要设置一个搓揉线公式，确保结果中不出现政治、seqing、db和暴力等内容，可以按照以下步骤进行：

1. 数据筛选：准备一批文本数据，可以是网络文章、评论、新闻等。使用数据筛选工具，如自然语言处理（NLP）模型或文本分类算法，对数据进行初步筛选，排除包含政治、seqing、db和暴力等内容的文本。

2. 构建关键词库：根据需要，建立一个包含政治、seqing、db和暴力等敏感词汇的关键词库。这些关键词可以包括相关政治人物、敏感事件、亵渎性词汇、db术语、暴力行为等。

3. 文本分类：使用文本分类算法，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）或深度学习模型，对文本进行分类。训练这些算法的训练集应包含标记为政治、seqing、db和暴力等的文本样本，以及一些正常的文本样本。

4. 敏感词过滤：对输入的文本进行敏感词过滤。使用关键词库中的词汇，通过字符串匹配或正则表达式等方法，对文本进行检测和过滤。如果文本中包含关键词库中的敏感词汇，将其标记为不合规的内容。

5. 人工审核：设置一个人工审核的步骤，对被标记为不合规的文本进行人工审核。这可以通过雇佣审核员或使用众包平台来完成。审核员将检查被标记为不合规的文本，确认是否确实包含政治、seqing、db和暴力等内容，并根据需要采取相应措施。

6. 持续更新：定期更新关键词库，以识别新的敏感词汇和内容。也可以通过改进文本分类算法，提高准确性和过滤效果。

需要注意的是，敏感词过滤和文本分类算法并非完全准确，可能会存在误判或漏判的情况。因此，人工审核步骤是非常重要的，以确保结果中不会出现政治、seqing、db和暴力等内容。