这一系列文章介绍了 LLM 应用中“信任边界”的概念，强调任何进出模型的数据都是不可信的。文章详细介绍了不可信输入可能进入的三个主要区域：用户输入、检索到的内容（如 RAG 中）以及模型输出。文章提供了 Python 和 Java 的代码示例，演示如何使用 SAFE 模式来防御提示注入和其他漏洞，该模式涉及在系统提示中清晰地界定数据，以区别于指令。 AI
影响 通过提供处理不可信数据的具体模式，增强了 LLM 应用的安全性和可靠性。
排序理由 文章提供了用于保护 LLM 应用的实用代码示例和模式，重点关注输入验证和提示注入防御。
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