开发者在处理大型语言模型 (LLM) 时遇到了模式漂移问题，即输出格式在未修改任何代码的情况下意外发生变化。与具有明确合同和变更日志的传统 API 不同，LLM 的响应是生成的文本，看起来只是结构化的 JSON，这使得它们容易因模型更新或解释差异而导致输出形状发生细微变化。为了解决这个问题，一种解决方案是为预期的 AI 响应定义一个 JSON Schema，并实施一个监控系统，该系统定期根据此 Schema 验证实际输出，并向开发者发出任何差异的警报。 AI
影响 强调了需要强大的验证和监控工具，以确保 LLM 生成的结构化数据在生产环境中的可靠性。
排序理由 该条目描述了为解决使用 LLM 的特定问题而开发的工具或技术，而不是核心 AI 发布或研究。
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