人工智能
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本文整理一套 AI Agent 工具调用失败排查流程：先定义工具边界，再校验 Schema、参数和权限，最后处理超时、空结果、重试和兜底回答，帮助把不稳定的工具调用变成可验证的工程链路。195 收藏
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即使接口启用了严格 JSON Schema，Go 服务仍要检查拒答、截断和字段值语义。本文用一个可运行的校验边界示例，拆开模型响应、json.Unmarshal 和业务校验各自该负责什么。195 收藏
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本文整理一套 AI 知识库检索召回工作流，从文档清洗、切分、向量入库、查询改写、过滤重排到证据引用和复查指标，帮助知识库回答从能用走向可控。191 收藏
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RAG 系统最危险的不是检索慢，而是证据为空时模型仍然给出肯定答案。本文用相似度门槛、引用绑定和拒答回退，把无证据回答挡在业务接口之外。188 收藏
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大模型流式输出不能把每个分片当成完整 JSON。用缓冲区、完成事件、事务与请求幂等键，把半截内容和重试写入挡在数据库之外。186 收藏
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科技周边 · 人工智能 | 2星期前 | go语言 · 异步任务 · 人工智能 · openai · API工程化 · Go 异步任务 轮询 数据保留 OpenAI Responses API background mode长时间 AI 请求不适合一直占着 Go HTTP 连接。本文用一个报告生成场景拆开 Responses API background mode 的提交、轮询、完成判断和错误处理，并提醒后台模式与数据保留、Zero Data Retention 的边界。183 收藏
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通过知识库问答案例，演示 RAG 如何设计文档切分、向量检索、Top-K 召回、重排序和 Recall@K 评估闭环，减少答非所问。174 收藏
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从一个 AI Agent 把任务交给错误方向的案例出发，排查意图识别、边界规则、上下文摘要和结果复查四个环节，给出可落地的交接治理流程。170 收藏
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用 DeepSeek API 和 Node.js 从零实现一个命令行流式摘要工具，覆盖环境变量、模型选择、核心代码、本地运行、失败处理和验收清单。154 收藏
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把供应商手册、网页或用户上传文件接入 RAG 后，风险不只在回答是否跑题：检索片段里的恶意指令可能诱导模型越过原本任务。防护的重点不是相信一条更强硬的角色提示，而是把资料来源标成不可信、把工具能力做成固定的结构化边界，并为高影响动作设置确认与可追溯记录。149 收藏
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科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | 异步任务 · 人工智能 · jsonl · AI工程化 · Batch API · 结果对账 · JSONL 大模型批量任务 OpenAI Batch API custom_id AI 离线处理 结果对账夜间给历史工单打标签、批量生成摘要这类不需要即时返回的工作，不该和在线请求抢同一条队列。本文用一份最小 JSONL 任务说明如何提交异步批次、查看状态、按 custom_id 对齐结果与业务记录，并处理输出文件和错误文件，避免把“批量完成”误当成“每一条都成功”。113 收藏
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本文用一个企业知识库场景，演示如何按标题层级切分文档、设置重叠窗口、保留来源元数据，并通过问题回放修正过碎或过大的分块。101 收藏