人工智能技术文章
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同一批文档、相近的问题，向量检索却可能召回不同结果。本文从查询向量归一化、元数据过滤和评测样本三个边界入手，给出一个能复现波动、定位原因并验证修复的最小流程。311 收藏 -
AI 应用调用搜索、数据库或业务接口时，超时不只是返回一条错误消息。本文用 Go context 把截止时间、取消信号、工具结果和用户状态串成一条可验收的链路，说明何时停止、如何记录以及怎样避免重复执行。310 收藏 -
RAG 系统检索到了相关资料却仍然答非所问，通常不是模型单点失误。本文用一个可复现的小实验，依次检查召回内容、切片边界、排序分数和上下文拼接，最后给出可回归的验证方法。309 收藏 -
AI 流式回答显示到一半、刷新后状态混乱，通常不是模型少返回了一句，而是增量缓冲、结束事件和可恢复状态没有分开处理。本文用一个浏览器流式阅读器示例拆开这条链路。298 收藏 -
AI Agent 在工具调用中容易遇到参数漂移：字段名变化、旧版本参数残留和失败后无法复现。本文用版本快照、字段校验与失败回放搭出一条可验收的处理链。297 收藏 -
向量检索返回相似度高的片段，不等于答案一定可靠。本文用一个轻量 Python 示例，把 query_points、score_threshold、source_id 和引用片段串成可验收的检索链，并处理空召回与低分结果。297 收藏 -
合同中的金额、日期和付款条件经常藏在跨页表格里。本文以多模态模型抽取合同表格为例，拆解版面切片、字段约束、来源定位和人工复核，给出一套可回放的验收流程。289 收藏 -
同一个 AI 应用切换模型后，答案长度、语气和结构可能一起变化。本文用能力矩阵、版本化提示词和固定验收样本拆开这类漂移，给出路由决策、差异记录与灰度检查方法。288 收藏 -
RAG 检索命中文档却只能生成很短的答案，往往不是模型突然变笨，而是切片边界、重叠窗口和引用片段没有对齐。本文用一个内部知识库场景说明如何逐层调优，并保留可验证的证据。286 收藏 -
MCP 工具返回长列表时，分页协议会直接影响 Agent 是否拿到完整且不重复的结果。本文从游标失效、排序稳定性和增量验收三个问题出发，给出可落地的返回字段与测试方法。269 收藏 -
多模态模型接收图片时，文件大小并不是唯一门槛。先检查格式、宽高、总像素和编码后的体积，再按剩余预算决定压缩、拒绝或重试，才能减少请求失败和重复上传。267 收藏 -
RAG 问答里反复出现相同段落，通常不是模型突然变笨，而是切块重叠、相邻片段、候选数量和证据合并共同造成的。本文用一组可复现的检索样例分层排查重复来源，再说明 MMR、多样性阈值和最终去重应该放在哪一层。259 收藏 -
科技周边 · 人工智能 | 22小时前 | 人工智能 · api设计 · Google AI · Gemini API · Context Caching · Gemini API Context Caching cachedContent 长提示词 generateContent
Gemini API 的 Context Caching 适合反复使用同一份长上下文的场景。本文用 cachedContents.create 创建缓存，再把 cache.name 绑定到 generateContent，讲清缓存内容、动态问题和 TTL 的边界。257 收藏 -
大模型返回的工具参数只是建议，不是业务事实。本文用 Go 做一个小型工具调用网关，演示如何校验参数、限制动作范围、用请求键去重，并在失败后安全重试。255 收藏 -
排查大模型多轮工具调用中的上下文丢失，梳理 tool_call_id、并行结果配对和消息回放验收。252 收藏