能聊不等于能接系统：JSON 稳流程才稳
大模型能生成流畅文本不代表能稳定接入业务系统。本文解析结构化输出的核心定义，阐述通过提示词、Schema 及解码约束实现稳定 JSON 输出的三层方法，并强调解析校验与业务规则兜底的重要性，指出格式稳定不等于内容正确。
标签：工程实践
共 7 篇文章
Agent 声称任务完成却交付空文件？如何建立可靠的交付验收机制
针对 AI Agent 出现“假完成”现象，本文解析异步任务中“受理”与“验收”的区别，提出明确的状态划分、异常测试及最终交付物验证策略，确保任务结果真实可靠。
AI Agent 与 API 调用的本质区别：从单次响应到闭环执行
接入大模型 API 不等于拥有 AI Agent。本文深入解析 Agent 的目标驱动特性、五大核心组件及执行闭环，对比普通 API 调用的差异，并探讨成本、错误累积及安全边界等工程约束，帮助开发者正确理解并构建可靠的智能体系统。
大模型 PDF 解析乱套？RAG 文档处理指南：如何保住结构与证据链
解决 RAG 系统中 PDF 解析导致表头丢失、图片缺失及出处不可追溯的问题。本文从工程角度拆解文档处理逻辑，涵盖分流策略、表格与图表处理、OCR 置信度管理及错误归因评测，确保大模型问答的证据链保真。
RAG 评测避坑指南：拆解检索、生成与业务三层指标
RAG 系统回答正确不代表系统可靠。本文拆解 RAG 评测的三层逻辑：数据检索、模型生成与业务层，介绍如何通过“中间真值”定位故障层级，避免盲目调参或换模型，实现快速精准修复。
大模型总调错工具？教你写好工具说明
在开发 AI 智能体时，大模型经常选错工具或填错参数，往往是因为 Tool Schema 没写好。本文解析工具动态加载的两层架构，区分发现、选择与调用三类问题，并提供安全与性能优化建议。
大模型知识库信息冲突处理：Agent 该信谁？
当大模型面对最新文档与过期权威手册的冲突时，往往生成“缝合怪”答案。本文从工程视角拆解检索矛盾处理链路，通过元数据优先级、意图路由及人工介入机制，构建可靠的证据链条。