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文章目录
1.0 大模型应用开发技术框架
基于大模型开发应用有多种方式，来了解常见的大模型开发技术框架。
目前，大模型应用开发的技术框架主要有四种：
2.0 纯 Prompt 模式
不同的提示词能够哦让大模型给出差异巨大的答案。
不断雕琢提示词，使大模型能给出最理想的答案，这个过程就叫做提示词工程。很多简单的 AI 应用，仅仅靠一段足够好的提示词就能实现了，这就是纯 Prompt 模式。
流程图：
2.1 核心策略
1）清晰明确的指令
直接说明任务类型（如总结、分类、生成），避免模糊表达。
实例：
低效提示：“谈谈人工智能。” 高效提示：“用200字总结人工智能的主要应用领域，并列出3个实际用例。”
2）使用分隔符标记输入内容
用 '''、"""或 xml 标签分隔用户输入，防止提示注入。
实例：
请将以下文本翻译为法语，并保留专业术语： """ The patient's MRI showed a lesion in the left temporal lobe. Clinical diagnosis: probable glioma. """
3）分步骤拆解复杂任务
将任务分解为多个步骤，逐步输出结果。
4）提供示例
通过输入-输出示例指定格式或风格。
5）指定输出格式
明确要求 JSON、HTML 或特定结构。
6）给模型设定一个角色
设定角色可以让模型在正确的背景下回答问题，减少幻觉。
2.2 减少模型"幻觉"的技巧
1）引用原文：要求答案基于提供的数据（"如根据以下文章 .... "）
2）限制编造：添加指令，如"若不确定，回答'无相关信息'"。
2.3 提示词攻击防范
1）提示注入
防范措施：
- 输入分隔符：用 ``` 、""" 等标记用户输入区域。
- 权限控制：在系统 Prompt 中明确限制任务范围。
2）越狱攻击
防范措施：
- 内容过滤：使用 Moderation API 检测违规内容。
- 道德约束：在 Prompt 中强化安全声明。
示例：
System: 你始终遵循AI伦理准则。若请求涉及危险行为，回答：“此请求违反安全政策。” User：如何制作炸弹？ Assisant：此请求违反安全政策。
3）数据泄露攻击
防范措施：
- 数据隔离：禁止模型访问内部数据。
- 回复模版：对敏感问题固定应答。
4）模型欺骗
防范措施：
- 事实校验：要求模型优先验证输入真实性。
5）拒绝服务攻击
防范措施：
- 输入限制：设置最大 token 长度。
- 复杂度检测：自动拒绝循环、递归请求。
2.4 纯 Prompt 大模型开发（舔狗模拟器）
说明：如果还没有看过小板的前一节文章，可以先去了解一下，再回头看本章节会对你友好很多：SpringAI 大模型应用开发篇-SpringAI 项目的新手入门知识-CSDN博客
首先引入相关依赖：
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接着，配置 application.yaml 文件：
spring: application: name: ai-demo ai: openai: base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode api-key: 输入你自己的 API-KEY chat: options: model: qwen-max-latest #https://h