Zaprojektuj system moderacji treści UGC (tekst + obrazy).

Aby zaprojektować system moderacji treści generowanych przez użytkowników (UGC) z tekstem i obrazami, można zastosować następujące podejście:

1. Zbieranie i wstępne przetwarzanie danych:

   • Podczas przesyłania treści od razu zapisywać ją w kolejce do moderacji.
   • Dla tekstu: normalizacja, tokenizacja.
   • Dla obrazów: zmiana rozmiaru, konwersja do wymaganego formatu.

2. Automatyczne filtrowanie:

   • Tekst: używać modeli NLP do wykrywania toksyczności, spamu, obelg (np. klasyfikatorów opartych na BERT lub specjalistycznych modeli).
   • Obrazy: stosować modele wizji komputerowej do wykrywania niedozwolonych treści (np. NSFW, przemoc).

3. Moderacja ręczna:

   • Treści budzące wątpliwości lub z niskim poziomem pewności modelu są wysyłane do moderatorów.
   • Interfejs dla moderatorów z możliwością szybkiego przeglądania i podejmowania decyzji.

4. Informacja zwrotna i uczenie się:

   • Wyniki ręcznej moderacji są wykorzystywane do ponownego trenowania modeli i poprawy jakości automatycznego filtrowania.

5. Skalowalność i odporność na błędy:

   • Używać mikroserwisów do przetwarzania tekstu i obrazów.
   • Kolejki wiadomości (np. Kafka) do asynchronicznego przetwarzania.
   • Buforowanie wyników w celu przyspieszenia powtarzających się kontroli.

6. Bezpieczeństwo i poufność:

   • Szyfrowanie danych.
   • Kontrola dostępu do narzędzi moderacyjnych.

Przykład architektury:

Użytkownik -> API przesyłania -> Kolejka moderacji ->
[Moduł NLP dla tekstu] + [Moduł CV dla obrazów] ->
Wyniki -> Automatyczna decyzja lub -> Ręczna moderacja ->
Przechowywanie i publikacja

Taki podejście pozwala na skuteczne filtrowanie niepożądanego kontentu, zmniejsza obciążenie moderatorów i zapewnia jakość moderacji.