本文系统阐述大模型的限制机制，强调训练对齐、推理护栏与平台合规三层协同，通过系统提示与审核模型、能力分级与工具沙箱、速率限制与访问控制、地理与法规要求共同收敛风险；建立指标监控与红队演练闭环，降低误拒与误判并优化用户体验；结合NIST与欧盟AI法案的框架，将限制升级为可证明的治理工程，实现安全、合规与可用性的动态平衡与持续迭代。

要让大模型稳定遵守规则，关键在于把原则规格化并分层落地：以模型对齐（指令微调、偏好优化、宪法式自审）内生化规则，以提示编排与策略插槽贯穿链路，以函数调用、JSON Schema和约束解码强制结构化输出，再用输入/输出安全网兜底，并通过评测、监控、红队与策略中台实现持续治理和灰度回滚。综合采用“模型内生+结构化约束+后置审核”的三重防线，在成本、延迟与合规之间取得平衡，兼顾国内外平台的合规模块与多供应商编排，实现可度量、可演进的规则遵守体系。

本文系统回答了大模型性能如何测评：以业务目标为锚，构建覆盖质量、鲁棒、安全与成本的指标体系；以干净基准、自建数据和人评为离线核心，并用线上A/B闭环验证；针对对话、代码、RAG与多模态设立专项度量；引入红队与公平性检测确保安全合规；通过可观测性、版本化与自动化流水线实现可复现与持续优化，最终在质量-延迟-成本曲线下做策略取舍与长期迭代。

本文提出对话大模型测试的全流程框架：以质量、安全、体验与工程四象限建立指标体系；以高覆盖、抗过拟合的数据与基准构建为基础；综合人评、自动化与模型裁判进行规模化评测；通过系统化红队与合规治理保障安全；上线采用离线回归、灰度A/B与持续监测闭环驱动价值交付；在多模型与多场景下抽象统一接口与指标，以便中外产品并行与动态替换；最后以元评测与CI/CD将评测纳入工程化与治理框架，确保长期稳定、可追溯与可迭代提升。

本文指出，对大模型实施越狱并不可取，正确做法是在受控与授权的环境中进行合规红队评估，并以框架化的安全治理替代绕过策略。建议采用多层防护：输入净化与上下文隔离、策略对齐与安全微调、输出审核与事后监控，同时建立度量与闭环修复，将“越狱风险”纳入AI风险管理与合规体系。根据业务与合规需求选择国内与国际产品，并以组合式架构叠加守门模型与审核管线。趋势上，行业将走向语义稳健与系统化治理，目标是让生成式AI在复杂场景中仍保持稳健、合规与可信。