人工智能技术文章
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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 -
一个 AI 应用把危险请求挡住是安全表现，把正常请求误判为风险则是业务失败。本文用一组可回放的测试样本拆分安全拒答、过度拒答、正常通过和非安全业务错误，说明如何设计标签、计算指标并在上线前复核。377 收藏 -
多模态模型识别扫描表格时，漏列通常不是模型单点失误，而是图像缩放、表格线、列坐标和结构化输出共同造成的。本文给出一套从输入预处理到坐标复核、局部纠错和结果验收的实用流程。461 收藏 -
MCP 工具调用遇到超时，不能简单地把所有失败都重试。本文从资产保护、调用路径和错误分级入手，设计一套包含超时、重试、幂等、审计与人工接管的收口方案。111 收藏 -
大模型接口返回 JSON 时，偶尔会带上 Markdown 代码围栏、解释文字或截断内容。本文从真实响应现场出发，给出 Go 解析、边界判断、重试与结构化响应约束的组合方案。213 收藏 -
多轮对话越聊越长时，直接截掉旧消息会丢失用户约束，完全保留又会推高延迟和成本。本文给出摘要触发点、最近消息窗口和关键事实保留的组合方案，并用可回放的检查方式判断压缩后对话是否仍然可靠。328 收藏 -
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 -
多轮对话一旦超过模型上下文窗口，常见表现不是单纯报错，还包括旧约束丢失、工具参数变长和响应质量波动。本文用一个可复现的 token 预算实验，拆解消息裁剪、摘要保留与最近轮次保护的组合策略。361 收藏 -
Agents SDK 把文件、命令和工具放进受控沙箱后，真正的工程难点变成状态如何跨容器恢复、凭据如何不进入模型生成代码。本文从一次沙箱失效场景出发，拆解 Manifest、外置状态、快照恢复和凭据隔离的落地边界。439 收藏 -
AI 应用调用搜索、数据库或业务接口时，超时不等于任务失败，更不能无条件重跑。本文用一个可验证的小实验拆开幂等键、部分结果、重试边界和人工接管，给出能落地的调用状态设计。195 收藏 -
AI 流式输出最难防的不是一句脏话，而是外部内容诱导模型越权调用工具。本文用一个可落地的请求链说明权限隔离、增量输出过滤、审计字段和失败回收如何配合。338 收藏 -
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 流式接口不能只靠某个文本片段判断结束。本文用事件序列拆解增量内容、完成事件、失败状态与断线续接，给出客户端状态机、重复片段处理和验收清单。239 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 -
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