汤不热吧
怎样通过“间接注入”劫持基于RAG系统的LLM代理？
概述：RAG与间接注入的威胁 随着大语言模型（LLM）代理的兴起，将模型的能力与外部知识库相结合（即检索增强生成，RAG）已成为主流的部署范式。RAG系统极大地增强了LLM的时效性和专业性，但同时也引入了一个新的安全漏洞：间接注入（Indi...
人工智能和大数据
第5页wordpress调整图片大小报错Image could not be processed.
在使用 WordPress 搭建网站时，图片处理（如上传、缩放、裁剪或生成缩略图）是非常基础且关键的功能。然而，当处理大型或高分辨率图片时，用户经常会遇到一个令人沮丧的错误提示：“Image could not be processed.”...
rancher rke搭建的集群将某个负载设置specific node的调度策略，发现大量的Evicted状态的pod的原因
在使用Rancher RKE部署的Kubernetes集群中，AI/ML负载（如训练任务、推理服务）经常需要精确调度到特定的GPU节点上。我们通常使用nodeSelector或nodeAffinity来实现这一目标。然而，当这些负载被集中调...
有没有成熟的工具能可视化百万级向量的聚类分布，用于排查检索结果不准的问题？
在构建大规模检索增强生成（RAG）或向量相似度搜索系统时，查询结果不准确是一个常见且棘手的问题。这通常源于嵌入模型生成的高维向量空间出现了数据漂移（Data Drift）或模态塌陷（Mode Collapse）。排查这类问题最直观的方法是可...
更换 Embedding 模型后，是否有免重导数据的索引映射或近似检索转换方案？
痛点：更换Embedding模型与海量数据重索引 在AI基础设施中，向量数据库（Vector Database）是RAG（Retrieval-Augmented Generation）和语义搜索的核心。随着新模型（如BGE、GTE或定制模型...
刚写入的 Embedding 向量，在分布式架构下最快多久能被 Search 接口搜到？
在构建实时RAG（检索增强生成）或高频更新的推荐系统时，一个核心挑战是写入即时可见性（Read-After-Write Consistency, RAWC）。用户刚上传的文档或刚产生的向量，必须在最短的时间内被搜索接口捕获。那么，刚写入的E...
如何利用Base64编码和身份扮演策略实现LLM的越狱？
深入理解LLM对抗性攻击：Base64与身份扮演策略的防御实践 近年来，大型语言模型（LLM）的部署已成为AI基础设施的核心，但随之而来的是对模型安全性和鲁棒性的挑战。Prompt Injection（提示词注入）是目前最常见的攻击手段之一...
针对头部向量的高频访问，向量库层面的热点缓存（Cache）机制是如何实现的？
导言：为什么向量检索需要热点缓存？ 在现代的大规模向量检索系统（如基于HNSW或IVFFlat的系统）中，数据通常存储在SSD甚至HDD上，或者通过网络文件系统（NFS）访问。尽管ANN（Approximate Nearest Neighb...
怎样建立AI模型漏洞报告与响应机制（Vulnerability Disclosure）？
随着AI模型在关键业务中的应用日益广泛，模型自身的安全和鲁棒性成为AI基础设施团队关注的焦点。传统的软件漏洞报告机制（Vulnerability Disclosure/VDR）需要被扩展，以适应AI独有的风险，例如对抗性攻击、数据泄漏或意外...
在移动端（ARM 架构）跑向量检索，内存开销和延迟能否满足实时毫秒级响应？
挑战：移动端向量检索的瓶颈 随着生成式AI和个性化推荐的普及，将向量检索能力部署到边缘设备（如手机、IoT设备）的需求日益增长。然而，在典型的移动端ARM架构设备上，实现“实时毫秒级响应”（通常要求延迟小于10ms）面临两大核心挑战： 内存...