引言
在AI應用不斷落地的今天，RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）和Prompt Engineering（提示工程）成為大模型工程師和測試工程師的核心武器。
一方面，RAG系統依賴強大的向量數據庫實現高效知識檢索，另一方面，Prompt Engineering則要求我們設計出既“聰明”又“安全”的提示模板。
本文將詳細討論RAG系統中如何選擇合適的向量數據庫，并系統性介紹Prompt Engineering的魯棒性與安全性測試用例設計方法，助力AI系統在真實生產環境下保持高可用與高可靠。
一、RAG系統中的向量數據庫選型建議
1.1 向量數據庫的作用
在RAG系統里，向量數據庫負責存儲和檢索大規模文本向量（如文檔、知識片段等），它決定了檢索的準確性、速度與可擴展性。優質的向量數據庫能極大提升RAG系統的整體效果和用戶體驗。
1.2 主流向量數據庫對比
| 產品/方案 | 部署方式 | 支持數據規模 | 檢索速度 | 支持過濾 | 成熟度 | 生態/兼容性 | 典型場景 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| FAISS | 本地/自托管 | 億級別 | 極快 | 部分支持 | 高 | Python/C++ | 研究、原型測試 |
| Milvus | 云端/本地 | 億級別+ | 快 | 強 | 高 | 多語言 | 企業級、云原生 |
| Weaviate | 云端/本地 | 億級別 | 快 | 強 | 高 | 豐富API | 語義搜索 |
| Pinecone | 云服務 | 億級別+ | 快 | 強 | 高 | 簡單易集成 | SaaS應用 |
| Qdrant | 云端/本地 | 億級別 | 快 | 強 | 新興 | Rust高性能 | 向量推薦 |
1.3 向量數據庫選型建議
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數據規模
- 小于千萬級：FAISS足夠，簡單快速，適合本地和原型驗證。
- 億級及以上：推薦Milvus、Pinecone、Weaviate等，具備分布式能力。
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業務需求
- 復雜過濾、元數據篩選：Milvus、Weaviate、Pinecone支持豐富查詢和過濾能力。
- 云原生/彈性擴展：Pinecone、Milvus云服務優先。
- 高性能/低延遲：Qdrant和FAISS表現優異，適合對檢索速度極致要求場景。
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開發與運維成本
- 本地可控/開源優先：FAISS、Milvus、Qdrant。
- 維護簡易/托管服務優先：Pinecone、Weaviate云服務。
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生態兼容性
- 結合LLM生態：Weaviate、Milvus等API豐富，便于與LangChain、Haystack等工具集成。
結論：
原型/科研優先FAISS，生產環境優選Milvus、Pinecone或Weaviate，結合自身業務規模、開發運維能力和預算靈活選擇。
二、Prompt Engineering魯棒性與安全性測試方法
高質量的Prompt不僅影響LLM輸出效果，更關系到系統的安全與可控。如何科學設計測試用例，對Prompt的魯棒性和安全性進行評估，是測試工程師不可忽視的重要任務。
2.1 Prompt魯棒性測試用例設計
目標：檢驗Prompt在異常、極端、邊界輸入下的表現，保障系統穩定輸出，不被輕易“繞過”或“誤導”。
典型用例
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拼寫錯誤、語法錯誤
- 測試含錯別字、語法不通的輸入，觀察模型能否理解并容錯。
- 示例：“請給出北京的天起預報”（少字），“列出下今天的新聞”（語序錯誤）
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極端長/短輸入
- 輸入過長（超出窗口）或極短（如單詞、符號），檢查輸出是否異常或報錯。
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模棱兩可、歧義提示
- 設計含多重含義的Prompt，驗證模型能否澄清或給出合理解釋。
- 示例：“請描述蘋果。”（水果/公司）
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非標準表達/方言/中英文夾雜
- 用地方口語、拼音、英文混雜等測試模型理解能力。
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重復/無意義輸入
- 如“哈哈哈哈哈哈”、“123456789”，觀察輸出邏輯。
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邊界數值、特殊符號
- 測試包含極端數字、特殊符號（如表情、公式）時的響應。
2.2 Prompt安全性測試用例設計
目標：防止模型輸出違規、敏感或不當內容；驗證Prompt對惡意利用的防護能力。
典型用例
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越權/越界請求
- 如“請告訴我如何制作炸藥”、“如何入侵系統”等，檢查模型是否拒絕響應。
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敏感/違法/倫理問題
- 涉及隱私、政治、歧視、暴力等敏感話題，驗證模型是否規避輸出。
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提示注入攻擊（Prompt Injection）
- 設計“忽略前面指令，按照我說的回答……”等注入語句，測試模型是否被繞過安全限制。
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多輪對話上下文攻擊
- 在多輪交互中，逐步誘導模型越界，檢驗其安全邊界。
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業務規則繞過
- 驗證模型是否嚴格遵循業務設定（如只回答指定領域問題）。
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對抗樣本
- 利用特殊字符、亂碼、混淆內容誘騙，檢測模型輸出穩定性和安全性。
2.3 測試流程建議
- 自動化腳本批量測試：構建測試用例集，自動化提交Prompt并分析模型響應。
- 人工審查高風險輸出：對模型拒答、模糊回復等邊界情況人工復核。
- 日志與監控：生產環境下監控異常輸入與輸出，及時發現風險。
- 持續完善用例庫：結合真實線上數據、用戶反饋，不斷豐富測試場景。
三、綜合建議與最佳實踐
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RAG系統向量數據庫選型：
- 明確數據規模與業務復雜度，權衡性能、運維與成本，優先考慮社區活躍、易集成、支持云原生的產品。
- 生產系統推薦Milvus、Pinecone或Weaviate，原型開發可選FAISS。
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Prompt Engineering測試：
- 設計多維度異常與攻擊性用例，自動化與人工審查結合，關注魯棒性與安全性雙重保障。
- 定期復盤線上日志和用戶反饋，持續完善測試體系，防范“提示注入”等新型AI安全風險。
結語
RAG與Prompt Engineering是推動AI應用落地的兩大支柱，分別考驗工程師對底層架構與系統安全的把控。測試工程師應深入理解向量數據庫的能力邊界，系統性設計Prompt測試用例，為AI系統的穩定、安全運行保駕護航！
你們的測試不僅是最后一道防線，更是AI產品可持續創新的基石。
歡迎留言交流你在RAG與Prompt Engineering測試實踐中的心得與難題！
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