Este guia explica como configurar e usar o recurso de detecção de spam do Discourse AI, incluindo o processo de configuração, critérios de varredura, lógica de classificação, personalizações e contrastes com o triagem de IA.
Nível de usuário necessário: Administrador
Isso agora está ativado por padrão para clientes Starter e Pro, bem como para nossos clientes legados Basic, Open Source, Creator e Business.
O Discourse AI oferece um recurso eficiente de detecção de spam que identifica e sinaliza publicações de spam com configuração mínima. Embora projetado para simplicidade, ele complementa o sistema de triagem de IA mais versátil, que suporta fluxos de trabalho mais amplos e casos de uso maiores.
Resumo
Neste guia, você aprenderá:
- Como funciona a detecção de spam por IA e qual conteúdo é verificado
- A lógica de classificação e o contexto usado pela IA
- Etapas para configurar a detecção de spam através de
/admin/plugins/discourse-ai/ai-spam- Diretrizes para seleção de Modelo de Linguagem Grande (LLM)
- Principais diferenças entre detecção de spam e triagem de IA
- Como gerenciar publicações sinalizadas e ignoradas
Como funciona a detecção de spam por IA
Qual conteúdo é verificado?
A detecção de spam por IA avalia as publicações com base nestes critérios:
Nível de confiança do usuário:
- Verifica publicações de usuários no nível de confiança configurado ou abaixo dele (controlado pela configuração do site
ai_spam_detection_max_trust_level, padrão: nível de confiança 1).- Exclui publicações de níveis de confiança mais altos.
- Sempre exclui publicações de usuários staff (equipe) e bot, independentemente do nível de confiança.
Tipo de publicação:
- Publicações públicas (excluindo mensagens privadas).
- Tanto publicações de resposta quanto publicações de tópico inicial são incluídas, com base em limites adicionais.
Edições na publicação:
- Verifica publicações com edições significativas (por exemplo, alterações que excedem 10 caracteres).
- Impõe um atraso de 10 minutos entre as verificações da mesma publicação.
- Limita as novas verificações a um máximo de 3 verificações por publicação.
- Só verifica novamente publicações editadas nas últimas 24 horas.
Frequência de publicação:
- Verifica publicações de usuários com no máximo a contagem de publicações configurada (controlada pela configuração do site
ai_spam_detection_max_post_count, padrão: 3 publicações) em tópicos públicos.- Exclui publicações de usuários que excedem esse limite.
Fila de revisão:
- Publicações que já foram aprovadas na fila de revisão não são verificadas.
O processo de classificação
As publicações que atendem aos critérios são enviadas a um agente de IA para análise. O agente avalia se a publicação é spam ou não spam e fornece um motivo para sua classificação, usando uma saída JSON estruturada. A avaliação é baseada em:
- Contexto: Inclui o conteúdo da publicação, título do tópico, categoria, dados da conta do usuário (por exemplo, nome de usuário, e-mail, idade da conta, total de publicações e nível de confiança) e informações de geolocalização baseadas em IP.
- Análise de imagem: Até 3 uploads de imagem anexados a uma publicação são incluídos para análise.
- Contexto da resposta: Para publicações de resposta, o conteúdo da publicação pai (até 500 caracteres) é incluído.
- Informações do site: O nome do site, URL, descrição e as 10 principais categorias são fornecidos à IA.
- Instruções personalizadas: Regras definidas pelo administrador para critérios de verificação reforçados ou adaptados.
- Detecção automatizada:
- Sinaliza conteúdo irrelevante ou promocional (por exemplo, anúncios ou materiais comerciais).
- Identifica comportamentos automatizados ou semelhantes a bots.
- Avalia a relevância do conteúdo para a discussão.
