LLM 安全防护通过在内容生成和分发的特定阶段充当模块化过滤器或验证层，与内容交付管道集成。这些安全防护措施确保大型语言模型 (LLM) 的输出在到达最终用户之前符合安全、法律和品牌准则。集成通常发生在三个阶段：预处理输入、验证实时模型输出以及后处理内容以进行交付。例如，在客户支持聊天机器人管道中，安全防护可能会清理用户输入以阻止有害查询，筛选生成的响应以消除不准确之处，并在发送回复之前编辑敏感信息。
开发人员使用 API、中间件或现有管道组件中的自定义代码钩子来实现安全防护。预处理安全防护通常使用正则表达式模式或分类器来检测和阻止不安全输入，例如仇恨言论或个人身份信息 (PII)。在生成过程中，NVIDIA NeMo Guardrails 或 Microsoft Guidance 等工具可以通过拦截 LLM API 调用来强制执行规则（例如，限制医疗建议）。后处理步骤可能涉及辅助 LLM 来进行事实核查摘要或情绪分析以标记过于消极的语气。例如，新闻聚合器应用程序可以使用后处理安全防护来在缺乏验证来源的 AI 生成标题中附加免责声明。这些层通常部署为微服务以保持可扩展性并允许独立更新。
主要挑战包括平衡安全防护有效性与管道延迟以及保持上下文感知。过于严格的规则可能会阻止有效内容，而缓慢的验证会降低用户体验。开发人员通过缓存常见查询的已验证响应或对非关键检查使用异步处理来解决此问题。Grafana 或 Prometheus 等监控工具会跟踪拒绝率和误报等指标以完善规则。A/B 测试不同的安全防护配置有助于优化准确性。例如，电子商务平台可能会测试阻止包含“有史以来最好”声明的产品描述是否会在不损害销售的情况下减少客户投诉。随着新边缘案例的出现，定期更新安全防护规则至关重要，这需要版本控制和自动化测试管道来确保一致性。