LLMOps 实践常常忽视检索语料库和提示模板的关键依赖性，认为它们不如模型本身重要。与传统的软件开发中固定和版本化依赖项不同，文档和提示等基于文本的输入通常以不太严格的方式进行管理，例如 Google Docs 或简单的目录。这种缺乏控制使得 LLM 应用程序容易受到提示注入和信息微妙操纵的影响，因为检索到的文档可以充当隐藏指令或工程统计数据，从而影响模型输出。为了减轻这些风险，文章提出实施一种“摄入门”（ingest gate）机制，类似于内容的锁定文件（lockfile），在文档进入检索索引之前对其进行分类和跟踪，从而控制进入系统的内容，而不是试图过滤输出。 AI
影响 通过将文本输入视为与代码类似的关键依赖项，来增强 LLM 应用程序的可靠性，以防止提示注入和数据操纵。
排序理由 文章讨论了管理 LLM 应用程序输入的实际工程建议，类似于软件开发工具或技术。
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