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零API零GPU本地对话系统：规则+检索+轻量推理架构

news 2026/6/9 10:27:15

1. 项目概述：一个“零成本、零算力、零调用”的对话系统是怎么跑起来的

你有没有试过在凌晨三点，盯着一个空白的终端窗口，想做个能聊天气、讲笑话、甚至帮你列购物清单的聊天机器人，结果刚打开Hugging Face文档就看到“requires 24GB VRAM”、“API key required”、“$0.03 per 1000 tokens”——瞬间清醒，关掉浏览器，默默泡了杯茶？我去年就卡在这一步。但后来发现，真正限制我们动手的，从来不是GPU显存或API额度，而是默认把“聊天机器人”等同于“大模型+云服务”的思维惯性。这个项目标题里三个“零”——No APIs, No GPUs, No Money——不是营销话术，是实打实的操作路径：它用一台2015年买的MacBook Air（8GB内存，Intel i5，无独显），纯本地运行，不连任何外部服务，不调用OpenAI、Claude、Ollama或任何模型托管平台，从零写出全部逻辑，最终实现一个可交互、有记忆、能处理多轮上下文、支持自定义知识库的终端聊天界面。它不生成莎士比亚十四行诗，但能准确告诉你“冰箱里还剩几盒牛奶”（如果你提前录入过）、能复述上周三会议记下的待办事项、能在你输入“帮我写封辞职信草稿”时，调出你预设的语气模板和公司名字段。核心不在“多聪明”，而在“多可控”：所有数据留在本地，所有逻辑你可见、可改、可审计。适合三类人：想理解对话系统底层结构的初学者、对隐私极度敏感的个体工作者、以及被SaaS订阅制压得喘不过气的小微团队技术负责人。它不替代GPT-4，但它让你第一次摸到对话系统的骨架——不是API返回的JSON，而是你自己写的state machine、你自己设计的意图路由表、你自己维护的关键词向量索引。

2. 整体架构设计：为什么放弃“模型优先”，选择“规则+检索+轻量推理”三位一体

2.1 放弃大模型调用的底层逻辑：延迟、成本与失控感

很多人一说“做聊天机器人”，第一反应是找API。但实际跑通一个最小可行版本后，我发现三个硬伤根本绕不开：首字延迟（Time to First Token）、隐性成本累积、行为不可控性。以主流商用API为例，一次简单问答平均耗时800ms–1.5s（含网络往返），而本地响应目标是<120ms；按每月1万次交互计算，API费用约$30–$60，看似不多，但一旦加入日志分析、用户画像、多轮会话状态同步，费用指数级上升；最致命的是第三点——你永远不知道模型为什么把“帮我订明天早上的咖啡”理解成“查询全球咖啡期货价格”。这不是幻觉，是概率采样+黑盒微调的结果。我试过给同一个prompt加17种不同system message变体，输出稳定性仍低于68%。这种不确定性，在需要确定性响应的场景（如内部IT支持Bot、医疗问诊初筛Bot）里，等于直接埋雷。所以本项目彻底剥离API依赖，不是因为“不想用”，而是明确判断：在MVP阶段，可控性>智能性，确定性>多样性，本地化>便捷性。

2.2 三层架构选型：规则引擎（Rule Engine） + 语义检索（Semantic Retrieval） + 轻量推理（Lightweight Inference）

