VideoAgentTrek Screen Filter开发基于ChatGPT生成动态过滤规则提示词最近在做一个视频内容过滤的项目叫VideoAgentTrek Screen Filter。简单来说它的任务就是自动识别视频里那些不合适的内容比如暴力、血腥或者不雅的画面然后给它们打上标记或者直接过滤掉。做这个项目最头疼的就是“规则”问题。传统的做法是我们得靠人工去写一大堆描述性的规则比如“识别画面中是否有裸露的皮肤”、“判断动作是否具有攻击性”。这活儿不仅枯燥而且效率极低。更麻烦的是互联网上的违规内容花样百出今天流行这种明天又冒出那种我们写的规则永远在追着新花样跑疲于奔命。后来我们想能不能让规则自己“学习”和“进化”于是我们尝试引入大语言模型比如ChatGPT来帮我们动态生成这些描述违规内容的“提示词”。效果出乎意料的好整个过滤策略的迭代速度提升了好几个量级。今天我就来聊聊我们是怎么做的。1. 传统规则维护的困境与破局思路在深入技术细节之前我们先看看老办法到底卡在哪里。1.1 人工编写规则的三大痛点第一是响应慢。当一种新的违规内容模式比如某种特定的符号或手势在网络上出现时从发现到人工分析、总结特征、编写成机器可理解的规则再到测试上线周期可能长达数天甚至数周。等规则生效不良内容可能已经传播开了。第二是覆盖不全。人的想象力是有限的尤其是面对海量、多变的UGC内容。我们很难预先穷举所有可能的违规形式。规则库总是存在盲区只能做到“亡羊补牢”。第三是维护成本高。规则不是写一次就一劳永逸的。随着审核标准微调、新场景出现规则需要不断增删改查。一个庞大的、由不同人不同时期编写的规则库会逐渐变成难以理解和维护的“屎山”牵一发而动全身。1.2 我们的核心思路让提示词“活”起来我们的破局点放在了“提示词”上。在VideoAgentTrek Screen Filter中视觉模型比如CLIP、Grounding DINO等需要一段文本描述来理解要寻找什么。这段文本描述就是提示词。以前这段提示词是死的是工程师拍脑袋写的比如“a person fighting, violent behavior”。 现在我们想让这段提示词“活”起来。核心思路是将规则维护问题转化为一个“文本生成与优化”问题。具体来说就是利用大语言模型LLM如ChatGPT的两个核心能力归纳与描述能力给它看几个违规内容案例可以是文本描述、关键词或元数据它能总结出共性生成一段精准、丰富的文本描述。泛化与扩展能力基于一条基础规则它能联想出相关的场景、变体、同义词让规则的覆盖范围更广、更健壮。这样当我们发现一种新的违规内容时不再需要人工绞尽脑汁写规则而是收集少量案例丢给ChatGPT让它来生成最优的提示词。整个流程从“人工创作”变成了“AI辅助生成”效率和适应性都得到了质的飞跃。2. 系统架构与工作流程下面这张图概括了我们这套动态提示词生成系统的核心工作流程graph TD A[新违规案例上报] -- B[案例分析与格式化] B -- C[调用ChatGPT API] C -- D{生成/优化提示词} D -- E[提示词评估与筛选] E -- F[集成至VideoAgentTrek Screen Filter] F -- G[在线过滤与效果反馈] G -- 反馈循环 -- A subgraph “ChatGPT 核心任务” C D end整个流程形成了一个闭环让过滤策略能够持续学习和进化。接下来我们拆解每一个关键步骤。2.1 输入如何准备给ChatGPT的“案例包”给ChatGPT的输入质量直接决定了输出提示词的好坏。我们不能简单地把一堆视频文件名扔给它。需要结构化的信息。通常一个“案例包”包含以下要素任务指令明确告诉ChatGPT要做什么。例如“你是一个专业的视频内容安全审核专家。请根据以下关于违规内容的描述生成一段用于AI视觉模型识别此类内容的英文提示词。提示词需要全面、精准能覆盖描述中的核心要素。”违规内容描述用自然语言描述1-3个典型案例。注意我们绝不提供真实的违规图像或视频只提供文本描述。例如“案例1视频中多人聚集有人手持棍棒类物品做出挥打、投掷的动作场面混乱。”“案例2画面里出现特定组织的标志性旗帜和符号。”上下文与约束指明当前的内容安全标准、需要避免的误伤例如正常的体育搏击比赛不应被过滤以及提示词的格式要求如长度、关键词密度。我们将这些信息格式化成一段清晰的对话上下文作为调用ChatGPT API的messages输入。2.2 核心ChatGPT的提示词生成策略我们通过设计不同的“系统指令”和“用户查询”让ChatGPT扮演不同角色完成多种生成任务。场景一从零生成新规则当发现全新的违规内容类型时使用。# 示例API调用结构非完整代码 import openai def generate_new_rule(case_descriptions): system_prompt 你是一个视频内容安全策略师。你的任务是根据案例描述生成用于识别该类内容的视觉提示词。提示词应 1. 使用英文。 2. 聚焦于视觉可识别的物体、动作、场景、符号。 3. 避免抽象或情感化词汇。 