Prompt padrão e contexto
A IA usa um prompt de sistema padrão para guiar a detecção de spam. O prompt do agente de detecção de spam integrado abrange:
Você é um sistema de detecção de spam. Analise o seguinte conteúdo e contexto da publicação. Considere o tipo de publicação cuidadosamente: - Para publicações de RESPOSTA: Verifique se a resposta é relevante e oportuna para o tópico - Para publicações de TÓPICO NOVO: Verifique se é uma promoção de tópico legítimo ou spam Uma publicação é spam se corresponder a qualquer um destes critérios: - Contém conteúdo comercial não solicitado ou promoções - Possui links externos suspeitos ou não relacionados - Mostra padrões de postagem automatizada/bot - Contém conteúdo irrelevante ou publicidade - Para respostas: Completamente não relacionado ao tópico de discussão - Usa palavras-chave excessivas ou padrões de texto repetitivos - Mostra formatação ou uso de caracteres suspeitos Seja especialmente rigoroso com: - Respostas que ignoram a conversa anterior - Publicações contendo vários links externos não relacionados - Respostas genéricas que poderiam ser postadas em qualquer lugar Seja justo com: - Novos usuários fazendo contribuições iniciais legítimas - Falantes não nativos fazendo esforços genuínos para participar - Menções de produtos relevantes ao tópico em contextos apropriadosO scanner também compila um pacote de contexto, que inclui:
- Tipo de publicação (TÓPICO NOVO ou RESPOSTA) com metadados de categoria e tópico.
- Para respostas: o conteúdo da publicação pai e o autor do tópico.
- Dados do autor (nome de usuário, e-mail, idade da conta, total de publicações, nível de confiança e localização baseada em IP).
- Texto da publicação truncado para 5000 caracteres para processamento.
- Até 3 uploads de imagem anexados à publicação.
Configurar a detecção de spam por IA
Guia de configuração
Acessar configurações:
Navegue até/admin/plugins/discourse-ai/ai-spam.Selecionar um LLM:
Se seu site é hospedado pelo Discourse
Você pode selecionar nosso LLM Pequeno Hospedado pelo CDCK na lista de LLMs.
- Escolha um modelo de linguagem adequado às necessidades do seu fórum. Consulte a página de configurações de Modelo de Linguagem Grande (LLM) para configurar LLMs.
- Acesse
/admin/plugins/discourse-ai/ai-llmspara configurações de LLM.
- Ativar detecção de spam:
Habilite a detecção de spam ativando o recurso.
Adicionar instruções personalizadas:
- Defina regras específicas para o seu fórum (por exemplo, monitoramento mais rigoroso de links externos).
- Salve quaisquer alterações para aplicá-las.
Ajustar limites de verificação (opcional):
ai_spam_detection_max_trust_level: Defina o nível máximo de confiança dos usuários cujas publicações são verificadas (padrão: 1). Pode ser definido de 0 a 4.ai_spam_detection_max_post_count: Defina o número máximo de publicações que um usuário pode ter e ainda ser verificado (padrão: 3). Pode ser definido de 1 a 100.
Diferenças em relação à triagem de IA
Enquanto a detecção de spam é projetada especificamente para identificar spam, a triagem de IA suporta tarefas de gerenciamento de publicações mais amplas.
Recurso Detecção de Spam por IA Triagem de IA Complexidade Configuração simplificada e opinativa Altamente personalizável e flexível Caso de uso principal Detecção de spam com sobrecarga mínima Fluxos de trabalho avançados para categorização, marcação, respostas, detecção de spam, detecção de nsfw Ações Sinaliza spam, oculta publicações, silencia usuários Marca, categoriza, oculta publicações, adiciona respostas, sinaliza publicações, silencia usuários Recomendação Configuração fácil e eficaz para a maioria das situações Use para fluxos de trabalho ricos e altamente personalizáveis Para mais detalhes, consulte Discourse AI - Triagem de IA.
Recomendações de seleção de LLM
O desempenho da detecção de spam depende do LLM escolhido.
A maioria dos LLMs de baixo custo funciona de forma eficaz, como:
- GPT-4o-mini
- Claude 3.5 Haiku
- Gemini 2.0 Flash
Experimente modelos diferentes para encontrar o mais adequado. Configure seus modelos via
/admin/plugins/discourse-ai/ai-llms.
Testando o comportamento do scanner de spam
Você pode testar as regras de detecção de spam diretamente da página de configuração.
- Cole um URL ou ID de publicação no campo de teste.
- Revise o resultado da classificação e o raciocínio da IA para sua decisão.
- Alterações não salvas são aplicadas durante o teste, permitindo experimentação sem risco.
Gerenciando publicações sinalizadas e ignoradas
Lidando com publicações sinalizadas
Quando uma publicação é detectada como spam, o sistema:
- Sinaliza a publicação como spam e a adiciona à fila de revisão.
- Silencia o usuário que publicou.
- Oculta a publicação da visualização pública.
