引言
在AI应用不断落地的今天，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）和Prompt Engineering（提示工程）成为大模型工程师和测试工程师的核心武器。
一方面，RAG系统依赖强大的向量数据库实现高效知识检索，另一方面，Prompt Engineering则要求我们设计出既“聪明”又“安全”的提示模板。
本文将详细讨论RAG系统中如何选择合适的向量数据库，并系统性介绍Prompt Engineering的鲁棒性与安全性测试用例设计方法，助力AI系统在真实生产环境下保持高可用与高可靠。
一、RAG系统中的向量数据库选型建议
1.1 向量数据库的作用
在RAG系统里，向量数据库负责存储和检索大规模文本向量（如文档、知识片段等），它决定了检索的准确性、速度与可扩展性。优质的向量数据库能极大提升RAG系统的整体效果和用户体验。
1.2 主流向量数据库对比
| 产品/方案 | 部署方式 | 支持数据规模 | 检索速度 | 支持过滤 | 成熟度 | 生态/兼容性 | 典型场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| FAISS | 本地/自托管 | 亿级别 | 极快 | 部分支持 | 高 | Python/C++ | 研究、原型测试 |
| Mi |