整个系统拆成三个物理隔离、职责清晰的模块，通过明确定义的数据契约（JSON Schema）通信：

规则引擎层（Python + Regex + Finite State Machine）：处理明确指令，如“设置闹钟”“查天气”“播放音乐”。它不理解语义，只匹配预定义模式。例如正则r"设置.*?([0-9]{1,2})[点|:]([0-9]{1,2})"捕获时间，“播放周杰伦的歌”触发音乐播放器调用。优势是100%确定性、毫秒级响应、零学习成本。我写了47条核心规则，覆盖83%高频指令，代码仅320行。
语义检索层（Sentence-BERT + FAISS + SQLite）：处理模糊查询，如“上次说的那个修打印机的电话是多少？”“帮我总结下Q3销售报告”。这里不用LLM生成答案，而是用all-MiniLM-L6-v2（38MB，CPU推理<50ms）将用户问题编码为384维向量，在本地SQLite数据库中存储的1200+条知识片段（FAQ、会议纪要、产品文档）向量间做近邻搜索（FAISS IndexFlatIP），返回Top-3最相关原文片段。关键创新在于向量索引与元数据强绑定：每条知识片段带source: "meeting_20240512",priority: 9,last_updated: "2024-05-15"字段，检索时按priority * freshness_score加权排序，避免过时信息置顶。实测在10万token知识库中，平均检索耗时87ms，准确率（Top-1命中人工标注答案）达76.3%，远超关键词匹配的41%。
轻量推理层（TinyLlama-1.1B-Chat + llama.cpp）：仅在前两层无法解决时启动，且严格限定使用场景：基于检索结果的摘要重写与多轮上下文融合。例如用户问“对比下A方案和B方案”，规则层无匹配，检索层返回A/B各自文档片段，此时才调用TinyLlama（量化后仅680MB，Apple M1芯片上推理速度14 tokens/s）。重点在于绝不让它自由发挥：输入Prompt被硬编码为"请严格基于以下两段材料，用不超过3句话对比A方案和B方案的核心差异。材料1：{retrieved_A}。材料2：{retrieved_B}。"，输出后强制用正则提取“差异点”并过滤掉所有主观评价词（如“优秀”“糟糕”“建议”）。这步把LLM降级为“文本格式转换器”，而非“决策主体”。

提示：三层不是串联流水线，而是带fallback的决策树。用户输入首先进规则引擎，匹配成功则直出结果；失败则进检索层，找到高置信度片段（相似度>0.72）则直接返回；仅当检索置信度<0.65且问题含“总结”“对比”“解释”等动词时，才触发轻量推理。这种设计让92%的请求停留在前两层，LLM调用频次降至日均<7次。

2.3 为什么拒绝Ollama/LM Studio等“本地大模型框架”

Ollama确实能本地跑Llama3，但它本质仍是API封装：你调用ollama run llama3，背后启动的是HTTP服务进程，需端口监听、token管理、模型加载调度。这违背“No APIs”原则——它只是把远程API换成了本地API。更关键的是资源开销：Llama3-8B在MacBook Air上加载需2.1GB内存，首次推理冷启动3.8秒，持续交互时内存占用稳定在3.4GB，导致系统频繁swap，风扇狂转。而本项目全程无HTTP服务、无后台常驻进程、无模型加载等待——所有组件按需启动，用完即焚。TinyLlama调用是通过subprocess.run()临时拉起llama-cli命令行工具，执行完立即释放内存。实测连续100次问答，内存波动始终在±80MB内，系统负载平稳如常。

3. 核心细节解析：从零构建可落地的本地对话系统

3.1 规则引擎：如何用320行代码覆盖83%高频指令

规则引擎不是简单if-else，而是分层状态机。以“设置闹钟”为例，传统写法是if "闹钟" in text and "设置" in text:，但无法处理“明早7点叫我起床”“把下午3点的闹钟改成4点”等变体。我的方案是三阶段解析：

意图识别（Intent Classification）：用极简决策树，不依赖ML。核心逻辑是关键词权重+位置偏移。例如“闹钟”词权重10，“叫醒”权重8，“修改”权重12，但若“修改”出现在句首（如“修改闹钟”），则触发编辑流程；若在句中（如“把闹钟修改为”），则进入参数提取。代码中用collections.Counter统计关键词频次，加权求和后阈值判定（>15=闹钟意图）。

槽位填充（Slot Filling）：针对时间、地点、对象等实体，用正则+启发式规则。时间提取不依赖dateutil（太重），而是预编译12组正则：

TIME_PATTERNS = [ (r"([0-9]{1,2})[点|:]([0-9]{1,2})", lambda m: f"{m.group(1).zfill(2)}:{m.group(2).zfill(2)}"), (r"明早([0-9]{1,2})点", lambda m: f"0{m.group(1)}:00" if int(m.group(1)) < 10 else f"{m.group(1)}:00"), (r"下午([0-9])点", lambda m: f"{int(m.group(1))+12}:00"), # ... 其他9组，覆盖“十点半”“quarter to five”等中文/英文混合表达 ]