- Torna o tópico invisível se a publicação de spam foi a primeira publicação no tópico.
Publicações sinalizadas aparecem na fila de moderação. Os administradores podem:
- Aprovar publicações legítimas classificadas incorretamente como spam.
- Rejeitar tópicos de spam para manter o sistema preciso.
Importante: Rejeite sinalizações de spam para publicações classificadas incorretamente. Os usuários permanecem silenciados até que a sinalização seja resolvida.
Lidando com spam ignorado
Spam ignorado refere-se a publicações que passam pela detecção, mas são sinalizadas pela comunidade. Moderadores podem gerenciá-las conforme necessário.
Melhores práticas
- Monitore regularmente o spam sinalizado e ignorado para refinar a precisão do sistema. Métricas clicáveis simplificam esse processo.
- Use casos de teste para avaliar instruções personalizadas contra casos extremos.
- Revise e ajuste as configurações de LLM quando necessário.
- Use as configurações do site
ai_spam_detection_max_trust_leveleai_spam_detection_max_post_countpara ajustar quais usuários são verificados com base nas necessidades da sua comunidade.
Recursos adicionais
Configurar a detecção de spam por IA de forma eficaz reduz os esforços de moderação manual, garantindo uma comunidade limpa e livre de spam.
Fizemos muitos testes com isso e não parece que obtemos resultados confiáveis. Para contexto, estamos usando o modelo gpt-4o.
Para testar sua precisão, dei as seguintes instruções simples:
Você é um sistema de detecção de spam. Analise o conteúdo e o contexto a seguir.
Observações abaixo. Se *QUALQUER* um dos itens for verdadeiro abaixo, marque como spam:
- O nome de usuário é muito especificamente "testjon", então é *SEMPRE* spam.
- Responda apenas com "SPAM - É o Jon!" ou "NÃO É SPAM".
Testar em uma postagem, pelo nome de usuário testjon, resulta em NÃO É SPAM. Parece que ele não está prestando atenção às instruções. Alguma sugestão?
Mais alguém teve alguma experiência boa ou ruim com a detecção de spam por IA?
Não sei como são as coisas nesta situação, mas, em geral, a declaração citada é muito propensa a falhar. Ela não entende o que QUALQUER significa e segue alegremente enquanto obtém. E, a partir daí, ela encontrou por fim NÃO SPAM.
Então você está dizendo para remover a negrito de QUALQUER coisa? Ou você está dizendo a declaração geral de “se algum item abaixo”?
Estou dizendo que você tem que escrever de forma mais lógica e exata. Você não pode deixar uma IA escolher de forma alguma. Lembre-se que ela não sabe contar e definitivamente não lê tudo primeiro e depois volta para tentar trabalhar logicamente. Tente explicar de forma tão simples quanto daria instruções a uma criança de 3 anos com TDAH preguiçosa. Exemplos não estão errados, mas aumentarão o uso de tokens.
Esta é uma informação incrível. Por exemplo, como você poderia escrever este cenário exato de forma diferente?
Algo como…
Você é um sistema de detecção de spam. Seu trabalho é analisar silenciosamente o conteúdo para manter a alta qualidade neste fórum. Você deve seguir as regras para definir quando uma postagem é spam. Quando você encontrar um spam, sua resposta será informada nas regras. Você está usando apenas respostas informadas.
## Regras para spam
Eu não faço isso por você 😏 Mas você precisa de algumas explicações e exemplos. Como um exemplo rápido e grosseiro:
* se uma postagem tiver links externos conectados a jogos de azar, sexo, criptomoedas, etc. (semelhante é arriscado neste contexto, aliás), então uma postagem é classificada como spam. Exemplo: www.buy-crypto.deal
Isso você terá que ajustar caso a caso, pois terá falsos positivos e falsos negativos.
Então você terá que dar algumas diretrizes para o conteúdo também. Mas ao testar:
* se o nome de usuário for "testjon", ignore a análise do conteúdo e classifique-o diretamente como spam. Sua resposta será "SPAM - é o Jon"
Aliás, ele pode ver o usuário?
## Regras para outro conteúdo
Quando uma postagem passar pela análise de spam e você tiver certeza de que é conteúdo legítimo, sua única resposta será "NÃO É SPAM".
