提示注入是一种漏洞，其中语言模型上下文窗口内的不可信文本可以作为指令执行，它不是一个需要修补的错误，而是一个根本性的架构缺陷。与旨在让模型说出禁止内容的越狱不同，提示注入通过欺骗模型服从嵌入在外部内容中的恶意指令来针对系统数据。有效的防御依赖于架构模式，例如 Simon Willison 的双 LLM 方法或 Google DeepMind 的 CaMeL，它们将可信指令与不可信数据分开，防止模型混淆它们的来源。 AI
影响 强调了需要架构解决方案来保护 LLM 集成，影响了开发人员构建和部署 AI Agent 的方式。
排序理由 该项目讨论了一个安全漏洞和架构解决方案，被视为一篇观点文章，而不是直接的公告或研究论文。
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