每个pattern带lambda函数，直接输出标准化时间字符串。实测对中文时间表达覆盖率达99.2%，比通用NLP库pkuseg在该任务上快4.7倍。

动作执行（Action Execution）：不调用系统API，而是写入本地文件。闹钟数据存为alarms.json，结构为：
```
{ "id": "alarm_20240518_001", "time": "07:30", "repeat": ["mon", "tue", "wed"], "sound": "bird_chirp.mp3", "status": "active" }
```
执行层只做三件事：校验时间合法性（防止25:00）、检查重复ID、写入JSON。所有操作原子化，用os.replace()确保写入不中断。用户问“取消闹钟”，规则引擎匹配后，直接读取alarms.json，将对应ID的status设为"cancelled"，再全量覆写文件——没有数据库事务，但用文件锁（threading.Lock()）保证并发安全。

注意：规则引擎的维护成本在于负样本防御。我专门建了negative_patterns.txt，收录易误触发的句子：“今天闹钟没响”（应归为反馈，非设置指令）、“那个闹钟APP叫什么”（是询问APP名，非设置行为）。每条负样本配exclude_if_contains规则，如"没响" in text and "闹钟" in text → skip all alarm rules。上线两周后，误触发率从12.7%压至0.9%。

3.2 语义检索层：如何让384维向量在SQLite里跑出FAISS级性能

纯SQLite做向量检索？听起来反直觉。但关键在索引策略重构。FAISS擅长海量向量近邻搜索，但我们的知识库仅1200条，且更新频率低（日均<5次）。与其扛着FAISS的C++依赖和内存开销，不如用SQLite的R*Tree空间索引+余弦相似度预计算。

具体做法分四步：

向量预计算与存储：用sentence-transformers批量编码所有知识片段，生成.npy文件。但不存原始向量，而是存归一化后的384维浮点数组（float32），并额外计算两个标量：magnitude（向量模长，用于快速过滤）和hash_id（MD5摘要，防重复）。插入SQLite时，创建表：
```
CREATE TABLE knowledge ( id INTEGER PRIMARY KEY, content TEXT NOT NULL, source TEXT, priority REAL DEFAULT 5.0, last_updated DATE, magnitude REAL, vector BLOB -- 存二进制float32数组 );
```
R*Tree辅助过滤：SQLite RTree支持多维空间索引，但原生不支持384维。我的解法是降维锚点法：从1200个向量中K-means聚类出16个中心点（centroid），每个中心点作为RTree的一个“区域锚点”。查询时，先用scipy.spatial.distance.cdist计算用户向量与16个锚点的距离，取最近的3个锚点ID，再用R*Tree快速找出落在这些锚点区域内的候选向量ID（通常<200条）。这步将全量扫描1200条缩减为扫描<200条，提速5.8倍。
余弦相似度SQL化：SQLite不支持向量运算，但支持UNHEX()和SUBSTR()。我把向量存为hex字符串（如'3f80000040000000...'），在查询时用自定义SQL函数vector_cosine_similarity(vec1_hex, vec2_hex)，该函数用Python注册到SQLite连接中，内部将hex转回float32数组，计算dot(a,b)/(norm(a)*norm(b))。为防性能陷阱，函数内置缓存：相同vec1_hex在10秒内重复调用，直接返回缓存结果。
混合排序策略：最终排序公式为：
```
score = cosine_sim * 0.6 + (1 - abs(julianday('now') - julianday(last_updated)) / 365) * 0.3 + priority * 0.1
```
即60%语义相关性 + 30%新鲜度（1年内文档权重1.0，3年前降为0.3） + 10%人工优先级。实测在1200条知识中，Top-1准确率提升至76.3%，且无须训练，纯配置驱动。

实操心得：向量维度是性能瓶颈。我试过768维的all-MPNet-base-v2，单次相似度计算耗时210ms；换成384维的all-MiniLM-L6-v2后，降至47ms，且语义质量损失仅2.3%（用STS-B测试集验证）。记住：在本地小规模知识库中，向量维度减半，性能翻倍，质量几乎不变。

3.3 轻量推理层：TinyLlama的“枷锁式”调用实践

TinyLlama-1.1B是目前CPU友好的最佳平衡点：参数量11亿，量化后仅680MB，Apple M1上推理速度14 tokens/s，远超Phi-3（同尺寸下慢37%）。但它的危险在于“太像大模型”——容易自由发挥。我的应对策略是三重枷锁：

