mabualsaud/Clinical-Prompt-Injection-Protocol-CPIP-
GitHub: mabualsaud/Clinical-Prompt-Injection-Protocol-CPIP-
CPIP是一个医疗AI安全框架,通过结构化提示设计减少幻觉并提升临床环境中的推理可靠性与行为控制。
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# CPIP临床提示注入协议官方网站 - 使用HTML、CSS和JavaScript构建
## https://mabualsaud.github.io/Clinical-Prompt-Injection-Protocol-CPIP-/
# 🛡️ 临床提示注入协议 (CPIP)
### 一个AI安全框架,旨在提高高风险医疗AI环境中的推理可靠性、行为控制和治理对齐。
### CPIP是一个结构化的提示工程和编排框架,旨在减少幻觉、约束不安全的推理行为,并提高在临床风格工作流程和决策关键环境中运行的大型语言模型 (LLMs) 的上下文一致性。
### 该框架采用分层提示架构、行为护栏、结构化推理约束和面向Python的系统设计原则,以支持医疗保健相关模拟场景中更安全的AI交互模式。
# 项目预览:




# 技术框架组件
## 1. 行为护栏
### 实施结构化的推理边界和二次验证逻辑,以减少不安全的输出,并在临床风格的交互过程中保持角色一致性。
## 2. 提示注入缓解
### 应用防御性提示架构模式,旨在减少对抗性指令覆盖尝试和未经授权的行为偏差。
## 3. 幻觉减少
### 使用结构化的推理模板和受控的响应路径,以提高事实一致性并减少缺乏依据的临床风格输出。
## 4. 临床上下文持久性
### 在扩展的交互和多步骤推理工作流中维持上下文连续性,以减少复杂场景中的上下文退化。
# 当前开发方向
# CPIP目前正通过以下方式演进:
## 提示工程 → Python架构 → Web技术
## 并持续关注:
### - AI安全与治理
### - 临床推理模拟
### - 人在环评估
### - 企业工作流逻辑
### - 高风险系统设计
# 知识产权
### 源代码、编排逻辑、提示加权方法和内部评估结构保存在私有仓库中,以保护专有发明和持续的知识产权开发。
### 此公共仓库旨在作为框架架构和研究方向的高级技术概述。
# 🔗出版物与技术文章
### 更多文章、研究讨论和已发表的医疗保健AI应用文章可通过LinkedIn获取:
https://www.linkedin.com/posts/mai-abu-al-saud-msc-software-engineering-pmp-kfupm-pm-tricks-139b79283_aigovernance-clinicalai-responsibleai-share-7425525238211280896-Nsug?utm_source=share&utm_medium=member_ios&rcm=ACoAAEUM6H0BOO1G_Lt2kQ8QGAM-ug4UC0ipfOM
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