Strict Frog's Blog

Prompt模版(防攻击)

Prompt模版

背景 Prompt的安全和结构,这里只提供模版. 完整的prompt [System Prompt] [Tool Instructions] [Security Rules] [RAG Context] User Question System Prompt You are an AI assistant designed to solve user probl...

Posted by LuochuanAD on March 22, 2026

Promptテンプレート（攻撃防止）

Promptテンプレート

背景プロンプトの安全性と構造について、ここではテンプレートのみを提供します。完全なプロンプト [システムプロンプト] [ツールの指示] [セキュリティルール] [RAGコンテキスト] ユーザ質問システムプロンプトあなたはユーザの問題を推論し、必要に応じてツールを使用して解決するAIアシスタントです。ルール: 1. 常に正確で検証可能な情報を優先してく...

Posted by LuochuanAD on March 22, 2026

Prompt Template (Attack Prevention)

Prompt template

Background Prompt security and structure—this section provides only templates. Complete Prompt [System Prompt] [Tool Instructions] [Security Rules] [RAG Context] User Question System ...

Posted by LuochuanAD on March 22, 2026

Prompt之上下文管理和过滤

Prompt

背景在开发文件分析的ChatAgent时, 在多轮对话的场景中,用户上传一个文件进行分析,LLM根据这个文件分析结果来回答用户的问题. 那么在用户第2,3,4…次提问中,有时问题和文件毫无关系, 那么prompt的上下文始终包含文件的分析结果就变得不可取了, 因为输入的tokens太多,成本也变得太高.管理和过滤prompt上下文就非常有必要了分析 1, 最终的结果效...

Posted by LuochuanAD on March 20, 2026

Promptのコンテキスト管理とフィルタリング

技術ブログタイトルの翻訳

背景ファイル解析用のChatAgentを開発する際に、多ターン対話のシナリオでユーザーがファイルをアップロードして解析し、LLMがそのファイル解析結果に基づいてユーザーの質問に回答します。しかしユーザーの2回目、3回目、4回目…の質問では、質問がファイルと全く関係ない場合があります。この場合、プロンプトのコンテキストに常にファイルの解析結果を含めるのは適切ではなくなります。なぜな...

Posted by LuochuanAD on March 20, 2026

Context Management and Filtering in Prompts

Technical Blog Title

Background When developing a ChatAgent for document analysis, in multi-turn conversations, users upload a file for analysis, and the LLM answers user questions based on the analysis results of ...

Posted by LuochuanAD on March 20, 2026

AI时代下该如何生存

自我反思

AI时代下该如何生存? 在AI时代，工作被代替已经是必然了. 这意味着你的收入来源将不在稳定，每个月可支配的收入将会时多时少。而在这场变革中，真正决定你活下来的是抗风险能力：自身的负债额度，每月最低的消费成本，身体和心理的健康程度。当大部分中产阶级都被AI视为平等对待时,差距将会被拉大顶尖的人才将会突出，中层人将会被严重挤压底层人将会...

Posted by LuochuanAD on March 17, 2026

AI時代にどう生きるか

自己反省

AI時代でどのように生き残るか？ AI時代において、仕事が代替されるのは避けられません。これは、収入源が安定せず、毎月の可処分所得が増減することを意味します。この変革の中で、生き残るために本当に重要なのはリスク耐性です：自身の負債額、毎月の最低生活コスト、身体的および精神的な健康状態。大多数の中産階級がAIに一律に扱われるとき、格差は拡大します。 ...

Posted by LuochuanAD on March 17, 2026

How to Survive in the Age of AI

Self-Reflection

How to Survive in the AI Era? In the AI era, job displacement is inevitable. This means your income source will no longer be stable, and your monthly disposable income will fluctuate. In this tr...

Posted by LuochuanAD on March 17, 2026

Fine-tuning之高质量SFT数据结构设计

高质量SFT数据结构

背景微调模型能力 = 70% 数据结构设计 + 20% 数据质量 + 10% 训练参数这篇文章只讲 ”数据结构设计“. 高质量SFT数据的5个层级 Level 1 基础问答 Level 2 System Prompt Level 3 思考链 (CoT) Level 4 多轮对话 Level 5 Tool / RAG 分析 Level ...

Posted by LuochuanAD on March 15, 2026

Fine-tuning之简单的数据准备与预处理

Fine-tuning

背景私有LLM,最重要的是用私有数据对LLM进行微调(Fine-tuning).这篇文章先讲如何进行数据准备和预处理数据准备通过下载“斯坦福Alpaca训练所使用的数据集”得到如下格式的json文件: alpaca_data.json [ { "instruction": "Give three tips for staying healthy....

Posted by LuochuanAD on March 15, 2026

Fine-tuning之数据质量处理

数据清洗

背景微调模型能力 = 70% 数据结构设计 + 20% 数据质量 + 10% 训练参数这篇文章只讲数据质量, 也就是数据清洗完整数据清洗 Pipeline 原始数据 ↓ 格式统一 ↓ 简单去重 ↓ 语义去重 ↓ 垃圾过滤 ↓ 长度控制 ↓ 语言过滤 ↓ 语义匹配检测 ↓ 困惑度过滤 ↓ 最终SFT数据数据清洗 ...

Posted by LuochuanAD on March 15, 2026

Fine-tuning之SFT数据来源

数据来源分析

背景用于微调LM的SFT数据来源有哪些? 1 开源数据集常见： Stanford University Alpaca https://raw.githubusercontent.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/refs/heads/main/alpaca_data.json Hugging Face datasets https://hu...

Posted by LuochuanAD on March 15, 2026

高品質SFTデータ構造設計のファインチューニング

高品質SFTデータ構造

背景ファインチューニングモデルの性能＝ 70% データ構造設計 + 20% データ品質 + 10% トレーニングパラメータこの記事は「データ構造設計」にのみ焦点を当てます。高品質SFTデータの5つのレベル Level 1 基本的なQ&A Level 2 システムプロンプト Level 3 思考の連鎖 (CoT) Level 4 多段対話 ...

Posted by LuochuanAD on March 15, 2026

微調整のための簡単なデータ準備と前処理

ファインチューニング

背景プライベートLLMで最も重要なのは、プライベートデータを使ってLLMをファインチューニングすることです。本記事ではまずデータ準備と前処理の方法を解説します。データ準備スタンフォードのAlpacaトレーニングで使用されているデータセットをダウンロードすると、次のような形式のJSONファイルが得られます: alpaca_data.json [ { ...

Posted by LuochuanAD on March 15, 2026

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