人工智能技术文章
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关键词检索和向量检索各自找到了内容，合并后却出现重复段落、来源顺序混乱或引用丢失，问题往往出在结果融合阶段。本文用可运行的 Python 示例拆开去重、分组、来源优先级与引用回填，让多路 RAG 的合并结果可解释、可回归。208 收藏 -
大模型流式响应偶尔停在半句时，不能只把已收到的字符串直接展示。本文用增量 JSON 缓冲、finish_reason 和重连状态拆开定位，并给出可复查的收口方案。348 收藏 -
多模态接口接入后，小图片能成功，大图片却报请求过大或上下文超限。本文从原始字节、base64 膨胀和 token 预算三层定位问题，再给出压缩、尺寸校验与请求组装的可复现处理顺序。397 收藏 -
多模态模型处理跨页 PDF 表格时，字段错位往往来自分页、表头和行号没有对齐。本文把 PDF 页面切片、表头继承、行号复核和低置信度回收串成一条可操作的排查链，给出结构化结果验收方法。430 收藏 -
用 MySQL JSON_TABLE 将订单 JSON 中的商品与批次嵌套数组展开成可查询的行，解释 NESTED PATH 的路径继承、行扩展、空数组补 NULL，以及 ON EMPTY 与 ON ERROR 的边界。322 收藏 -
接入远程 MCP 服务器时，不要把工具发现当成授权。本文从工具 allowlist、来源校验、OAuth 受众绑定和审计记录四个边界，整理一套可复核的权限收口方法。202 收藏 -
科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 异步任务 · 人工智能 · openai · 工程实践 · Batch API · OpenAI Batch API 部分结果 cancelling cancelled output_file_id error_file_id
OpenAI Batch API 取消请求后不会瞬间变成最终状态。本文用 cancelling、cancelled、output_file_id、error_file_id 和 request_counts 拆开取消收口流程，说明如何保留部分成功结果、核对失败行，并避免把取消误判成整批回滚。250 收藏 -
远程 MCP 服务器让 AI 应用可以连接外部数据和工具，但接入前必须核对来源、工具权限、读写范围与撤销路径。本文给出一份不依赖具体厂商的上线前检查清单。447 收藏 -
RAG 知识库把长文档切成片段后，最容易丢掉的是标题层级。本文用一个产品手册场景说明如何把章节路径随片段保存，让检索结果保留上下文，减少同名字段和跨章节误答。182 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 -
流式调用工具时，参数 JSON 会被拆成多个增量事件，不能把每个片段直接解析。本文用 buffer、JSON.parse 和状态恢复拆开半包边界，给出失败重试与重复调用的防线。197 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 -
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 -
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 -
RAG 检索命中并不等于答案可靠。本文从文档切块边界、条件与例外的证据链、引用片段校验三个角度，说明如何定位答案被带偏的原因并建立可复查的回归检查。385 收藏