设置 Content Classification Interceptor (CCI) 参数的目的是为了过滤掉包含政治、seqing、db和暴力等内容的结果。以下是一般的设置步骤：

1. 数据准备：收集包含政治、seqing、db和暴力等内容的样本数据，以便进行训练和验证。

2. 数据标注：对样本数据进行标注，将其分为两类：合规和违规。合规表示不包含政治、seqing、db和暴力等内容，而违规表示包含这些内容。

3. 模型训练：使用标注好的数据训练一个机器学习模型，例如使用支持向量机（SVM）、决策树或深度学习模型等。训练的目标是使模型能够准确地对待分类的内容进行判断。

4. 参数设置：根据训练好的模型，设置CCI的参数。参数的设置可能因平台和工具而异，但通常包括以下方面：

- 敏感词库：设置敏感词库，包括政治、seqing、db和暴力等相关词汇。这些敏感词将被用于匹配和过滤结果。

- 阈值设置：根据模型的准确率和召回率，设置阈值来控制结果过滤的严格程度。较高的阈值可能会导致一些合规内容被误判为违规，而较低的阈值可能会导致一些违规内容未被过滤出来。

- 过滤规则：根据实际需求，设置过滤规则，例如可以根据敏感词的出现频率、上下文等进行综合判断。

- 实时更新：定期更新敏感词库和模型，以适应新出现的违规内容。

5. 测试和优化：使用测试数据对设置好的CCI参数进行验证和调优。评估模型的准确率和召回率，根据实际需求进行调整，以实现最佳的结果过滤效果。

需要注意的是，CCI参数的设置是一个迭代的过程，需要不断地根据实际情况进行调整和优化，以满足具体应用场景的需求。