为LLM应用添加个人信息过滤器的3种出色方法：正则表达式、Presidio与外部API比较safety#llm📝 Blog|分析: 2026年4月18日 02:00•发布: 2026年4月17日 21:25•1分で読める•Zenn LLM分析对于希望保护其大语言模型 (LLM) 应用免受数据泄露影响的开发者来说，这是一份非常实用且出色的指南。通过比较正则表达式、Microsoft Presidio和外部API，它提供了只需30到60分钟即可实施的可操作解决方案。它出色地突出了一个现实世界中的安全性挑战，并赋能工程师轻松构建更安全、更合规的SaaS平台！关键要点•用户经常将My Number（个人编号）和地址等敏感信息输入到LLM提示中，这使得过滤成为必需。•开发者可以从三种具可扩展性的实现方法中进行选择：自定义正则表达式、Microsoft Presidio或外部API。•该指南提供了一个即插即用的Python解决方案，只需不到一小时和100行代码即可部署。引用 / 来源查看原文"问题分为两层。第一层：发送给外部LLM提供商的风险... 第二层：记录在自家公司日志中的风险。"ZZenn LLM2026年4月17日 21:25* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧A Guide to AI for Science: Cost-Effective Strategies for a Smart Small Start较新Building a Scalable LLM Chatbot Backend: A Showcase from GMO Internet Group's Internship相关分析safety解决6小时上下文瓶颈：稳定AI智能体的创新Hook系统2026年4月18日 03:00safety推动智能体安全演进：跨平台漏洞的发现与修复引领纵深防御新篇章2026年4月18日 02:48SafetyFuzzing: The AI-Driven Solution for Uncovering Hidden System Bugs2026年4月17日 18:20来源: Zenn LLM