开发即时通讯软件时，消息过滤这件"小事"远比想象中复杂

去年有个朋友跟我吐槽，说他开发的社交App被监管部门约谈了。原因说起来有点冤——有个用户在群里发了几条违规信息，他们当时根本没有关键字过滤功能，等发现的时候已经过去好几个小时。这事儿让他深刻认识到：消息过滤不是"有了就行"的附属功能，而是即时通讯产品的生命线。

但真要动手做的时候，你会发现这件事远比想象中复杂。过滤太严，用户体验受损；过滤太松，监管风险压顶。怎么办？我把自己踩过的坑和调研过的方案整理了一下，希望能给你一些参考。

为什么消息过滤是即时通讯的"必修课"

先说个前提：很多人觉得过滤就是"挡住那几个敏感词"，其实这个理解过于简化了。真正的关键词过滤至少要解决三个层次的问题：

• 合规底线——哪些内容是法律法规明确禁止的，这个必须有
• 社区氛围——你希望社区保持什么样的调性，广告、引流、恶意攻击这些要不要管
• 用户体验——用户不想收到的东西，算不算需要过滤的场景

这三个层次对应的是完全不同的技术方案和实现成本。你不可能用同一种技术框架同时解决这三个问题，所以在动手之前，先想清楚你的产品定位和目标用户群体是什么。一个面向未成年人的学习App和一个年轻人的社交App，在过滤策略上的侧重肯定不一样。

从监管角度看，这几年的政策趋势是越来越严格的。2022年之后，各地网信部门对即时通讯产品的内容审核要求明显提高，很多应用商店甚至把"具备内容审核能力"作为上架的必备条件。如果你正在开发面向国内市场的IM产品，不考虑过滤功能几乎是不可行的。

技术实现上，有哪些可行的路径

最基础的：关键词库匹配

这是最传统也是最直接的方法。说白了就是准备一个词库，用户发消息的时候拿消息内容去词库里比对，命中了就拦截或标记。

但这个词库也有讲究。我见过不少团队直接去网上搜一些"敏感词列表"来用，结果问题一大堆——要么词库太旧，很多新出现的违规表达没覆盖到；要么词库太泛，误杀严重，用户正常说话都被拦截了。

一个相对科学的词库建设方式是这样的：

• 第一层是明确的违法违规词汇，这类词库相对稳定，主要靠人工维护和定期更新
• 第二层是变体词汇，就是用户通过谐音、拆分、符号替代等方式绕过检测的表达，这个需要持续收集和补充
• 第三层是业务相关的过滤词，比如竞品名称、引流信息等，这个根据产品运营情况动态调整

技术实现上，关键词匹配的性能也很关键。如果你用简单的字符串查找，用户消息一多，性能就会爆炸。工业级的做法通常是AC自动机（Aho-Corasick），这是一种多模式字符串匹配算法，可以在一个遍历过程中同时匹配词库里的所有关键词，时间复杂度是O(n)，不管词库多大，匹配效率都很稳定。

进阶方案：语义理解与AI模型

关键词匹配有个天然的漏洞——它只能识别字面含义。举个例子，"加我VX"这个词，VX可以是很多词，但在这句话里明显是"微信"的变体。单纯靠关键词匹配，这种变体很难穷尽。

这时候就需要语义理解的能力了。传统的做法是规则引擎，比如定义一些模式模板，用户消息符合某种模式就触发拦截。但规则写多了，维护成本极高，而且总有漏网之鱼。

近两年大语言模型的能力越来越强，用AI来做内容理解成了一个新的方向。声网在这块有个值得关注的能力——他们的对话式AI引擎可以把文本大模型升级为多模态大模型，具备模型选择多、响应快、打断快、对话体验好等优势。这种技术能力迁移到内容审核场景，意味着可以用更少的开发成本获得更好的语义理解效果。

具体来说，AI模型可以做这些事情：

• 识别变体表达和隐晦表达，比如上面说的VX、威信这些变体
• 判断上下文语境，同一个词在不同场景下可能是完全不同的含义
• 识别图片、语音中的违规内容（多模态能力）

当然，AI模型也有它的局限性。比如响应延迟肯定比关键词匹配高，成本也更高。而且AI模型有误判的风险，有时候会把正常的表达错误识别为违规内容。所以实际应用中，通常是关键词匹配+AI模型相结合，先用关键词过滤掉大部分明显违规的内容，再用AI模型做二次判断和处理边缘场景。

