Задача
Образовательная онлайн-платформа с 100k+ активных пользователей сталкивалась с проблемой модерации пользовательского контента:
- 10k+ новых публикаций в день (вопросы, ответы, комментарии)
- Ручная модерация занимала 40+ часов в день
- Задержки в публикации до 24 часов
- Высокие затраты на команду модераторов
Решение
Внедрили AI-систему для автоматической модерации с использованием комбинации GPT-4 и Claude.
Система модерации
Уровни проверки:
-
Быстрый фильтр (GPT-4 Turbo):
- Очевидно допустимый контент → автопубликация
- Очевидно недопустимый → автоблокировка
- Сомнительный → на детальную проверку
-
Глубокий анализ (Claude):
- Контекстный анализ
- Проверка тональности
- Определение образовательной ценности
- Выявление edge cases
-
Human review:
- Только сложные случаи (5% всего контента)
- Приоритизация по важности
- Обратная связь для улучшения AI
Критерии модерации
- Спам и нерелевантный контент
- Нецензурная лексика
- Дезинформация
- Плагиат и копипаста
- Вредоносные ссылки
- Off-topic сообщения
Архитектура
User Content → Webhook → AI Moderation Pipeline
↓
[GPT-4 Quick Filter]
↓
┌─────────┴──────────┐
↓ ↓
Auto-Approve [Claude Deep Check]
↓
┌─────────┴──────────┐
↓ ↓
Auto-Approve Human Review Queue
Компоненты системы
Backend:
- Webhook receiver для новых публикаций
- Модерационная pipeline (Python, Celery)
- Redis для кэширования решений
- PostgreSQL для хранения истории
AI Layer:
- GPT-4 Turbo для быстрой фильтрации
- Claude для сложных случаев
- Custom промпты для образовательного контекста
- Continuous learning из feedback
Интеграции:
- API платформы для публикации/блокировки
- Уведомления модераторам (Telegram, Slack)
- Dashboard для аналитики
Процесс внедрения
1. Сбор данных (2 недели)
- Анализ 50k примеров промодерированного контента
- Категоризация типов нарушений
- Определение edge cases
- Создание датасета для тестирования
2. Разработка промптов (2 недели)
- Итеративная разработка промптов
- A/B тестирование разных подходов
- Оптимизация под специфику платформы
- Валидация на тестовом датасете
3. Пилот (3 недели)
- Запуск на 10% трафика
- Параллельная ручная модерация для сравнения
- Сбор метрик и фидбека
- Корректировка алгоритмов
4. Масштабирование (2 недели)
- Постепенное увеличение до 100% трафика
- Оптимизация производительности
- Настройка мониторинга
- Обучение команды модераторов новому workflow
Результаты
Метрики качества
| Метрика | Значение |
|---|---|
| Точность (Precision) | 96% |
| Полнота (Recall) | 94% |
| F1-Score | 95% |
| False Positives | 4% |
| False Negatives | 6% |
Производительность
- Скорость: < 5 секунд на пост
- Throughput: 10k+ постов в день
- Автоматизация: 95% контента
- Human review: только 5% сложных случаев
Бизнес-эффект
- Экономия: 70% затрат на модерацию
- Скорость: Публикация в течение секунд вместо часов
- Качество: Консистентные критерии модерации
- Масштабируемость: Готовность к росту трафика
Интересные находки
Контекстная модерация
AI научился понимать образовательный контекст. Например:
- Математические формулы vs random символы
- Цитаты из научных работ vs плагиат
- Дискуссии vs flame wars
Адаптивность
Система самообучается на фидбеке модераторов:
- Новые типы спама добавляются в модель
- Уточнение граничных случаев
- Адаптация под изменения в контенте
Технологии
- Primary AI: GPT-4 Turbo, Claude 3.5 Sonnet
- Backend: Python, FastAPI, Celery
- Queue: RabbitMQ для обработки
- Cache: Redis для быстрого доступа
- Database: PostgreSQL
- Monitoring: Grafana, Custom dashboards
- Deployment: Docker, AWS ECS
Отзыв
"AI-модерация от QZX кардинально изменила нашу платформу. Пользователи получают мгновенную публикацию качественного контента, а команда модераторов фокусируется на действительно сложных случаях."
— Product Manager EdTech платформы
Развитие
Планы на будущее:
- Мультиязычная модерация
- Проактивное выявление токсичности
- Автоматические рекомендации по улучшению контента
- Интеграция с системой репутации пользователей