提示词框架

RTF（Role-Task-Format）框架

• Role 角色设定：为 AI 赋予一个虚拟身份或专业视角，引导其用特定角色思维回答问题
• Task 任务指令：清晰定义AI需要完成的具体动作和内容要求，避免模糊指令或用词
• Format 输出格式：指定AI结果的结构化呈现方式，比如格式、排版或特殊规范

CO-STAR 提示词框架

用 XML 格式包装提示词

原始提示词：

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## 文章概览

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MCP 模型上下文协议

• 由 Anthropic 提出，用于标准化 LLMs 与外部系统交互的接口
• 开发者能以统一的方式将大模型对接到各种数据源和工具

目前 MCP 协议已得到了广泛的生态支持，兼具通用性和灵活性

MCP 的两种模式：

1. Stdio：主要用在本地服务上，操作本地的软件或者本地的文件
2. SSE：主要用在远程服务上，比如基于 API 访问谷歌邮件，谷歌日历等

MCP 工具投毒

工具投毒攻击（Tool Poisoning Attack，简称 TPA），主要

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大语言模型（LLMs）的上下文学习：经过预训练的 LLMs 能根据文本提示或任务示例来直接对下游任务进行预测，而无需更新模型权重，这种能力也被称为上下文学习（in-context learning，ICL）或语境学习

简单来说，ICL 就是在不更新模型参数的前提下，通过输入经典示例作为提示来增强模型的能力

以情感分析为例，来说明 ICL 的一般流程（图源）：

• ICL 需要一些示例来形成一个用于情景演示的上下文，作为提示输入来增强 LLMs
• ICL 示例一般用自然语言模板编写，并拼接真实的输入查询（Text）与结果（Label）

ICL 的分类：

• Few-shot learning，

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