输入枷锁（Input Constraint）：绝不传原始用户问题。而是强制构造结构化输入：

[SYSTEM] 你是一个严谨的信息整合助手。只做三件事：(1)从提供的材料中提取事实；(2)用中性语言重述；(3)严格控制在3句话内。禁止添加任何推测、评价、建议。 [CONTEXT] 材料1（来源：meeting_20240512）：A方案采用微服务架构，部署在AWS EKS，预计Q3上线，预算$240k。 材料2（来源：tech_review_q2）：B方案使用单体架构，部署在本地VM，已上线，维护成本月均$8k。 [INSTRUCTION] 请严格基于以上两段材料，用不超过3句话对比A方案和B方案的核心差异。

这个模板占输入token的62%，极大压缩模型自由发挥空间。实测去掉[SYSTEM]指令，模型开始添加“建议采用A方案”等主观内容；加上后，100次测试中97次输出纯事实对比。

输出枷锁（Output Sanitization）：LLM输出后，不直接返回。而是用正则分句（re.split(r'[。！？；]+', output)），对每句做三重过滤：
- 事实核查：检查是否含材料中未出现的实体（如“Azure”“Docker”），有则整句删除；
- 情感过滤：移除含["优秀","糟糕","推荐","建议","应该"]的句子；
- 长度截断：保留前3句，每句≤35字。最终输出恒为3句以内，纯事实。
调用枷锁（Invocation Gate）：LLM不是随时可调用。我在主循环中设全局计数器llm_call_count，当日调用超5次则自动禁用，改提示“今日推理额度已用尽，请明日再试”。同时记录每次调用的input_hash和output_hash，若24小时内相同问题重复出现，直接返回缓存结果，避免重复计算。

注意：llama.cpp的-c 2048（context length）参数必须设为2048。我试过4096，内存占用暴涨1.8GB且无实际收益；设为1024时，遇到长材料会截断关键信息。2048是TinyLlama-1.1B的黄金平衡点——足够容纳双材料+指令，又不浪费内存。

4. 实操过程：从空文件夹到可交互终端的完整步骤

4.1 环境准备：零依赖安装（MacOS/Linux/Windows全适配）

本项目刻意规避pip install大量包，所有依赖通过系统包管理器或静态二进制解决。MacOS用户只需4条命令：

# 1. 安装核心工具链（Homebrew） /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" brew install sqlite3 python@3.11 git # 2. 下载预编译llama.cpp（免编译，含TinyLlama量化模型） curl -L https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases/download/master/llama-batch-macos-arm64.zip -o llama.zip unzip llama.zip && chmod +x llama-cli # 3. 获取轻量级Python依赖（仅3个包，总大小<1.2MB） pip3 install --target ./lib sentence-transformers numpy # 4. 初始化项目结构 mkdir chatbot-local && cd chatbot-local touch main.py rules.py retriever.py generator.py mkdir -p data/knowledge models/

Windows用户替换brew为choco install sqlite3 python git，llama-cli下载Windows版二进制；Linux用户用apt install sqlite3 python3-pip git。全程无需sudo，所有文件在项目目录内，卸载只需rm -rf chatbot-local。

关键细节：sentence-transformers不安装transformers主包（280MB），而是用pip install --no-deps sentence-transformers，再手动复制lib/sentence_transformers/models/Transformer.py等核心文件。这使Python依赖从280MB压缩至1.2MB，且功能完整——因为本项目只用其编码功能，不用训练、微调等高级特性。

4.2 知识库构建：手把手教你录入第一条有效知识

知识库不是扔一堆PDF进去。它是结构化录入过程，分三步：

准备原始材料：把会议纪要、产品文档、FAQ整理成纯文本。每份材料开头加YAML头信息：

--- source: meeting_20240512 priority: 9 last_updated: 2024-05-12 tags: [infrastructure, aws, k8s] --- 本次会议确认A方案采用微服务架构...

向量化入库：运行python3 embed_knowledge.py，脚本自动：
- 读取data/knowledge/*.txt，解析YAML头；
- 调用lib/sentence_transformers编码正文；
- 计算magnitude，生成hash_id；
- 插入SQLite表knowledge。

验证检索效果：用测试脚本test_retrieval.py：

from retriever import KnowledgeRetriever r = KnowledgeRetriever("data/knowledge.db") results = r.search("A方案的部署环境是什么？", top_k=3) for r in results: print(f"[{r['source']}] {r['content'][:50]}...")

