智能体的系统提示词加固是指通过优化，补充，约束系统提示词的内容和结构，增强其对模型“约束力”和“指导性”，让智能体在收到用户的请求时通过安全研判后来决定返回的内容，确保模型在复杂场景下行为可控、安全合规、效果稳定。不同约束的效果可能因“模型类型”、“应用场景”而异，本方案旨在为系统提示词加固提供指导，确保约束在多种情境下的适用性。 系统提示词的加固效果受到多种因素的影响，例如“模型类型”、“系统提示词的长度”，“加固内容在系统提示词中的位置”以及“添加的加固类型数量”等。在具体场景中，如何对系统提示词作安全加固，既要考虑模型特性和场景差异，还要兼顾加固内容的一致性和普适性。
笔者前公司在判断某个插件/三方包是否调用、调用次数、版本等情况时依然是在所有项目中“全局搜索”。这不仅会导致效率低下，还会带来麻烦。与此相似的情况是：你是否担心cookie这样容易被滥用的存储空间的“污染”？你是否在意依赖调用方代码中对有问题的API的调用？我们可以通过在项目中加入loader/plugin等方式去统计这些情况。并在公司内部形成一个“可视化平台”！
随着LLM的广泛应用，其生成内容的准确性和可靠性成为AI落地的关键挑战之一。幻觉（Hallucination）现象，即模型生成与事实不符或虚构的信息，不仅影响用户体验，更可能带来实际风险。本文将系统性分析LLM幻觉产生的根本原因，探讨其在实际应用中的优缺点，并结合RAG、SFT、强化学习、思维链、Agent Workflow等技术，提出多维度的优化方案。旨在为构建更可信、可控的大模型应用提供理论基础与实践路径，助力AI迈向更高的可靠性与价值创造。
本文系统性地阐述了自然语言转SQL（NL2SQL） 技术如何让非技术背景的业务分析师实现数据自助查询，从而提升数据驱动决策的效率与准确性。