Algo assim. Você tem que testar, é claro. E toda vez que você obtiver uma resposta incorreta, tente encontrar o ponto confuso. Mas não dê à IA a oportunidade de escolher o que pode fazer, porque ela então tomará a direção final, mais fácil ou mais agradável. Ela tem a necessidade codificada de responder e ficar feliz.
Acabei de ativar isso e estou animado para ver como vai!
Existe alguma configuração ou consideração para o nível de confiança que os usuários têm?
Por exemplo: não preciso que a IA seja ativada para TL2 e acima, eles conquistaram seu lugar e não devem ser considerados para verificação. Se eles enlouquecerem, teremos que ter uma conversa com eles 
2 posts foram divididos para um novo tópico: Discourse AI plugin missing
Como isso está substituindo o Akismet, me pergunto qual é a melhor alternativa para detecção/prevenção de spam se você não quiser os custos de LLM que vêm com IA?
Na verdade, o Gemini 2.0 Flash está disponível gratuitamente, desde que você não envie um milhão de requisições por dia. Ele está funcionando bem para o meu fórum agora com zero custo, e é definitivamente mais preciso e “inteligente” que o Akismet.
No entanto, se a detecção de spam por IA falhar, ainda tenho o plugin Akismet instalado no meu site e pronto para uso, caso eu precise dele novamente, e acho que você ainda pode instalá-lo. (Como ele está sendo descontinuado, não espero que ele permaneça para sempre). Lembre-se também que os níveis de confiança são um núcleo fundamental do Discourse que ajudam você a gerenciar spam no seu site. 
Que legal, é possível colocar um limite de tokens para garantir que o limite (custo zero) esteja lá do LLM?
Pelo que sei, acho que se você exceder o limite, a API do LLM simplesmente parará de responder. Minha conta do Google Cloud Console não tem uma conta de faturamento anexada, e eu ainda posso usar a API gratuitamente no nível gratuito, então você deve ficar bem.
Uma postagem foi dividida em um novo tópico: Melhorando a detecção de spam por IA para edições e mesclagens
Onde obtenho a “Chave de API do serviço que hospeda o modelo”?
Se você estiver em nossa hospedagem, poderá usar o LLM Small.
Caso contrário, você precisará configurar um LLM e obter uma chave da OpenAI/Google/Anthropic/X/o que quer que seja…
Ah, uma chave de API deles, não do Discourse.
Habilitar a detecção de spam por IA com o Gemini 2.0 Flash não parece ter ajudado a bloquear esse material. Eu nunca tive um spam tão óbvio passando pelo filtro antes. Talvez seja especificamente projetado para sites Discourse?
| [Erro do QuickBooks Payroll Após uma Atualização +1-800-223-1608 Resolução Passo a Passo](https://www.foodtalkcentral.com/t/quickbooks-payroll-error-after-an-update-1-800-223-1608-step-by-step-resolution/18669) [novo](https://www.foodtalkcentral.com/t/quickbooks-payroll-error-after-an-update-1-800-223-1608-step-by-step-resolution/18669 \"novo tópico\") | [Américas - Canadá](https://www.foodtalkcentral.com/c/canada/7) | [![|24x24](upload://1Q8KV2bBz93mPnuYtm9iAYRdJbr.png \"xabibe4257 - Criador do Tópico\") ](https://www.foodtalkcentral.com/u/xabibe4257)[![|24x24](upload://q1duD7o9bzWuTP6aWjezml7TCYS.png \"system - Último Postador\")](https://www.foodtalkcentral.com/u/system) | [1](https://www.foodtalkcentral.com/t/quickbooks-payroll-error-after-an-update-1-800-223-1608/18669/1) | 2 | [1h](https://www.foodtalkcentral.com/t/quickbooks-payroll-error-after-an-update-1-800-223-1608/18669/2) | |----|----|----|----|----|----| | [Entendendo o Erro de Atualização da Tabela de Impostos do QuickBooks Payroll +1-800-223-1608](https://www.foodtalkcentral.com/t/understanding-quickbooks-payroll-tax-table-update-error-1-800-223-1608/18657) [novo](https://www.foodtalkcentral.com/t/understanding-quickbooks-payroll-tax-table-update-error-1-800-223-1608/18657 \"novo