实战！基于K8s的提示工程数据脱敏方案

在当今数字化时代，数据就如同企业的命脉，承载着各类关键信息。想象一下，一家金融科技公司，每天处理着海量客户的交易数据、个人身份信息等。这些数据一旦泄露，不仅会给客户带来巨大的损失，公司也将面临严重的法律风险和声誉危机。而随着人工智能技术的发展，提示工程作为优化模型输出的重要手段，在处理数据时同样面临数据安全问题。比如，在利用大型语言模型进行文本生成任务时，若输入数据包含敏感信息，如用户的身份证号、

认知语义学的象似性原理对人工智能自然语言处理深层语义分析的影响与启示

摘要：本文探讨认知语义学中的象似性理论对自然语言处理（NLP）深层语义分析的启示。象似性强调语言形式与意义间的理据性关联，挑战了传统NLP基于统计的分布假设。当前大型语言模型虽在语义任务中表现优异，但存在可解释性差、语义幻觉、逻辑推理弱等局限。象似性理论为构建结构化、可解释的语义空间提供了新视角，尤其在神经符号AI、多模态接地和小样本学习方面具有潜力。未来需通过实证研究将象似性原理转化为可计算的模

认知语义学隐喻理论对人工智能自然语言处理中深层语义分析的赋能与挑战