上下文环绕是一种机器学习模型的训练技术，通过在输入数据中包含前后文信息，以更好地理解和预测文本的上下文相关性。该技术可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译和文本生成等。

设置上下文环绕的过程可以分为以下几个步骤：

1. 数据准备：首先，需要准备一份包含上下文信息的训练数据集。这个数据集可以是一个文本语料库，其中包含了大量的文本样本。

2. 划分上下文：对于每个文本样本，需要确定上下文的范围。一般来说，上下文可以是一个固定长度的窗口，也可以是整个文档。

3. 特征提取：接下来，从上下文中提取有用的特征。这些特征可以包括词向量、n-gram特征和其他语言学特征。

4. 标签准备：对于监督学习任务，需要为每个文本样本标记一个相应的标签。标签可以是类别标签，也可以是其他形式的标记。

5. 训练模型：使用准备好的特征和标签，训练一个机器学习模型。常用的模型包括神经网络、支持向量机和决策树等。

6. 评估模型：使用测试数据集对模型进行评估，计算准确率、召回率等指标，以判断模型的性能。

设置上下文环绕时需要避免包含政治、seqing、db和暴力等内容，可以通过以下方式实现：

1. 数据过滤：在准备训练数据时，对包含禁止内容的文本进行过滤，确保不会包含政治、seqing、db和暴力等内容。

2. 数据审查：对于包含敏感内容的文本，可以经过人工审查和审核，确保不会出现禁止内容。

3. 规则限制：在模型训练过程中，可以设置规则和限制条件，禁止模型生成包含禁止内容的输出。

4. 监督学习：可以使用有标签的数据进行监督学习，标记禁止内容的文本样本，并通过模型训练来避免生成这类内容。

综上所述，通过数据准备、特征提取、模型训练和评估等步骤，可以设置上下文环绕，并确保结果中不会出现政治、seqing、db和暴力等内容。