提示词注入（Prompt Injection）是什么？为什么网页、PDF 和知识库都可能变成影响模型的入口
提示词注入（Prompt Injection）指的是：攻击者把一段会影响模型行为的指令，偷偷塞进模型可能读取的内容里，让模型偏离原本该遵守的任务或规则。它不一定长得像“恶意代码”，很多时候只是混进网页正文、PDF 文档、知识库内容、表格备注，甚至一段看似普通的话。 为什么它不是传统意义上的漏洞 传统...
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重排序（Reranker）是什么？为什么知识库“明明搜到了”却还是答不准
重排序（Reranker）是检索系统里负责“二次挑选结果”的那一层。它通常出现在初步召回之后，用来把一批“看起来都像相关”的片段重新排一遍顺序，尽量把真正最相关的内容顶到前面。很多知识库系统不是没搜到，而是搜到后排错了，模型最后吃到的是次优材料，这时就轮到 Reranker 发挥作用。 它和 Emb...
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上下文工程（Context Engineering）是什么？为什么它比“会写提示词”更影响 AI 任务稳不稳
上下文工程（Context Engineering）不是把提示词写得更花，而是系统性决定“模型这次到底能看到什么、先看到什么、该忽略什么”。如果说提示词工程更像写一句好问题，那么上下文工程更像在搭整个输入环境。很多人觉得 AI 任务不稳，是模型不够强，其实常常是上下文喂得太乱。 它和提示词工程到底差...
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OpenClaw 和 Hermes 是什么关系？一篇讲清 AI Agent 运行时的差别
OpenClaw 和 Hermes 经常被放在一起聊，但它们不是同一个东西。简单说，OpenClaw 更像“工作区驱动”的 agent 体系，Hermes 更像把 agent、记忆、自动化和服务整合到一起的运行时。你如果只记一句话：OpenClaw 偏文件和工作区，Hermes 偏完整平台和迁移路径...
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Temperature 和 Top-p 是什么？为什么 AI 回答会忽稳忽飘
Temperature 和 Top-p 都是在控制模型“怎么选下一个词”。简单说，它们影响的是回答有多保守、多发散。温度越低，模型越倾向选最稳的词；温度越高，模型越敢尝试不同表达。Top-p 则是在“保留哪些候选词”这件事上做筛选。 这两个参数常被一起提起，因为它们都在调节生成时的随机性。你看到 A...
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System Prompt 是什么？它和普通提示词到底差在哪
System Prompt 可以理解成“放在更高层的规则”。它不是普通用户随手输入的那句提示词，而是先于对话存在、用来规定模型角色、边界和行为方式的基础指令。很多聊天机器人之所以风格稳定，背后都少不了它。 普通提示词更像临时任务，比如“帮我写一段介绍”。System Prompt 更像长期设定，比如...
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Token 是什么？为什么一段话会被 AI 切成很多小块
Token 可以理解成模型处理文本时的“最小工作单元”。它不一定等于一个字、一个词或者一个标点，更像是模型自己切出来的片段。英文里一个单词可能拆成几个 token，中文里一个短句也可能被拆成多个 token。 这件事看起来抽象，但它直接影响三件最现实的事：你能塞多少内容进去、一次对话会花多少钱、模型...
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Transformer 是什么？为什么大模型几乎都建立在它上面
Transformer 是一种神经网络架构。它之所以重要，不是因为名字响，而是因为它把“并行处理”和“上下文建模”这两件事做得很好。今天你看到的大多数大语言模型，本质上都离不开它或它的变体。 在 Transformer 之前，很多模型更依赖循环结构，一步一步读文本，速度慢，长距离依赖也容易掉链子。T...
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