tópico\") | [Américas - 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Último Postador\")](https://www.foodtalkcentral.com/u/system) | [1](https://www.foodtalkcentral.com/t/understanding-quickbooks-payroll-error-ps107-1-800-223-1608/18640/1) | 2 | [2h](https://www.foodtalkcentral.com/t/understanding-quickbooks-payroll-error-ps107-1-800-223-1608/18640/2) | | [Lista Completa de Números de Contato de Suporte ao Cliente QuickBooks® nos EUA: Seu Guia de Especialista](https://www.foodtalkcentral.com/t/full-list-of-quickbooks-customer-support-usa-contact-numbers-your-expert-guide/18517) [novo](https://www.foodtalkcentral.com/t/full-list-of-quickbooks-customer-support-usa-contact-numbers-your-expert-guide/18517 \"novo tópico\") | [Américas - Canadá](https://www.foodtalkcentral.com/c/canada/7) | [![|24x24](upload://629dxMtGyMlino1LevLopQN2wkZ.png \"domew40238 - Criador do Tópico\") ](https://www.foodtalkcentral.com/u/domew40238)[![|24x24](upload://q1duD7o9bzWuTP6aWjezml7TCYS.png \"system - Último Postador\")](https://www.foodtalkcentral.com/u/system) | [1](https://www.foodtalkcentral.com/t/full-list-of-quickbooks-customer-support-usa-contact-numbers-your-expert-guide/18517/1) | 2 | [5h](https://www.foodtalkcentral.com/t/full-list-of-quickbooks-customer-support-usa-contact-numbers-your-expert-guide/18517/2) | | [Guia de Referência 2025: Números de Suporte para Erros e Folha de Pagamento do QuickBooks® Completo](https://www.foodtalkcentral.com/t/complete-quickbooks-payroll-error-support-numbers-2025-reference-guide/18516) [novo](https://www.foodtalkcentral.com/t/complete-quickbooks-payroll-error-support-numbers-2025-reference-guide/18516 \"novo tópico\") | [Ásia](https://www.foodtalkcentral.com/c/asia/39) | [![|24x24](upload://629dxMtGyMlino1LevLopQN2wkZ.png \"domew40238 - 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Criador do Tópico\") ](https://www.foodtalkcentral.com/u/jofohe)[![|24x24](upload://q1duD7o9bzWuTP6aWjezml7TCYS.png \"system - Último Postador\")](https://www.foodtalkcentral.com/u/system) | [1](https://www.foodtalkcentral.com/t/complete-list-of-caribbean-support-the-detailed-official-guide/18496/1) | 2 | [6h](https://www.foodtalkcentral.com/t/complete-list-of-caribbean-support-the-detailed-official-guide/18496/2) | | [\\[Ligar^Agente^Direto\\] Qual Número Conecta ao Suporte de Pacotes de Férias da Expedia? {Disque +1-855-510-6777}](https://www.foodtalkcentral.com/t/call-agent-direct-what-number-connects-to-expedia-vacation-package-support-dial-1-855-510-6777/18479) [novo](https://www.foodtalkcentral.com/t/call-agent-direct-what-number-connects-to-expedia-vacation-package-support-dial-1-855-510-6777/18479 \"novo tópico\") | [Américas - Canadá](https://www.foodtalkcentral.com/c/canada/7) |
Sua chave de API é inválida, por isso não está realizando nenhum teste.
Se você fizer um teste em https://www.foodtalkcentral.com/admin/plugins/discourse-ai/ai-spam e colar esse URL, você receberá um erro 500. Se você examinar os logs em
/var/discourse/shared/web-only/log/rails/production.log e procurar por " 500 ", você verá
Completed 200 OK in 399ms (Views: 123.1ms | ActiveRecord: 0.0ms (0 queries, 0 cached) | GC: 22.9ms)
DiscourseAi::Completions::Endpoints::Gemini: status: 400 - body: {
"error": {
"code": 400,
"message": "API key not valid. Please pass a valid API key.",
"status": "INVALID_ARGUMENT",
"details": [
{
"@type": "type.googleapis.com/google.rpc.ErrorInfo",
"reason": "API_KEY_INVALID",
"domain": "googleapis.com",
"metadata": {
"service": "generativelanguage.googleapis.com"
}
},
{
"@type": "type.googleapis.com/google.rpc.LocalizedMessage",
"locale": "en-US",
"message": "API key not valid. Please pass a valid API key."
}
]
}
}
Ah, obrigado. Selecionei acidentalmente o Gemini 2.0 Flash em vez do Gemini 2.0 Flash Lite. Agora está testando OK.