以下是使用 Langchain4j 实现 AI 内容审核的规则与模型协同方案，采用分层架构设计：

方案架构

输入文本 → 规则引擎层 → 模型推理层 → 决策融合层 → 审核结果

1. 规则引擎层

作用：快速过滤明显违规内容
实现方式：

// 关键词规则库
List<String> bannedKeywords = Arrays.asList("暴力", "色情", "诈骗");

// 正则规则库
Pattern urlPattern = Pattern.compile("(http|https)://[a-zA-Z0-9./?=]*");
Pattern phonePattern = Pattern.compile("1[3-9]\\d{9}");

public boolean ruleCheck(String text) {
    // 关键词匹配
    for (String keyword : bannedKeywords) {
        if (text.contains(keyword)) return false;
    }
    
    // 正则匹配
    if (urlPattern.matcher(text).find() || 
        phonePattern.matcher(text).find()) {
        return false;
    }
    return true;
}

2. 模型推理层

作用：处理复杂语义理解
Langchain4j 集成：

// 初始化模型
OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
    .apiKey("your_api_key")
    .modelName("gpt-4")
    .build();

// 构建审核Prompt
String promptTemplate = """
    请严格审核以下内容，判断是否包含以下违规类型：
    1. 违法信息（毒品、暴力）
    2. 不实信息（谣言、伪科学）
    3. 人身攻击（侮辱、歧视）
    
    内容：%s
    
    输出格式：{"safe": true/false, "reason": "违规原因"}
    """;

public JsonObject modelInference(String text) {
    String prompt = String.format(promptTemplate, text);
    String response = model.generate(prompt);
    return new Gson().fromJson(response, JsonObject.class);
}

3. 决策融合层

协同逻辑：

public ModerationResult moderate(String text) {
    // 规则层快速拦截
    if (!ruleCheck(text)) {
        return new ModerationResult(false, "触发关键词规则");
    }
    
    // 模型层深度分析
    JsonObject modelResult = modelInference(text);
    if (!modelResult.get("safe").getAsBoolean()) {
        return new ModerationResult(false, 
            modelResult.get("reason").getAsString());
    }
    
    return new ModerationResult(true, "内容安全");
}

4. 性能优化策略

1. 缓存机制
   $$ \text{缓存命中率} = \frac{\text{缓存命中次数}}{\text{总请求次数}} \times 100% $$ 对重复内容直接返回历史审核结果

2. 置信度阈值
   当模型返回置信度 $$ \text{confidence} > 0.95 $$ 时跳过人工复核

3. 分级处理

   graph LR
   A[新内容] --> B{敏感度}
   B -->|高| C[规则+模型+人工]
   B -->|中| D[规则+模型]
   B -->|低| E[规则]
   

5. 部署建议

1. 规则热更新
   通过配置中心动态加载新规则：

   @Scheduled(fixedRate = 300000) // 每5分钟更新
   void reloadRules() {
       bannedKeywords = ruleService.fetchLatestKeywords();
   }
   

2. 模型监控
   记录关键指标：
   $$ \text{误判率} = \frac{\text{错误决策数}}{\text{总处理量}} \times 100% $$

3. 熔断机制
   当模型服务响应时间 $$ t > 5s $$ 时自动降级为纯规则审核

方案优势

1. 效率：规则层处理 80%+ 简单场景
2. 准确性：模型层覆盖语义歧义场景
3. 可扩展：支持动态添加新规则和模型
4. 合规性：完整决策日志满足审计要求

实际应用中，建议规则库初始配置不少于 200 个核心关键词，并每周根据最新监管要求更新模型 Prompt 模板。