首次运行应看到类似输出：

[meeting_20240512] A方案采用微服务架构，部署在AWS EKS... [tech_review_q2] AWS EKS集群配置：3个m5.xlarge节点...

若无结果，检查YAML头是否格式错误（---必须独占一行），或正文是否含特殊字符（如Word粘贴的全角空格）。

实操心得：知识录入的黄金法则是**“一条知识，一个文件”**。不要把10个FAQ塞进一个faq.txt。我曾把所有客户问题放一个文件，结果向量编码后语义混杂，检索准确率暴跌至31%。拆分成faq_refund.txt,faq_shipping.txt等独立文件后，准确率回升至76%。因为每个文件主题单一，向量更能代表核心语义。

4.3 启动与交互：终端里的第一句“你好”

运行python3 main.py，看到：

🤖 ChatBot Local v1.0 (No APIs, No GPUs, No Money) Type 'quit' to exit. Type 'help' for commands. >

输入help，显示内置命令：

list_alarms：列出所有闹钟
add_knowledge <file>：从文件导入新知识
debug_rules <text>：调试规则匹配过程
show_stats：显示今日调用统计

现在输入第一句：

> 你好

规则引擎匹配r"你好|hi|hello"，返回预设欢迎语：“你好！我是本地聊天助手，所有数据不离开你的电脑。试试说‘设置明天早上7点闹钟’或‘查Q3销售报告’。”

再输入：

> Q3销售报告的核心指标是什么？

规则层无匹配 → 检索层工作：编码问题向量，在knowledge表中搜索，返回report_q3_summary.txt内容 → 直接输出。

最后输入：

> 对比下A方案和B方案

规则层无匹配 → 检索层返回A/B两份材料 → 置信度0.58 < 0.65 → 触发TinyLlama → 输入结构化Prompt → 输出3句对比 → 过滤后返回。

整个过程，无网络请求，无GPU占用，内存峰值<1.2GB。

5. 常见问题与排查技巧实录：那些文档里不会写的坑

5.1 “检索总是返回无关内容”——向量维度与归一化的隐形陷阱

现象：用户问“打印机维修电话”，检索返回“办公室WiFi密码”“茶水间微波炉使用说明”。

排查路径：

检查知识文件printer_repair.txt是否真含电话号码（如400-123-4567）。我曾因复制时漏掉数字，导致向量编码空内容，相似度计算失效。
验证向量是否归一化。在embed_knowledge.py中加日志：
```
vector = model.encode(text) print(f"Before norm: {np.linalg.norm(vector):.3f}") # 应≈1.0 vector = vector / np.linalg.norm(vector) print(f"After norm: {np.linalg.norm(vector):.3f}") # 必须=1.0
```
若归一化前模长≠1.0，说明编码器输出未标准化，需强制归一化（sentence-transformers某些版本有此bug）。
检查SQLite中magnitude字段是否为1.0。若存入时未计算，magnitude为NULL，则余弦相似度公式dot(a,b)/(norm(a)*norm(b))中norm(b)为0，结果为NaN，排序失效。

终极解法：在检索函数search()开头加强制校验：

if not np.allclose(np.linalg.norm(query_vector), 1.0, atol=1e-5): query_vector = query_vector / np.linalg.norm(query_vector)

5.2 “TinyLlama输出乱码或崩溃”——llama.cpp量化格式与上下文长度冲突

现象：llama-cli报错segmentation fault，或输出等乱码。

根因：TinyLlama官方发布的GGUF模型是Q4_K_M量化，但llama.cpp旧版不兼容。我用llama.cppv1.2.3时必现此问题。

解决方案：

升级到llama.cppv1.3.0+（2024年4月后发布）；
或手动重量化：下载原始tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf，用新版llama.cpp的quantize工具转为Q4_K_S：
```
./llama-quantize tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf \ tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_S.gguf Q4_K_S
```
Q4_K_S兼容性更好，体积仅增3%，速度无损。

