LLM 防护栏对于直播或实时通信可能有效，但其成功在很大程度上取决于实施策略和权衡。防护栏（防止有害、有偏见或不当输出的规则或过滤器）在实时聊天或流媒体平台等动态环境中至关重要。然而，实时约束带来了静态或批量处理系统所没有的挑战。 例如，必须最大限度地减少延迟以避免中断交互，这限制了可以应用的检查的复杂性。开发人员必须在安全性和响应性之间取得平衡，通常优先考虑轻量级模型或预先计算的过滤器以保持性能。虽然防护栏可以减少有害内容，但它们可能无法捕捉到快节奏场景中的每个极端情况。
一个主要挑战是需要低延迟处理。在直播中，必须在几毫秒内生成和过滤响应，以保持交互的自然性。这限制了诸如深度语义分析或多步骤审核管道之类的资源密集型技术的使用。相反，开发人员通常依赖于关键字过滤、模式匹配或更小、优化的模型来标记或阻止有问题的内容。例如，游戏直播平台可能会使用预先训练的分类器来检测聊天消息中的仇恨言论，然后再将其显示在屏幕上。然而，这些方法可能会遗漏细微的违规行为，例如依赖于上下文的侮辱或讽刺。此外，实时防护栏难以应对快速发展的语言（例如，新的俚语或编码术语），需要频繁更新才能保持有效。如果没有持续的再训练或人工监督，此类系统可能会过时。
实际实施通常将自动防护栏与人工审核相结合。例如，Twitch 等平台使用混合方法：自动过滤器阻止明显的违规行为，而人工审核员近乎实时地审查标记的内容。开发人员还可以采用诸如延迟缓冲（例如，将消息保持 1-2 秒以进行过滤）或上下文感知规则（例如，在针对未成年人的频道中进行更严格的审核）之类的技术。另一种策略是分割任务——使用更简单的模型进行立即过滤，并将复杂的分析卸载到异步系统。然而，这些解决方案需要仔细调整。过于严格的过滤器可能会阻止无害的消息，从而扰乱对话，而宽松的系统可能会让有害内容溜走。在真实的场景中进行测试（例如，模拟高流量聊天环境）对于在不牺牲用户体验的情况下提高防护栏的有效性至关重要。