作者认为，虽然像 JSON Schema 这样的结构化输出库在确保数据格式正确性方面非常有效，但它们并不能阻止 AI 幻觉或保证所提供信息的准确性。构建支持各种 LLM 提供商的 ShapeCraft 库，凸显了结构验证与语义验证是不同的。作者认为，AI 工具的下一个前沿领域是开发能够为生成的信息提供证据、置信度分数和来源归属的系统，从而超越单纯的结构正确性。 AI
影响 强调了 AI 工具需要超越结构验证，以解决 AI 生成信息的语义准确性和可信度问题。
排序理由 该条目是一篇评论文章，讨论了当前 AI 工具的局限性和未来方向，而不是直接发布或公告。
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