月度归档： 2025 年 12 月

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什么是 ‘Negative Prompts’？在 LangChain 中如何显式告诉 Agent “不要做什么”以减少误操作

大模型时代下的指令精度与挑战 随着大型语言模型（LLM）技术的飞速发展，我们正步入一个由人工智能驱动的全新时代。LLM强大的文本生成、理解和推理能力，使得构建智能助手、自动化工作流程、甚至是自主决策系统成为可能。在LangChain这样的框架中，通过将LLM与各种工具（Tools）、内存（Memory）和规划（Planning）机制相结合，我们能够创建出功能强大、能够执行复杂任务的Agent。这些Agent能够理解自然语言指令，自主选择并调用工具，从而完成从数据查询到代码生成等一系列操作。 然而，大模型的强大能力也伴随着一个核心挑战：控制。LLM本质上是概率模型，它们的“创造性”和“泛化能力”在带来惊喜的同时，也可能导致它们偏离预期，产生不准确、不安全、不相关甚至是有害的输出或行为。例如，一个旨在提供金融建议的Agent可能会在用户不经意间询问健康问题时，尝试给出医疗建议；一个负责处理敏感数据的Agent可能会在某种特定输入下，无意中泄露信息；或者一个代码生成Agent可能会生成不符合安全规范的代码。 为了确保Agent的行为符合我们的期望，并最大限度地减少误操作，我们不仅需要明确地告 …

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解析 ‘Output Formatting’ (XML/JSON)：为什么 XML 在处理长文本嵌套时通常比 JSON 更稳定？

各位同仁，下午好。今天，我们将深入探讨数据序列化领域中的一个经典议题：在处理长文本与复杂嵌套结构时，为什么 Extensible Markup Language (XML) 通常比 JavaScript Object Notation (JSON) 表现出更高的稳定性。作为编程专家，我们不仅仅要了解语法，更要理解其背后的设计哲学、工程实践以及它们如何影响我们系统的健壮性。 数据序列化：现代软件的基石 在现代分布式系统、微服务架构以及客户端-服务器通信中，数据序列化是不可或缺的环节。它允许我们将程序中的复杂数据结构（如对象、列表）转换为一种可传输或可存储的格式，并在接收端将其反序列化回原始结构。这种能力是实现系统间互操作性的核心。 常见的序列化格式多种多样，但 XML 和 JSON 无疑是其中最主流的两种。它们各有千秋，在不同的应用场景中展现出独特的优势。JSON 以其轻量、易读、与 JavaScript 原生兼容的特性，迅速成为 RESTful API 和 Web 应用的首选。而 XML 凭借其强大的结构描述能力、丰富的工具生态系统和久经考验的企业级应用，长期以来一直是数据交换、文档存 …

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深入 ‘System Message’ 角色锁定：如何防止用户通过‘绕过攻击（Jailbreak）’篡改 Agent 的核心指令？

各位开发者、技术同仁们： 欢迎来到今天的讲座，我们将深入探讨一个在构建基于大语言模型（LLM）的Agent时至关重要且日益严峻的挑战——如何防止用户通过“绕过攻击”（Jailbreak）篡改Agent的核心指令，从而确保其行为的鲁棒性、安全性和可控性。 在当今AI快速发展的时代，Agent作为能够理解、推理、规划并执行任务的智能实体，正变得越来越普及。而其核心指令，通常通过“System Message”或“System Prompt”形式提供，是Agent行为的“宪法”，决定了它的角色、能力、限制和目标。一旦这些核心指令被恶意用户成功绕过或篡改，后果将是灾难性的：从生成不当内容、泄露敏感信息，到执行有害操作、损害品牌声誉，甚至引发法律责任。因此，对Agent核心指令进行角色锁定，使其能够抵抗各种绕过攻击，是构建任何可靠Agent的基石。 本次讲座将从编程专家的视角，围绕这一主题，提供一系列从Prompt工程、输入输出处理、架构设计到模型训练的深度防御策略，并辅以详尽的代码示例，力求逻辑严谨、切实可行。 1. 引言：Agent核心指令的脆弱性与绕过攻击的威胁 1.1 什么是System …

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什么是 ‘Few-shot Prompting’ 的动态采样？利用向量索引动态为当前问题匹配最相关的示例