避坑技巧：在generator.py中加模型健康检查：

def check_model_health(model_path): try: result = subprocess.run( [LLAMA_CLI, "-m", model_path, "-p", "test", "-n", "1"], capture_output=True, text=True, timeout=10 ) return "test" in result.stdout or result.returncode == 0 except Exception: return False

启动时自动验证，失败则提示“模型文件损坏，请重新下载”。

5.3 “规则引擎漏匹配”——中文标点与空格的魔鬼细节

现象：用户输入“设置明早7点闹钟”（中文空格）不触发，但“设置明早7点闹钟”（无空格）可以。

原因：正则r"设置.*?([0-9]{1,2})[点|:]([0-9]{1,2})"中的.*?默认不匹配Unicode空格（如\u3000全角空格、\u00a0不间断空格）。用户从微信/网页复制文字时极易带入。

修复方案：在所有正则前加(?u)标志，并显式包含常见空格：

TIME_PATTERN = re.compile(r"(?u)设置[\s\u3000\u00a0]*?([0-9]{1,2})[\s\u3000\u00a0]*?[点|:]([\s\u3000\u00a0]*?[0-9]{1,2})")

同时，在规则匹配前统一清理文本：

def normalize_text(text): # 替换所有空格为标准ASCII空格 text = re.sub(r"[\s\u3000\u00a0\u2000-\u200f\u2028-\u202f]+", " ", text) # 去除首尾空格 return text.strip()

我的血泪教训：上线首日，客服同事反馈“总匹配不上”，查日志发现她用iPhone备忘录复制的指令含\u200b零宽空格。从此所有输入必过normalize_text()，再未出现此类问题。

5.4 “SQLite检索越来越慢”——R*Tree索引重建时机

现象：知识库从100条增至500条后，检索耗时从87ms升至320ms。

根因：RTree索引随数据插入动态分裂，碎片化严重。SQLite官方文档明确指出：“RTree索引在大量INSERT后需VACUUM优化”。

解决方案：在add_knowledge.py末尾加索引重建：

def rebuild_rtree_index(conn): conn.execute("DELETE FROM knowledge_rtree;") # 清空索引 conn.execute("INSERT INTO knowledge_rtree SELECT id, min_x, max_x, min_y, max_y FROM knowledge_rtree_node;") conn.execute("VACUUM;") # 每新增50条知识，重建一次 if len(new_knowledge_files) > 50: rebuild_rtree_index(db_conn)

实测重建后，500条知识检索耗时回落至92ms，与100条时基本一致。

6. 可扩展性设计：如何让这个“零成本”系统支撑未来三年

6.1 模块化升级路径：从单机到分布式，不推倒重来

本项目架构天生支持渐进式升级。所有模块通过明确定义的接口通信，升级时只需替换对应模块，不改动其他部分：

规则引擎升级：当业务规则超200条时，可引入Drools规则引擎，只需重写rules.py的match_intent()函数，输入输出协议不变；
检索层升级：当知识库超10万条，SQLite性能下降，可无缝切换至Weaviate或Qdrant，只需重写retriever.py的search()函数，返回数据结构保持一致；
推理层升级：当需要更强生成能力，可将llama-cli替换为Ollama的ollama run llama3，同样只改generator.py的调用逻辑。

关键设计是数据契约先行：所有模块约定输入为{"text": str, "context": dict}，输出为{"response": str, "source": list, "confidence": float}。只要契约不变，内部实现可任意替换。

6.2 隐私与安全加固：让“零API”真正零风险

“No APIs”不等于“零风险”。本地系统仍有攻击面：

知识库泄露：data/knowledge/目录若被恶意程序遍历，敏感信息外泄。解决方案：用sqlite3的PRAGMA cipher启用AES-256加密（需sqlcipher扩展），或更简单——将知识库文件权限设为600（仅所有者读写），并用chflags uchg锁定（macOS）；
规则注入：用户若能提交任意正则（如r".*"），可导致DoS。本项目规则硬编码，无用户可配置正则，彻底杜绝；
LLM越狱：TinyLlama虽小，但理论上可被提示注入。我的防护是三重输入清洗：1）移除所有控制字符（\x00-\x08\x0b\x0c\x0e-\x1f）；2）截断超长输入（>512字符）；3）关键词黑名单（["system prompt", "ignore previous", "jailbreak"]），命中则直接拒答。