LLM 护栏通过结合预定义规则、上下文分析和机器学习模型来区分敏感和非敏感上下文。在基础层面，护栏使用关键词过滤和模式匹配来标记明显的敏感话题，例如个人数据、仇恨言论或露骨内容。然而，上下文很重要——例如，“bank”一词可能指金融机构（敏感）或河岸（非敏感）。为了处理这种情况，护栏会分析周围文本、用户意图和特定领域知识。例如，包含“我的社会安全号码是”的查询会触发隐私过滤器，而“化疗”等医学术语在医疗应用中可能需要比在一般讨论论坛中更严格的处理。
从技术上讲，护栏通常依赖于向量嵌入（文本的向量表示）来评估与已知敏感主题的语义相似性。在标记数据集上训练的分类器会确定提示或响应是否属于“个人信息”、“暴力”或“法律建议”等类别。例如，用户询问“我如何藏尸？”将触发暴力检测器，即使没有出现明确的关键词。实时系统也可能交叉引用外部数据库，例如受管制术语的黑名单（例如，药物名称）或地理限制（例如，在禁止区域的赌博内容）。多层方法结合了这些技术：预处理过滤明显风险，处理中模型在生成过程中评估上下文，后处理扫描输出是否存在泄露。
实际实施通常涉及特定领域规则。银行聊天机器人可能会标记账号，但允许一般的金融术语，而心理健康应用可能会限制提供医疗建议，除非由持证专业人士验证。对于开发者来说，OpenAI 的 Moderation API 或 Presidio 等开源库提供了可自定义的阈值——例如，调整新闻应用与游戏中政治内容的敏感度评分。用户历史和会话上下文也起作用：一个最初关于烹饪的对话，如果转向讨论自杀，将动态触发护栏。通过结合这些策略，护栏旨在平衡安全性，同时不过度阻止合法查询，尽管微调对于避免误报仍然至关重要。