以通過語法糾正后再進行敏感詞過濾。
利用機器學習算法和自然語言處理技術，可以對文本進行分類，識別是否存在敏感詞。
在實際工程中，通常需要將多種方法集成在一起使用，以達到最佳的過濾效果。
在AI大模型的應用中，除了敏感詞過濾，還需要關注模型的安全性和學習問題。
解決AI大模型安全問題的最好方法是從源頭上防止模型產生有害信息。
在學習和應用AI大模型時，可以通過系統的設計、提示詞工程、平臺應用開發等多個階段來提高自己的能力。
以下是AI大模型學習的一個路線圖。
第一階段：大模型系統設計
第二階段：大模型提示詞工程
第三階段：大模型平臺應用開發
為了幫助大家更好地學習AI大模型，我分享了一些重要的學習資源，包括思維導圖、書籍手冊、視頻教程等。
通過學習AI大模型，我們可以獲得全棧工程實現的能力，解決實際項目需求，并提高編碼能力。
答：通過集成多種技術，如分詞、語法糾正、機器學習等，可以提高AI敏感詞屏蔽技術的準確性。
答：AI大模型的學習資源包括思維導圖、書籍手冊、視頻教程等，可以幫助我們系統地學習AI大模型。
答：最好的方法是從源頭上防止模型產生有害信息，這需要在模型訓練和應用階段都進行嚴格的控制和審核。
