在使用流量方式或模型方式接入大模型应用防火墙时，你可以选择预置的模型应用，大模型应用防火墙会自动解析适配对应数据。此外，你也可以自定义应用类型，让防火墙读取你指定的业务字段，完成检测。为确保大模型应用防火墙可以准确识别和检测目标内容，建议人工确认解析后的字段。本文以具体 DeepSeek 对话接口的 Schema 文件为例，介绍如何添加自定义应用类型，明确路径、提示词位置和响应位置信息。

界面说明

以下是 Schema 文件解析后，匹配参数的界面说明：

• 参数值（①）：请求体中的全部参数，可设置参数匹配条件以及需要送检的字段。
• JQ 表达式（②）：根据区域①设置的筛选条件自动生成 JQ 表达式，支持手动修改。
• 匹配结果（③）：设置需要送检的结果在结果队列的位置，并预览当前匹配结果。
• 原始 JSON（④）：从你的 Schema 文件解析的原始请求体数据。

步骤一 获取 Schema 文件

您可以使用 ApiFox 工具生成并导出接口对应的 Schema 文件。

1. 下载 ApiFox 工具。

2. 启动 ApiFox，在首页单击快捷请求。
   

3. 创建并发起请求。
   以 DeepSeek 对话 API 为例：

   curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Authorization: Bearer <DeepSeek API Key>" \
     -d '{
           "model": "deepseek-chat",
           "messages": [
             {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
             {"role": "user", "content": "Hello!"}
           ],
           "stream": false
         }'
   

   

4. 单击发送，获取请求成功的响应结果。
   

5. 确保有返回结果后，单击右上角保存为接口。
   

6. 填写接口名称后单击保存。
   

7. 单击接口右侧的···，选择导出。
   

8. 设置导出参数，如下图所示。

   • 数据格式：OpenAPI Spec
   • 导出范围：部分接口（所选接口即可）
   • OpenAPI Spec 版本：Open API 3.1
   • 文件格式：JSON
     

9. 单击导出，即可将 JSON schema 文件下载至本地。
   

步骤二 导入 Schema 文件

1. 在大模型应用防火墙的自定义应用类型配置页面，单击导入schema。
2. 选择准备好的 JSON schema 文件并确认上传。
   上传成功后，平台会自动解析导入的 Schema 文件，并且：
   • 提取 API 路径信息
   • 识别请求和响应参数结构
   • 生成初始的参数匹配配置

   说明

   请确认路径和请求方式是否正确。

   

步骤三 确认提示词位置

1. 单击提示词位置右侧匹配参数。
   
2. 在参数匹配界面，展开全部字段，并选择需要送检的参数字段。
   • 在提示词检测中，仅需检测用户输入提示词即可（对应当前示例中的 role 为 user）
   • 且当前示例 Schema 中，需要送检的内容对应 content 字段
     综上，需要设置筛选条件如下：
     
3. 预览 JQ 表达式。

   说明

   通常情况下无需修改。

   
4. 设置多条匹配结果的条件。
   请求体中可能会携带多轮上下文对话，所以生成的 JQ 表达式可能会命中多条匹配结果。实际上，提示词检测需要关注用户最新一轮的提示词输入，此处建议设置为“最后一项”即可。如果有其他自定义需求，或者希望检测全部上下文中的提示词输入，你也可以修改该配置。

   说明

   检测多条匹配结果可能会消耗更多 token。

   
5. 确认匹配结果是否符合预期。
   如下图所示，匹配结果符合原始 JSON 中需要送检的内容。
   
6. 确认无误后，单击确定。
   提示词位置自动填充确认过的 JQ 表达式。
   

步骤四 配置响应位置

1. 单击响应位置右侧匹配参数。
   
2. 在参数匹配界面，展开全部字段，并选择需要送检的参数字段。
   • 在响应检测中，仅需大模型回答内容即可（对应当前示例中的 role 为 assistant）
   • 且当前示例 Schema 中，需要送检的内容对应 content 字段
     综上，需要设置筛选条件如下：
     
3. 预览 JQ 表达式。

   说明

   通常情况下无需修改。

   
4. 设置多条匹配结果的条件。
   请求体中可能会携带多轮上下文对话，所以生成的 JQ 表达式可能会命中多条匹配结果。实际上，响应检测需要关注大模型最新一轮的响应输出，此处建议设置为“最后一项”即可。如果有其他自定义需求，或者希望检测全部上下文中的大模型输出，你也可以修改该配置。

   说明

   检测多条匹配结果可能会消耗更多 token。

   
5. 确认匹配结果是否符合预期。
   如下图所示，匹配结果符合原始 JSON 中需要送检的内容。
   
6. 确认无误后，单击确定。
   响应位置自动填充确认过的 JQ 表达式。
   
   至此，你已经完成了自定义应用类型的提示词位置和响应位置配置。