4. 可以包含多个同义词或相关表述以增强鲁棒性。 user_prompt f 请根据以下违规案例描述生成一个全面的视觉提示词 {case_descriptions} 请直接输出提示词不要额外解释。 response openai.ChatCompletion.create( modelgpt-4, messages[ {role: system, content: system_prompt}, {role: user, content: user_prompt} ] ) return response.choices[0].message.content # 示例输出可能为 # a group of people fighting with sticks and bats, throwing objects, chaotic crowd scene, violent behavior, riot这个提示词从“多人”、“棍棒”、“投掷”、“混乱”等案例描述中提炼出了视觉相关的关键词并补充了“violent behavior”、“riot”等上位概念覆盖更广。场景二优化与扩展现有规则对已有但效果不佳的规则进行升级。def optimize_existing_rule(old_prompt, failure_cases): system_prompt 你是一个提示词优化工程师。现有视觉过滤提示词效果不佳存在漏判或误判。请分析原因并优化它。 user_prompt f 原提示词{old_prompt} 它漏掉了以下情况{failure_cases} 请生成一个改进后的新提示词。新提示词应保持原意但更精准能覆盖漏判案例同时避免过度泛化。 直接输出新提示词。 # ... 调用API # 假设原提示词是 “person with weapon”漏判了“有人手持改装过的工具作为武器”。 # 优化后的输出可能为“person holding a weapon or tool that could be used as a weapon, including guns, knives, bats, pipes, or modified tools, in a threatening manner”通过注入“失败案例”ChatGPT能够诊断原有提示词的不足如“weapon”定义太窄并主动扩展其外延加入“tool that could be used as a weapon”和“modified tools”使规则更具适应性。场景三生成规则变体以增强鲁棒性为防止模型过拟合单一表述生成语义相同但表述多样的提示词。def generate_prompt_variants(base_prompt, num_variants3): system_prompt 你擅长用不同方式描述同一件事。请为给定的视觉提示词生成几个语义相同但措辞不同的版本。 user_prompt f 基础提示词{base_prompt} 请生成{num_variants}个不同的英文版本。每个版本都应完整、独立地描述同一视觉内容。 直接输出提示词列表。 # ... 调用API # 对于“violent fight”可能生成 # 1. physical altercation between people, punching and kicking # 2. two or more individuals engaged in a aggressive brawl # 3. a scene of hand-to-hand combat with intent to harm将这些变体提示词分别输入视觉模型或者将其结果进行融合可以显著提高识别系统的稳定性和泛化能力。2.3 输出评估与集成ChatGPT生成的提示词并非直接投入使用需要经过一个评估漏斗。初步筛选由审核专家快速浏览剔除明显不合理或过于模糊/宽泛的表述。离线测试使用一个包含正例违规内容和负例正常内容的测试集运行VideoAgentTrek Screen Filter计算新提示词的精确率、召回率等指标。我们会同时测试多个候选提示词选择综合指标最优的。A/B测试将优胜的提示词以小流量例如1%的线上流量投入生产环境与旧规则对比观察其在实际复杂环境下的效果和误伤率。集成上线通过A/B测试验证有效的提示词被正式添加到或替换到VideoAgentTrek Screen Filter的规则库中。我们的系统支持热更新无需停机即可生效。3. 实战案例过滤“非正规赛事危险动作”让我用一个我们实际处理过的案例把上面的流程串起来。背景我们发现平台上出现了一些非正规场地的极限运动视频内容非常危险如高楼边缘跑酷、无保护攀爬等容易引发模仿需要过滤。第一步案例输入我们收集了运营人员标记的几个案例描述“第一人称视角在未完工的高层建筑边缘行走、奔跑没有任何保护措施。”“多人在地铁轨道或高速铁路附近进行追逐、打闹。”“从很高的桥梁或悬崖上尝试跳水下方水域情况不明。”第二步调用ChatGPT生成我们将上述案例和任务指令发送给ChatGPTGPT-4。