大型语言模型 (LLM) 使用自动化技术和基于规则的系统相结合来检测和过滤露骨内容。主要方法包括训练分类器来识别有害或不适当的语言模式。这些分类器通常使用标有露骨内容类别（例如，仇恨言论、暴力、成人主题）的数据集构建，并采用诸如关键字匹配、语义分析和概率评分之类的方法。例如，模型可能会标记包含已知冒犯性术语或短语的文本，这些术语或短语在统计上与不安全内容相关。此外，护栏可能会使用上下文感知过滤器来区分敏感术语的合法使用（例如，医疗讨论）和有害意图。
一个关键的技术组件是使用内容审核 API 或内部评分系统，这些系统实时评估生成或输入的文本。例如，当用户提交查询时，系统可能会首先通过审核层运行它，该审核层会为短语或句子分配风险分数。如果分数超过阈值，则输入或输出会被阻止或重定向。开发人员经常实施诸如基于嵌入的相似性检查之类的技术，其中将文本与表示禁止内容的向量进行比较。像 OpenAI 的 Moderation API 或 Perspective API 之类的开源库之类的工具可以说明这一点：它们分析文本的毒性、性露骨或威胁之类的属性，返回可操作的标志供开发人员处理。
最后，许多系统都包含后处理规则以清理输出。例如，即使响应通过了初始检查，辅助过滤器也可能会删除特定单词或重写句子以避免歧义。一些框架还允许开发人员定义自定义阻止列表或调整灵敏度阈值。一个实际的例子是聊天机器人，它将标记的术语替换为占位符（例如，“此内容已被审核”）或将对话转移到更安全的主题。这些层协同工作以平衡灵活性和安全性，但仍然存在挑战，例如避免过度阻止或处理细微的上下文细微差别。开发人员必须使用真实世界的数据迭代地测试和完善这些系统，以提高准确性。