为了确保生产代理中大型语言模型 (LLM) 的可靠输出，除了优化提示之外，还需要一种多层面的方法。核心问题在于 LLM 内在的非确定性，这可能导致不一致的输出格式（如 JSON），从而导致下游集成失败。一个健壮的解决方案包括在系统提示中定义明确的 JSON 模式，在处理 LLM 输出之前对其进行结构验证，并采用一种重试机制，将特定的错误上下文反馈给提示以进行纠正。 AI
影响 增强了 LLM 驱动的代理在生产环境中的稳定性和可预测性。
排序理由 描述了一种用于提高生产系统中 LLM 输出可靠性的技术解决方案。
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