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LLM 结构化输出可靠方案：重试-修复循环让解析器永不见到坏 JSON

LLM 结构化输出可靠方案：重试-修复循环让解析器永不见到坏 JSON
2026-09-06 07:16:17
文章分享在真实产品中接入LLM的经验：提示模型返回JSON在Demo中正常，但上线后凌晨2点收到FormatException——模型把JSON包在代码块里、加开场白、尾随逗号。97%正确率的模型每天仍有数千次失败。可靠的结构化输出不是提示词技巧，而是多阶段流水线：结构化提示→提取清理→解析→重试→修复循环（核心创新，将语义错误反馈给模型修复）→Schema验证。文章还介绍了函数调用/JSON Mode、语法约束解码等进阶技术，以及最佳实践和常见陷阱。
LLM 结构化输出 JSON 重试修复循环 Schema验证 AI工程函数调用

PydanticAI 深度拆解：当 Python 决定「干掉 LangChain」——一个 26K Star 的 AI Agent 框架如何用类型安全重新定义智能体开发的工程哲学

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2026-08-04 04:21:25
深度拆解PydanticAI 26K Star AI Agent框架：类型驱动设计、RunContext依赖注入、结构化输出自动校验重试、MCP原生集成、多供应商模型抽象，附完整生产级代码示例与性能基准对比
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2026-08-03 08:13:12
深度拆解PydanticAI V2架构：类型优先的Agent设计哲学、依赖注入机制、结构化输出三重保障、MCP原生集成、Pydantic Graph确定性控制流、多智能体编排模式，附完整生产级代码示例与框架对比分析
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SGLang 深度解析：RadixAttention 前缀缓存与结构化 LLM 推理革命——从 RAG/Agent 场景到生产级部署的完整指南

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2026-06-30 11:17:15
深度解析 SGLang 大模型推理框架：RadixAttention 前缀缓存、零开销 CPU 调度器、结构化输出约束、推测解码、PD 分离等核心技术，对比 vLLM/TensorRT-LLM 选型，提供完整代码示例与生产级部署实践
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SGLang 深度解析：RadixAttention 如何重塑大模型推理的「结构化革命」

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2026-06-30 11:16:18
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