以下是关于文本检查提示词的相关内容：
在输入侧的防御方面，传统防御手段可用，结合大模型特性可进行意图识别、语义匹配、提示词语义结构分析等，综合判断用户输入是否恶意。
模型侧的防御，对于有能力的厂商应增强安全性，如对抗训练、安全微调、多任务学习、上下文动态感知等，但要平衡安全性与性能。对于开发者，应在开发中带着安全意识优化应用和系统的提示词，加入安全引导和禁止内容。
输出侧的防御，传统防御和内容过滤手段均可使用，基于大模型特点可进行提示词、私有数据泄露等检查，以及针对大模型幻觉问题，判断是否有事实性错误、脱离话题、乱码文本、不正确格式、错误代码等。
此外，如Claude2可用于多种类型文本的分析，包括评估文本相似度和回答有关文本的问题。
OpenAI API中，设计提示词本质是对模型进行“编程”，通过提供指令或示例完成，其模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本，处理的Token数量取决于输入和输出长度，有一定的限制。
我们的提示词输入，然后给到我们的AI大模型，最后他给一个输出结果。因此在这个简单的这种抽象之上的话，我们可以把我们的防御措施也分为三个部分。首先是输入侧的这样的一个防御，传统的这些防御手段都可以用上。结合大模型的这种特性，可以进一步的做意图的识别，语义的一些匹配。然后提示词跟你模型输入的这样一个响应，以及提示词语义的结构的这样的一些分析等等，来综合性的判断用户的输入是否是恶意的。另一个方面是模型侧的防御，对于有模型训练能力以及说大模型厂商来说，应该要增强它的安全性。从对抗训练到安全微调，到带安全任务的这样的一个多任务学习，以及说在你的整体的对话过程中，去进行安全性的这样的一个上下文动态感知等等。当然，有时候安全训练会影响大模型的整体性能，所以在模型侧的防御目前还是要和性能做到一个比较好的平衡。对我们开发者来说，往往训练模型这点我们做不到。我们能做到的是什么？我们能做到的是在我们的开发中带着安全意识去化我们的应用，优化我们的系统的提示词。加上哪些部分呢？加上我们的安全引导，保持我们的一些禁止的内容等等。如我们左下角这个图所示，在我们进行提示词设计的时候就要考虑到这一点，对于保障我们的一些安全性效果还是比较显著的。相关的论文也有一块这样的研究。然后像phidata等智能体框架也是包含了这部分功能的。最后一点就是我们输出侧的防御。同样的，传统的各种防御、各种的内容过滤手段都可以使用。然后基于大模型的特点，我们可以再加上其他的检查。我们的提示词，我们的私有数据泄露各方面的检查。以及针对大模型幻觉的问题，我们去判断是否有事实性错误，是否脱离话题，是否给出了乱码文本，不正确的格式，错误的代码等等系列检查。
你可以给Claude许多类型的文本——文章、电子邮件、会议记录、数据库记录等，它可以帮助你消化、解释和回答相关问题。由于其具有10万标记上下文窗口，Claude可以分析数以万计的单词。以下是这种能力的一些基本应用。[heading2]评估文本相似度[content]我们可以询问Claude两段文本在含义上是否大致相同。检查文本相似性的提示：人类:你将要检查两句话是否大致表达了相同的意思。这是第一句话:"{{SENTENCE1}}"这是第二句话:"{{SENTENCE2}}"如果它们的意思大致相同，请以"[YES]"开始你的回答，如果不相同，请以"[NO]"开始。助手:[通过用[开始Claude自己的回答，我们帮助"强化"了提示指令，即使用该格式并以yes或no开头回应的指示。[heading2]回答有关文本的问题[content]检查文本相似性的提示：在这里，我们提供了一个会议记录给Claude，并提出了一个问题，让Claude使用这个记录来回答问题。文本问答提示人类:我将给你一个会议记录的示例，然后我将问你一些关于记录的问题。<transcript>{{TEXT}}</transcript>这是第一个问题:{{QUESTION}}助手:引用来源要查看我们要求Claude基于文档回答问题并引用答案来源的示例提示，请参阅高级文本分析。
OpenAI API可以应用于几乎所有涉及生成自然语言、代码或图像的任务。我们提供了一系列不同能力级别的[模型](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/R70MwasSpik2tgkCr7dc9eTmn0o)，适用于不同任务的，并且能够[微调（Fine-tune）](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ATYCwS5RRibGXNkvoC4ckddLnLf)您自己的自定义模型。这些模型可以用于从内容生成到语义搜索和分类的所有领域。[heading2]提示词Prompts[content]设计提示词本质上就是对模型进行“编程”，这通常是通过提供一些指令或几个示例来完成。这与大多数其他NLP服务不同，后者是为单个任务设计的，例如情绪分类或命名实体识别。相反，补全（Completions）和聊天补全（Chat Completions）几乎可用于任何任务，包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。[heading2]标记Token[content]我们的模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本。Token可以是单词，也可以是字符块。例如，单词“hamburger”被分解成标记“ham”、“bur”和“ger”，而很短且常见的单词像“pear”是一个Token。许多Token以空格开头，例如“hello”和“bye”。在给定的API请求中处理的Token数量取决于您的输入和输出长度。作为一个粗略的经验法则，对于英文文本，1个Token大约相当于4个字符或0.75个单词。要记住的一个限制是，您的文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，这是2048个Token，或大约1500个单词）。可以查看我们的[分词器工具](https://platform.openai.com/tokenizer)来了解有关文本如何转换为Token的更多信息。