人工智能技术文章
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提示词注入不是简单的敏感词过滤问题。本文从应用要保护的系统提示词、用户数据和外部工具权限出发，给出输入隔离、最小权限、结构化参数、审计日志和回归验证的一套落地做法。187 收藏 -
AI 流式回答中途断线时，真正要保留的不是一段模糊的重试状态，而是已确认的增量令牌、可续接的游标和明确的连接状态。本文用一个可落地的 StreamSession 设计，拆解重连、去重与失败归档的边界。184 收藏 -
RAG 系统不要只把文本片段交给模型。本文用 Go 设计带 source_id、标题和定位信息的检索结果接口，让生成答案可以回溯来源、处理空召回，并在调用失败时保留可验证的错误边界。178 收藏 -
科技周边 · 人工智能 | 1天前 | API · 人工智能 · agent · gemini · 工程实践 · agent 工具调用 Interactions API Gemini 3.7 Flash 任务验收
围绕 Gemini 3.7 Flash 的托管 Agent 任务，拆解多步执行、工具结果、sandbox 边界与最终状态验收，并给出 Go 侧可复用的状态检查代码。176 收藏 -
Anthropic Prompt Caching 的关键不在于盲目加 cache_control，而在于把断点放在稳定前缀末尾，再从 cache_creation_input_tokens 和 cache_read_input_tokens 核对是否真正命中。本文用 Python Messages API 示例说明断点、20 个区块回看窗口、TTL 与成本判断。176 收藏 -
向量检索的分数阈值不能照抄一个固定数字。本文以 Go 的候选分层流程为例，说明如何先理解距离方向，再用 score_threshold、候选数量和低相关兜底共同控制 RAG 答案质量。172 收藏 -
RAG 知识库的切片不是越短越好。本文用一份带标题和代码块的技术文档说明切片长度、重叠窗口与语义边界如何共同影响召回证据，并给出可复现的调参流程、检查指标和常见误区。170 收藏 -
多模态请求总超时通常不是单一网络问题：图片尺寸、编码体积、视觉分辨率和重试策略会共同放大耗时。本文用一条可观测链路拆解预处理、请求超时、重试边界和最终降级。164 收藏 -
RAG 系统如果只保存一段孤立文本，回答命中后很难解释它来自文档哪里。本文用 Go 设计带标题路径、页码和片段编号的 Chunk，演示切片、检索上下文和引用回链如何连成一条可复查的数据路径。163 收藏 -
多模态接口处理图片时，分辨率越高不一定越划算。本文用图片尺寸、切片数量和 media_resolution 拆开 token 与延迟的关系，并给出调用前估算、缩放和结果复核方法。161 收藏 -
RAG 应用把检索结果直接拼进提示词，常会遇到重复段落挤占上下文、引用指向不稳定和答案被相似文档带偏的问题。本文用一条可回放的数据流说明候选文档如何去重、截断并组成引用上下文。146 收藏 -
向量检索召回很多无关片段，通常不是单一模型失效，而是候选范围、相似度阈值和最终排序没有分层。本文用一个文档问答场景拆开召回噪声的定位路径，说明元数据过滤、score_threshold、候选集放大和重排的使用边界。141 收藏 -
RAG 应用回答看似流畅却总带错文档，通常不是模型突然失常，而是切分、召回和证据核对没有连成一条可追踪链路。本文用一个知识库排障场景，拆解如何定位错召回并验证修复效果。141 收藏 -
模型没有返回答案时，不能只看空字符串或 HTTP 状态码。本文把提示被拦截、候选被安全过滤、正常截断和服务异常分开，给出统一状态判断、用户提示与回归验收的方法。140 收藏 -
视觉模型遇到 20MB 以上图片时，真正棘手的是尺寸预算、上传方式和重试边界同时变化。本文从请求前预缩放、分块上传到失败回收，拆解一条可验证的图片输入链路，并说明什么时候应该拒绝重试。124 收藏