各位同仁，各位对人工智能充满热情的开发者们，大家上午好！ 今天，我将带领大家深入探讨一个在大型语言模型（LLM）时代日益重要的技术：Few-shot Prompting 中的动态采样 (Dynamic Sampling in Few-shot Prompting)。具体来说，我们将聚焦于如何利用强大的向量索引 (Vector Indexes) 技术，为每一个特定的问题，智能地匹配并检索出最相关的示例，从而显著提升我们与LLM交互的效率和效果。 在过去几年里，LLM展现出了令人惊叹的语言理解和生成能力。从文本摘要到代码生成，从情感分析到复杂推理，它们的应用场景几乎无所不包。然而，要让这些模型在特定任务上发挥最佳性能，仅仅提供一个简单的指令往往是不够的。这就是 Few-shot Prompting 登场的原因。 第一章：Few-shot Prompting 的基石与挑战 1.1 Few-shot Prompting 概述 Few-shot Prompting，顾名思义，是指在向大型语言模型发出请求时，除了提供任务指令和待处理的查询（Query）之外，还会附带少量（"few&quo …

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解析 ‘Chain of Thought’ (CoT)：如何在 Prompt 中诱导模型进行多步推演以提升逻辑精度？

各位开发者，各位对人工智能前沿技术抱有热忱的同仁们： 欢迎来到今天关于大型语言模型（LLM）高级Prompt工程的讲座。今天，我们将深入探讨一个在过去几年中显著提升LLM能力，尤其是在复杂逻辑推理方面表现的关键技术——Chain of Thought (CoT)，即“思维链”或“推理链”。我们将从编程专家的视角，剖析CoT的原理，它如何诱导模型进行多步推演，从而提升逻辑精度，并提供详尽的代码示例和实践指导。 一、 引言：直面LLM的推理挑战 大型语言模型在文本生成、翻译、摘要等任务上展现了惊人的能力，但当面对需要多步推理、复杂计算或深刻逻辑理解的问题时，它们有时会显得力不从心。传统的“直接问答”式Prompt，即直接提出问题并期望模型给出最终答案，常常会导致模型“跳过”中间推理过程，直接给出看似合理但实则错误的结论。这就像一个学生在数学考试中只写答案不写步骤，一旦答案错误，我们无从得知问题出在哪里。 例如，考虑一个简单的算术题：“一个商店有100个苹果。第一天卖了35个，第二天卖了42个。商店还剩下多少个苹果？”如果直接问LLM最终答案，它可能会直接计算 100 – 35 – 42，或 …

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深入 ‘Fine-tuning’ vs ‘RAG’：在什么场景下你应该选择微调模型而不是在 LangChain 里塞上下文？

各位同仁，各位技术爱好者，大家好！ 今天，我们齐聚一堂，共同探讨生成式AI领域中两个至关重要且常被拿来比较的概念：Retrieval Augmented Generation (RAG) 和 Fine-tuning (微调)。随着大型语言模型（LLMs）的普及，我们面临的挑战不再仅仅是如何使用它们，更是如何高效、精准、经济地将它们应用于特定业务场景。我们常常会听到这样的疑问：我的LLM不够聪明，它不知道我们公司的内部规章制度，它也无法以我们期望的语气与客户交流。面对这些问题，我们应该选择在LangChain这样的框架中塞入大量上下文，也就是RAG，还是应该投入资源去微调一个模型呢？ 这并非一个简单的二元选择题。作为编程专家，我们的职责是深入理解这两种方案的原理、优势、局限性，并根据具体的业务需求、数据特点和资源预算，做出最明智的战略决策。今天的讲座，我将带大家抽丝剥茧，深入剖析RAG与Fine-tuning，尤其聚焦于在何种场景下，我们应该果断选择微调模型，而非仅仅依赖上下文填充。 一、生成式AI的挑战与解决方案概览 大型语言模型，如GPT系列、Llama系列，以其惊人的通用知识和强大 …

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解析 ‘Tokenization’ 陷阱：为什么不同的分词器（Tiktoken vs SentencePiece）会影响 RAG 的分割边界？

在构建基于检索增强生成 (RAG) 系统的过程中，我们常常关注检索模块的效率、生成模型的性能，以及如何设计高效的向量数据库。然而，一个看似基础却极易被忽视的环节——分词 (Tokenization)，却可能成为影响整个RAG系统性能的关键“陷阱”。不同的分词器，如OpenAI模型家族使用的Tiktoken和广泛应用于多语言场景的SentencePiece，其工作原理和分词结果的差异，将直接影响我们的文档分割边界，进而对RAG的检索准确性和生成质量产生深远影响。 今天，我们将深入探讨这一陷阱，剖析不同分词器的工作机制，并通过代码实例展示它们如何导致RAG系统中的分割边界问题，并提出相应的缓解策略。 第一章：分词的基石——为什么我们需要Tokenization？ 在深入探讨分词器的差异之前，我们首先要理解分词在自然语言处理（NLP）特别是大型语言模型（LLM）中的核心作用。 1.1 什么是分词？ 分词是将连续的文本序列切分成更小、有意义的单元（tokens）的过程。这些单元可以是单词、子词（subword）、字符或字节。LLM不能直接处理原始文本，它们需要将文本转换为模型能够理解的数值表示 …

