LLM 输出无效 JSON 已成“玄学”了:括号丢了、引号乱飞;找到github json_repair 这样的库,它能自动修复语法错误、补全缺失值、清理非 JSON 字符,直接提升解析效率,省去无谓的 try/except 嵌套。对于 AI 开发者来说,这就是让 LLM 输出“可用化”的一把瑞士军刀。
LLM 输出无效 JSON 已成“玄学”了:括号丢了、引号乱飞;找到github json_repair 这样的库,它能自动修复语法错误、补全缺失值、清理非 JSON 字符,直接提升解析效率,省去无谓的 try/except 嵌套。对于 AI 开发者来说,这就是让 LLM 输出“可用化”的一把瑞士军刀。
yihong0618
11小时前
LLM 时代 Rule 1 不要年付订阅 LLM 时代 Rule 2 不要年付订阅 LLM 时代 Rule 3 不要年付订阅
𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
16小时前
LLM的抽象与人类抽象是“形似而神不同”: 它们在功能上(如分类、类比)表现出相似性,但其内在的机理和属性(统计 vs. 符号,相关 vs. 因果)有着根本性的不同。 这正是马毅教授所说的“subtle difference”。
𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
1天前
有网友问,开发agent用什么框架?推上大神看看我回答的有没有问题: “真手搓还是langchain吧,用的人多,各大厂的ADK也是个好选择,毕竟LLM的agentic能力越来越强;工作流类的用n8n/dify/coze这些。mvp我都想直接用claude code就干起来了。”