AI技术
LLM 输出去敏与审计流水（PII Redaction、审计与验证）
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title: LLM 输出去敏与审计流水（PII Redaction、审计与验证）
date: 2025-11-26
keywords:
- PII Redaction
- 审计流水
- Masking
- 合规
- 日志
description: 为LLM输出进行PII去敏与审计记录，通过规则与模型识别敏感信息并替换，保留审计流水与证据链，提供实现与验证方法。
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HTML 响应式图片：srcset 与 sizes 策略
使用 `srcset` 与 `sizes` 为不同视口与 DPR 提供合适的图片资源，降低带宽与提升清晰度，并给出选择与验证建议。
CSS :has() 选择器：父级选择与交互状态治理实践
使用 :has() 选择器在不改动 HTML 结构的前提下实现父级选择与交互状态样式治理，降低 JS 参与与样式耦合度，并提供性能与稳定性验证指标。
HTML Template 与 DocumentFragment：高效 DOM 构建
介绍 `<template>` 与 `DocumentFragment` 的用法，离屏构建与批量插入 DOM，减少重排与重绘，适用于列表与组件渲染。
HTTP 优先级信号：RFC 9218 Priority 与浏览器协作
解释 RFC 9218 的 HTTP Priority 信号（urgency/incremental），说明与浏览器资源调度与 Fetch
LLM 推理缓存与去重策略（Prompt Cache、Fingerprint 与验证）
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MediaSource Extensions（MSE）流媒体播放优化：缓冲管理、码率自适应与指标验证
使用 MediaSource Extensions 构建浏览器端流媒体播放，覆盖 SourceBuffer 管理、分片追加与码率自适应策略，提供可验证的启动时延与重缓冲指标
LLM输出防护：提示注入、敏感信息与事实核查
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title: LLM输出防护：提示注入、敏感信息与事实核查
keywords: ["提示注入", "敏感信息", "事实核查", "上下文隔离", "引用证据"]
description: 通过上下文隔离、输入/输出过滤与引用证据，实现对提示注入与敏感信息泄露的防护，并进行事实核查。
categories:
- 应用软件
- 系统工具
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# LLM输出防护：提示注入、敏感信...
OpenSearch k-NN 向量检索与参数优化（2025）
# OpenSearch k-NN 向量检索与参数优化（2025）
## 一、索引与配置
- HNSW：设置 `m`/`ef_construction`；匹配向量维度与度量。
- 索引映射：声明 `knn_vector` 字段与度量（cosine/L2）。
## 二、查询与优化
- efSearch：提升召回的同时控制延迟；按查询类型动态调整。
- 过滤与缓存：结构化过滤结合结果缓存，降低重复
Nginx Brotli 压缩与静态资源优化配置
启用 Brotli 压缩与合理缓存策略，提升静态资源传输效率，提供可执行配置片段与验证要点。
OpenSearch k-NN 向量检索索引与查询实战
创建 k-NN 索引并进行向量相似度查询，提供 HNSW 配置与 knn 查询示例。
HTML自动填充与Autocomplete属性治理（隐私/表单）最佳实践
通过统一的autocomplete属性治理与隐私规则，在敏感表单禁用自动填充或限定字段，提高隐私保护与用户体验一致性。
LLM 响应结构化与 Guardrails（JSON 模式、Schema 验证与安全）
将LLM输出结构化为JSON并通过Schema验证与安全过滤，结合PII检测与字段白名单，提供实现与验证方法以增强可靠性与合规。
