解读

面试官真正想考察的是：

1. 你是否理解国内对大模型“安全合规”的刚性要求（《生成式 AI 管理办法》第三条红线：不得生成违法违规内容）。
2. 在“安全”与“业务指标”冲突时，能否用可审计、可回滚、可灰度的工程手段做精细化放行，而不是简单“一刀切”或“全放开”。
3. 你是否具备LLMOps 闭环思维：从数据、策略、模型、监控到应急响应，整套方案都能落地到国内云原生环境（阿里云、华为云、腾讯云等）。

知识点

1. 国内监管框架：

   • 《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求对输出做安全评估与备案。
   • 白名单豁免本质上是“人工评估后的合规例外”，必须留痕备查。

2. 技术实现层：

   • 双层过滤架构：先走规则层（正则+关键词+语义相似度），再走模型安全层（Refusal 模型）。
   • 白名单维度：用户 ID、应用渠道、Prompt 模板、业务场景、SKU、时间段。
   • 存储形式：加密键值对写入配置中心（Nacos/Apollo），支持秒级热更新与灰度发布。
   • 签名机制：白名单记录带版本号+操作人+审批单号，防止后台直接篡改。

3. 风险控制：

   • 实时审计日志落盘到LTS/CLS，保留180 天；异常调用触发钉钉/飞书告警。
   • 熔断策略：单用户 QPS 超过阈值或命中二次敏感模型时，自动降级回默认拒绝。
   • 回滚能力：配置中心支持一键回滚到上一版本，最大延迟5 秒。

4. 指标衡量：

   • 业务侧：拒绝率下降**≥3%、转化率提升≥1.5%**。
   • 安全侧：人工抽检500 条/日，合规率**≥99.6%；出现1 例违规即立即封禁并上报属地网信办**。

答案

“我会采用‘合规例外通道’方案，分五步落地：

1. 申请：业务方在内部合规系统提交豁免申请，附带Prompt 模板、预期答案、业务影响评估报告。
2. 评估：法务+安全+算法三方评审，重点核对是否触碰三条红线；通过后生成唯一豁免编号。
3. 配置：将编号写入配置中心的白名单表，字段包括user_id、scene_code、prompt_hash、expire_time、operator、approval_no，并做AES-256加密。
4. 推理：线上服务收到请求后，Hash(prompt) 命中白名单即跳过安全 refusal 模型，直接输出；同时在Response Header中写入豁免编号方便溯源。
5. 监控：
   • 实时：豁免调用量、违规举报量、业务转化率写入Prometheus，Grafana大盘1 分钟级刷新。
   • 离线：T+1 跑合规抽检任务，违规率**>0.4%自动吊销该条白名单并邮件+IM**通知责任人。

整个流程100% 留痕，可随时接受第三方审计与监管飞行检查。”

拓展思考

1. 如果白名单膨胀到10 万条以上，配置中心性能瓶颈如何解决？
   → 可引入分层缓存：本地 LRU 缓存 + Redis 分片 + 配置中心兜底，读 QPS 可支撑**>5 万**。

2. 遇到动态 Prompt（用户每次把关键词拆字、同音、emoji）如何防止绕过？
   → 白名单只 Hash 标准化后的 Prompt（去掉标点、繁简统一、同音字映射），并配合语义指纹模型，相似度 >92% 即视为同一模板。

3. 未来监管要求**“豁免需可解释”，如何自动化生成解释报告？
   → 在豁免审批阶段就让大模型自己生成**“合规理由摘要”，经法务确认后一起入库；线上每次调用把摘要 ID 带回日志，10 秒级可追溯。