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提示注入是AI应用面临的最被低估的安全威胁。本文从真实踩坑经历出发，详解攻击向量、防护方案和实战代码。

大多数 RAG 系统的瓶颈根本不在 LLM，而在检索阶段。本文分享二十多个 RAG 项目中踩过的真实坑点和解法。

做 RAG 半年，踩了无数坑。向量数据库怎么选、chunk 怎么切、retrieval 不准怎么办——把真实的血泪经验写出来，省得你再走一遍弯路。

从实战角度总结 RAG 系统开发和优化过程中的 7 个关键教训，包括 Chunk 策略、Hybrid Search、Reranker 等

一个从零搭建RAG系统的开发者，分享如何从"勉强能用"优化到"真正好用"的实战经验。没有理论堆砌，全是踩坑心得。

RAG系统是提示注入的重灾区，间接注入和存储型注入比你想的更常见。多层防御不是可选项，是必须项。