核心是安全过滤逻辑与业务语义脱节，应聚焦输入表达优化、分级阈值策略、上下文强制注入三层调整，避免改写绕过，坚持可解释闭环。

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜

误拦截正常提问，核心不是模型“太敏感”，而是安全过滤的判定逻辑与真实业务语义脱节。调整方向要避开强行改模型，聚焦输入表达、阈值策略和上下文理解三层。

检查state输入是否带入干扰噪声
Jev对输入极其字面化，稍有冗余或模糊就易误判：

• 删除口语化修饰、情绪词（如“非常紧急！”“求求你了”）
• 避免用反问、设问、假设句式（如“如果我删掉这个文件会怎样？”）
• 不混用专业术语与生活化表达（如同时出现“SQL注入”和“点一下就崩了”）
• 若含引用/转述内容，显式标注来源，例如加前缀：“用户原文说：……”

分级设置拦截阈值，不一刀切
同一套阈值无法适配所有场景：

• 对教学、科研、合规审计类请求，把高风险判定阈值调高（如从0.85→0.92）
• 对客服工单、退款申请等高频低风险动作，启用“低置信度放行+日志标记”模式
• 为不同questions字段单独设阈值，比如noul字段用0.8，is_complaint用0.75

强制注入上下文再审核
单句判断极易误伤，必须让Jev看到完整语境：

• 多轮对话合并成一个state，用分隔符标出轮次（如“[U1]我想查合同条款 [A1]已找到第3条 [U2]那第3条里有没有违约金说明？”）
• 在state开头加场景声明，例如：“当前为高校法学课程备课场景，所有提问仅用于课堂教学分析”
• 对含敏感词但属中性描述的内容，前置限定词，如“根据《刑法》第二百三十二条，故意杀人的定义是……”

慎用改写绕过，优先走可解释闭环
临时替换敏感词（如“删除”→“移除”）可能短期见效，但会掩盖真实问题：

• 更推荐保留原始措辞，同时在decision_reason中记录“该请求含‘删除’一词，但上下文明确指向本地测试目录，非生产路径”
• 将这类案例归入灰度样本池，定期重训或校准模型，而不是靠人工改写维持运行

不复杂但容易忽略