LLM的随机性常导致JSON或代码生成出错，阻碍了AI代理和自动化的发展。本文提供了一份结构化输出手册，系统介绍了确保LLM生成确定性数据的底层原理、最佳工具与技术选型。内容涵盖系统构建、部署扩展、延迟与成本优化及质量提升，旨在为开发者提供一份持续更新的权威指南，解决AI工程化落地的关键难题。
原文链接：Hacker News
LLM结构化输出手册：解决AI不确定性的技术指南
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LLM的随机性常导致JSON或代码生成出错，阻碍了AI代理和自动化的发展。本文提供了一份结构化输出手册，系统介绍了确保LLM生成确定性数据的底层原理、最佳工具与技术选型。内容涵盖系统构建、部署扩展、延迟与成本优化及质量提升，旨在为开发者提供一份持续更新的权威指南，解决AI工程化落地的关键难题。
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最新评论
Flash版本的响应速度确实提升明显，但我在使用中发现对中文的理解偶尔会出现一些奇怪的错误，不知道是不是普遍现象？
遇到过类似问题，最后发现是网络环境的问题。建议加一个超时重试机制的示例代码。
谢谢分享，我是通过ChatGPT的索引找到这里来的。
十年打磨一个游戏确实罕见，这种专注度在快节奏的游戏行业很难得。从Braid到The Witness，每作都是精品。
快捷键冲突是个很实际的问题，我自己也被这个问题困扰过。最后通过自定义快捷键组合解决了。
会议摘要这个功能很实用，特别是对经常需要参加长会议的人。不过三次免费使用确实有点少了。
硕士背景转AI基础设施，这个路径其实挺常见的。建议多关注底层系统知识，而不只是模型应用层面。
配置虽然简单，但建议补充一下认证和加密的注意事项，避免被中间人攻击。