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爆锤面试官
创建时间: 2026-04-18
最后更新: 2026-04-18
作者: yangbo
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1. LLM 的 JSON 永远不会「完全守规矩」
在 AI 项目里用 LLM 做 Structured Output(结构化输出)时,你会立刻意识到一个现实:
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AI 电子伴侣企业级项目实战
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1.
AI 时代的学习心法
2.
什么是 AI Agent 开发
3.
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1. LLM 的 JSON 永远不会「完全守规矩」
2. 最基础的模式:parse 模型输出
3. 用 transform + preprocess 让校验更鲁棒
4. 容忍模型的常见「脏输出」
4.1 容忍数字字符串
4.2 容忍大小写不对的枚举
4.3 容忍 null / 'N/A' / 空串
4.4 过滤数组里的脏元素
5. z.describe():让 schema 同时作为 prompt 的一部分
6. Structured Output / Tool Use:从 schema 到 API 参数
6.1 OpenAI Structured Output
6.2 Anthropic Tool Use
7. 失败时怎么办:重试、降级、日志
7.1 重试一次再放弃
7.2 失败时降级到「部分结果」
7.3 一定要打日志
8. 总结
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