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什么是 ‘Prompt Caching’？解析如何利用 Claude/DeepSeek 的缓存特性大幅降低重复上下文的费用

欢迎大家来到今天的技术讲座，我们今天的主题是——“Prompt Caching：如何利用大型语言模型的缓存特性，大幅降低重复上下文的费用”。在LLM应用开发日益普及的今天，理解并高效利用这些底层优化机制，对于控制成本、提升性能至关重要。 I. 大型语言模型与效率挑战 大型语言模型（LLM）的出现，无疑是人工智能领域的一场革命。它们凭借强大的文本理解、生成和推理能力，正在重塑我们与数字世界的交互方式。从智能客服、内容创作到代码辅助，LLM的应用场景层出不穷。 然而，伴随其强大能力而来的，是其显著的计算资源消耗和运营成本。LLM的计费模式通常基于“Token”数量，即模型处理的输入文本和生成输出文本的最小单位。一个常见的计费方式是：输入Token按一个价格计费，输出Token按另一个价格计费，通常输出Token的价格更高。 成本 = (输入Token数量 * 输入Token单价) + (输出Token数量 * 输出Token单价) 在许多实际应用中，我们常常会发现大量的上下文（Prompt）是重复的。例如： 聊天机器人： 每次对话，都需要发送完整的对话历史，其中包含大量的系统指令、角色设定 …

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解析 ‘Streaming JSON Parser’：如何在模型输出的同时，实时解析并展示部分生成的结构化内容？

各位同学，各位同仁，大家好！ 今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个在现代数据处理和用户体验领域日益关键的话题——“Streaming JSON Parser”，特别是在如何实时解析并展示部分生成的结构化内容这一特定场景下的应用。在大型语言模型（LLM）和实时API交互日益普及的今天，我们经常面临这样的挑战：一个庞大的JSON结构正在生成中，但我们希望在它完全生成之前，就能看到并操作其中已经完成的部分。这不仅仅是为了节约时间，更是为了提供流畅、响应迅速的用户体验。 传统的JSON解析方式，无论是DOM（Document Object Model）风格的一次性加载整个文档到内存，还是SAX（Simple API for XML，其JSON对应物通常是事件驱动解析）风格的事件流处理，都各有其局限性。DOM解析器在处理大型JSON或流式数据时会消耗大量内存，并引入显著的延迟，因为它必须等待整个文档接收完毕才能开始构建内存中的对象图。SAX风格的解析器虽然内存效率更高，通过回调函数处理遇到的每个“事件”（如开始对象、结束键、值等），但它通常只报告“完整”的事件。例如，它会在遇到一个完整的字符串值后才 …

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深入 ‘Model Provider’ 负载均衡：如何在 OpenAI、Azure 和自建集群间分配请求以压榨成本？

深入探讨 LLM 请求的智能负载均衡：在 OpenAI、Azure AI 与自建集群间实现成本效益最大化 随着大型语言模型（LLM）技术的飞速发展与广泛应用，从智能客服、内容生成到代码辅助，LLM 正在深刻改变我们的工作和生活方式。然而，伴随其强大能力而来的，是显著的运行成本。尤其是在高并发、大规模请求的场景下，LLM API 的调用费用可能迅速累积，成为企业的一大负担。如何在这种背景下，在保证服务质量、可用性和性能的前提下，尽可能地压榨成本，成为技术决策者和工程师们面临的关键挑战。 解决方案的核心在于构建一个智能的 LLM 请求负载均衡系统。这个系统不仅仅是简单的请求分发，它更需要理解不同 LLM 提供商的优劣、实时成本、性能指标、配额限制，并结合业务需求进行动态决策。本文将深入探讨如何在 OpenAI、Azure AI 以及自建 LLM 集群之间，构建一个具备成本感知、性能优先和高可用性的智能负载均衡层。 一、LLM 时代的成本挑战与多提供商策略的必然性 LLM 的使用成本主要来源于两个方面：API 调用费用（按 Token 计费）和自建模型的硬件及运维费用。OpenAI 和 Az …

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