人工智能
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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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AI 接口要求返回 JSON，却偶发多字、缺字段或类型不一致。本文从问题现场出发，按提示词、Schema、模型返回、解析层和兜底策略逐步定位，给出更稳的结构化输出落地流程。309 收藏
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本文说明 WebGPU 在浏览器端 AI 推理中的适用边界：如何检测支持情况，如何写最小可用示例，如何在不可用时降级到服务端或 Web Worker，并给出性能和安全检查点。234 收藏
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科技周边 · 人工智能 | 3天前 | 人工智能 · 前端流式输出 · AI聊天 · Fetch Stream · 前端 AI聊天 流式输出 ReadableStream TextDecoder Fetch Stream用一个最小前端配方实现 AI 聊天流式输出，覆盖 Fetch Stream 读取、TextDecoder 解码、逐段渲染、AbortController 中断和 SSE 变体选择。448 收藏
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从 RAG 应用答非所问的现场出发，逐步检查文档切块、Embedding、向量召回、混合检索和上下文拼接，给出一套可复查的排查路径。427 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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本文从 AI 接口返回 JSON 不稳定的真实场景出发，排查普通提示词、JSON 模式、结构化输出和服务端校验四个环节，给出一套让接口结果更稳定、可落库、可重试的落地方案。299 收藏
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科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 人工智能 · mcp · ai agent · 工具接入 · 安全审计 · AI Agent MCP Model Context Protocol 工具清单 资源上下文 权限审计本文从工程落地角度讲解 MCP 服务接入流程：先定义工具清单和资源上下文，再把输入校验、权限边界、限流保护、人工确认和审计日志前置，帮助 AI Agent 更稳地连接业务系统。378 收藏
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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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本文用代入式排查方式讲解 RAG 知识库明明有资料却答不上来的常见原因：分块过大、元数据缺失、召回偏离和排序不准，并给出重切分、混合召回、结果重排和引用验证流程。453 收藏
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本文给出一套 AI 批量调用成本控制工作流：记录请求日志、估算 token、设置预算阈值、区分实时和离线任务，并用账单复查闭环防止成本失控。202 收藏
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本文用知识库问答跑偏的真实工程场景，拆解 RAG 从问题改写、向量检索、重排过滤、分数阈值到引用检查的完整流程，帮助你把“模型乱答”改成可排查、可复查、可拒答的系统。419 收藏