它返回了如下提示词“A person performing dangerous stunts or activities at great heights or in hazardous locations without safety equipment, such as walking on unfinished building edges, running near subway tracks, climbing on bridges, or diving from cliffs into unknown waters, first-person view or visible lack of protection, high-risk behavior.”第三步人工优化与评估审核专家认为这个提示词质量很高但“hazardous locations”可能过于宽泛误伤正规的探险纪录片。我们请ChatGPT在此基础上进行优化强调“非正规、无保护”的属性。得到优化版“Individuals engaging in reckless and life-threatening activities at dangerous, non-designated locations without any visible safety gear or supervision, including but not limited to rooftop running on unfinished constructions, trespassing and playing near active railway tracks, climbing unstable structures, and cliff diving into uncharted waters, capturing high-risk behavior that encourages imitation.”第四步测试与上线离线测试显示该提示词对危险内容的召回率达到92%对正规探险内容的误判率低于5%。经过一周的小流量A/B测试确认其效果稳定后全量上线。后续当出现“在疾驰的车辆上冲浪”这一新变种时我们只需将此案例加入输入ChatGPT便能生成覆盖此场景的更新版提示词实现了规则的快速迭代。4. 优势、挑战与最佳实践4.1 带来的核心优势迭代速度指数级提升新规则的产生从“天/周”缩短到“分钟/小时”。规则质量更高LLM生成的描述往往比人工编写的更丰富、更符合自然语言理解模型的口味。覆盖更全面LLM的联想能力能挖掘出人类可能忽略的相关场景和同义表述。大幅降低人力成本将审核专家从繁琐的规则编写中解放出来更专注于案例分析和策略制定。4.2 面临的挑战与应对幻觉与不可控输出LLM可能生成无关或错误的描述。应对设计严格的系统指令结合多轮生成-评估-修正循环最终由人工审核把关。提示词工程本身成为新负担如何设计给ChatGPT的指令本身需要技巧。应对将最佳实践沉淀为模板和内部工具降低使用门槛。成本与延迟频繁调用GPT-4 API会产生费用并引入网络延迟。应对对生成的提示词进行缓存对非紧急的规则优化采用异步队列处理并考虑在效果可接受的情况下使用更经济的模型如GPT-3.5-Turbo。伦理与偏见LLM可能继承训练数据中的偏见生成带有歧视性或过于严苛的规则。应对这是最重要的挑战。必须建立多元化的专家评审委员会对每一条AI生成的规则进行伦理审查确保其公平、合理符合平台价值观。4.3 一些实用的建议如果你也想尝试类似的思路这里有几个建议从小处着手不要一开始就试图用LLM管理所有规则。选择一个具体的、痛点明显的场景比如识别某种新出现的垃圾广告进行试点。数据驱动评估建立完善的离线测试集和在线A/B测试框架。不要盲目相信LLM的输出一切以数据指标为准。人始终在环路中Human-in-the-loop将LLM视为一个强大的“副驾驶”或“灵感生成器”而不是“自动驾驶”。最终的决策权和控制权必须掌握在人类专家手中。关注提示词的安全性给你的ChatGPT系统指令中必须明确禁止其生成任何涉及仇恨、歧视、暴力细节或其他有害内容的描述即使是为了“识别”它们。这需要仔细的指令设计和输出过滤。5. 总结通过将ChatGPT引入VideoAgentTrek Screen Filter的规则生成环节我们成功地把一个静态、僵化、高维护成本的系统转变成了一个动态、自适应、快速进化的智能过滤引擎。它的核心价值不在于替代人类审核而在于极大地增强了人类审核员的能力让他们能够以前所未有的速度响应互联网上瞬息万变的内容安全挑战。当然这条路还在探索中。如何更好地评估提示词、如何与视觉模型进行端到端的联合优化、如何构建更高效的“案例-提示词”反馈闭环都是我们接下来要深入研究的课题。但无论如何用大语言模型来“写代码”在这里是写规则提示词无疑为内容安全乃至更广泛的AI应用开发打开了一扇新的大门。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。