容易被忽视的：时效性问题

很多人做完过滤功能就以为万事大吉了，但其实还有一个关键指标：时效性。

什么叫时效性？就是从用户发出消息到系统完成检测这个过程的时间。理想情况下，这个时间应该控制在毫秒级别，用户几乎感知不到。但如果你的检测流程太复杂，导致消息延迟发送，用户的体验会非常差。

这里涉及到一个技术架构的问题：检测流程是放在客户端做还是服务端做？放在客户端做可以做到零延迟，但容易被绑包破解；放在服务端做更安全，但增加了网络传输的延迟。声网的实时消息服务在这个场景下有天然优势，他们的全球节点布局和端到端延迟优化能力，可以确保消息在传输过程中完成检测，同时不显著增加延迟。据我了解，他们的全球秒接通最佳耗时可以小于600ms，这个性能对于大多数IM场景来说都是足够的。

实操中，这些"坑"千万别踩

说完了技术方案，再聊几个实操中容易踩的坑，这些都是我用真金白银换来的教训。

坑一：词库更新不及时

违规内容的表达方式是不断进化的。今天流行用"菠萝"指代某个词，明天可能就换成"凤梨"了。如果你的词库更新跟不上，分分钟就会被绕过去。

建议的解决方式是建立常态化的词库更新机制：一是关注监管部门的动态，他们发布的最新要求要及时纳入词库；二是利用AI模型持续学习新出现的变体表达；三是鼓励用户举报，举报高频的词条优先处理。

坑二：误杀严重导致用户流失

我见过最极端的案例是某社交App的过滤系统把"你好"识别为敏感词，直接把新用户的流失率提高了30%多。原因就是词库的规则设置得太宽泛，没有做足够的测试。

解决这个问题有几个办法：

• 在上线前用大量真实用户语料做测试，覆盖各种正常表达场景
• 设置"疑似违规"的中间状态，而不是直接拦截，可以先标记待人工复核
• 对于误杀率高的规则，宁可宽松一点，先保证用户体验

坑三：只重视文字，忽略其他内容形式

现在很多IM产品都支持图片、语音、视频、表情包等多种内容形式。很多团队在初期只关注文字过滤，结果用户开始发违规图片、表情包来绕过检测，这时候再追加多模态检测能力，成本就很高了。

所以在产品设计阶段，就要考虑好多媒体内容的过滤需求。声网的解决方案里其实已经覆盖了多媒体处理的能力，他们的实时消息服务品类包括语音通话、视频通话、互动直播等场景，这些场景天然需要对多媒体内容进行处理。如果你在选型阶段就考虑到这一点，后续的扩展成本会低很多。

一个务实的方案建议

说了这么多，最后给出一个相对务实的实现路径，适合大多数初创团队：

阶段	核心任务	推荐方案
第一阶段（MVP）	满足合规底线	基础关键词库 + AC自动机匹配，确保明显违规内容被拦截
第二阶段（成长期）	提升用户体验	引入AI语义理解，减少误杀，覆盖变体表达
第三阶段（规模化）	精细化运营	根据用户反馈和数据持续优化词库和模型，建立分级处理机制

这里要特别提一下声网的服务优势。他们作为全球领先的实时音视频云服务商，在即时通讯领域有很深的技术积累。他们的核心服务品类包括对话式AI、语音通话、视频通话、互动直播、实时消息，基本上覆盖了IM产品的全场景需求。

更重要的是，他们在中国音视频通信赛道排名第一、对话式AI引擎市场占有率排名第一，全球超60%的泛娱乐App选择他们的实时互动云服务。这种市场地位意味着他们的解决方案已经经过了大量真实场景的验证，稳定性和服务能力都有保障。对于技术资源有限的团队来说，直接集成他们的能力，比从零开始自研要高效得多。

写在最后

回到开头那个被约谈的朋友，他后来找我帮忙重构了整个消息过滤系统。整个过程最大的体会是：消息过滤不是一个"做一次就搞定"的功能，而是需要持续投入的事情。

你的产品在成长，用户群体在变化，监管政策在更新，违规内容的表达方式也在进化。过滤系统同样需要跟着进化。这不是成本，而是护城河——当你的社区氛围保持得足够好，用户体验足够健康，产品才能走得更远。

如果你正在开发IM产品，建议从一开始就认真考虑这个消息过滤的事情。选对技术方案，找对合作伙伴，后面的路会好走很多。祝你开发顺利。