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- 前言在开发大模型应用时,我们经常会遇到这样一种情况:用户向 AI 提出一个问题,模型能够给出自然、流畅、看起来非常合理的回答。但当我们希望程序进一步处理这些回答时,却突然出现各种异常。例如:模型返回的 JSON 缺少必要字段。原本应该是数字的字段变成了字符串。JSON 前后附带了 Markdown 代码块。模型生成了程序没有定义的状态值。输出格式正确,但业务数据本身不合理。这些问题在聊天场景... 前言在开发大模型应用时,我们经常会遇到这样一种情况:用户向 AI 提出一个问题,模型能够给出自然、流畅、看起来非常合理的回答。但当我们希望程序进一步处理这些回答时,却突然出现各种异常。例如:模型返回的 JSON 缺少必要字段。原本应该是数字的字段变成了字符串。JSON 前后附带了 Markdown 代码块。模型生成了程序没有定义的状态值。输出格式正确,但业务数据本身不合理。这些问题在聊天场景...
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- 一个被忽略的工程问题WorkBuddy 用户迟早会面对一个场景:因为工作区调整、账号策略变化,或者单纯想换一个“干净”的账号重新开始,需要把旧账号积累的对话数据迁过去。不是备份到本地就完事了——要让它在新账号里“可用”,索引能识别,搜索能命中,打开能续聊。这比想象中麻烦。WorkBuddy 的对话数据不是一堆孤立的 JSON 文件。它有一套本地数据库做索引(workbuddy.db),有用户... 一个被忽略的工程问题WorkBuddy 用户迟早会面对一个场景:因为工作区调整、账号策略变化,或者单纯想换一个“干净”的账号重新开始,需要把旧账号积累的对话数据迁过去。不是备份到本地就完事了——要让它在新账号里“可用”,索引能识别,搜索能命中,打开能续聊。这比想象中麻烦。WorkBuddy 的对话数据不是一堆孤立的 JSON 文件。它有一套本地数据库做索引(workbuddy.db),有用户...
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