用途：为面向用户的聊天机器人、RAG 应用、SaaS 内嵌 AI 功能、内部 copilot 及多租户平台提供安全加固，凡是将用户可控文本送入 LLM 并返回结果的应用均适用。
主要能力：基于 OWASP LLM Top 10（2025）风险图给出缓解措施，包括输入校验（结构检查、注入检测、内容审核三层）、系统提示保护（角色分离、指令层级、工具白名单与参数校验）、输出安全（PII 脱敏、毒性检测、格式安全）、安全 RAG 管道（文档扫描、密钥检测、访问受控检索、来源追踪）以及多租户隔离。
使用方式：输入侧可用 Python 或 Node.js 正则检测提示注入，并调用 OpenAI Moderation API 审核内容；输出侧可用 Microsoft Presidio 或轻量正则脱敏 PII，用 toxic-bert 检测毒性；RAG 侧可用 python-magic 与 ClamAV 扫描文档，用 Pinecone 或 Weaviate 的元数据过滤器实现按租户与角色的检索。
限制：资料未提供完整的租户隔离代码与日志处理细节，相关部分暂未完整给出；技能未说明特定模型版本、部署平台或收费信息；示例代码为参考实现，实际效果取决于具体配置与数据。