需结合Qwen3Guard-Gen、Qwen-Image API、Qwen-2.5-7B-Instruct、Nginx反向代理及Open-WebUI认证五步构建安全审核流程，覆盖文本、图像与访问控制全链路。
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如果您希望利用千问API对用户提交的文本或图像内容进行自动化的安全风险识别，则需结合其多模态理解能力与预置审核机制构建调用流程。以下是实现此目标的步骤：
一、使用Qwen3Guard-Gen进行提示词与响应分类
Qwen3Guard-Gen将安全性判断建模为生成式任务，可对完整输入提示与模型输出分别打上“安全”“有争议”“不安全”三级标签，适用于离线标注与在线拦截场景。
1、准备待审核文本，例如用户输入的提示词或AIGC生成的整段回复。
2、构造标准OpenAI格式请求体，设置model字段为Qwen/Qwen3Guard-Gen-4B，messages中system角色指定审核指令，user角色传入待判内容。
3、向vLLM托管的API端点（如http://localhost:8000/v1/chat/completions）发送POST请求。
4、解析返回JSON中的choices[0].message.content字段，提取模型输出的分类结果及理由说明。
二、调用Qwen-Image内容审核API检测图文风险
该API专为AI生成图像设计，支持在图像产出前对提示词文本与渲染结果同步分析，覆盖暴力、色情、政治敏感等多类风险维度。
1、安装依赖包：pip install diffusers transformers。
2、在图像生成流程中插入前置调用：将用户原始prompt作为text参数，生成图像的base64编码或临时URL作为image参数，一同提交至/v1/qwen-image-moderation接口。
3、检查响应中的moderation_result字段，若status值为blocked，则中止后续图像生成并返回拒绝提示。
三、集成通义千问2.5-7B-Instruct构建语义级过滤器
该模型具备强指令遵循能力，可通过定制化系统提示词实现细粒度有害内容识别，适合部署于消费级GPU环境执行本地化推理。
1、定义系统提示词，明确要求模型仅输出布尔值与简要依据，例如：“请严格判断以下文本是否含暴力、非法、歧视性内容。是则输出‘不安全：原因’，否则输出‘安全’。”
2、使用vLLM启动服务时启用温度参数控制：--temperature 0，确保输出稳定可预期。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
3、通过curl或Python requests向/v1/completions接口提交审核请求，body中包含prompt与max_tokens=64限制。
4、对返回文本做正则匹配，捕获以“不安全：”开头的判定行，并提取后续说明用于人工复核。
四、配置Nginx反向代理实现API Key认证
在vLLM未内置认证功能的前提下，借助Nginx添加API密钥校验层，可防止未授权高频调用导致资源耗尽或滥用风险。
1、编辑Nginx配置文件，在location块中添加auth_request /auth-api指令指向认证子请求路径。
2、新增/auth-api location，代理至独立认证服务（如FastAPI轻量服务），该服务验证Header中X-API-Key字段是否存在于预设密钥列表。
3、在主API location中添加proxy_set_header X-Forwarded-For $remote_addr，便于后端记录真实调用来源。
4、重载Nginx配置：sudo nginx -s reload，使认证规则即时生效。
五、启用Open-WebUI内置身份认证与API密钥管理
当使用Open-WebUI作为前端网关时，可直接启用其自带的认证体系，兼顾Web界面登录与程序化API调用两种访问方式的安全管控。
1、修改docker-compose.yml中environment部分，设置WEBUI_AUTH=true与WEBUI_AUTH_TYPE=basic。
2、指定初始管理员账户：WEBUI_USER=admin@example.com与WEBUI_PASSWORD=securepass123。
3、容器重启后，首次访问WebUI需输入凭证；程序调用则需在HTTP Header中携带Authorization: Basic base64(username:password)。
4、通过Open-WebUI提供的/auth/register与/auth/login接口动态创建专用API用户，并获取长期有效的Bearer Token用于后续调用。
