本教程演示了如何使用 Python、FastAPI 和 MonkeyCode 的免费模型访问来构建一个决策日志系统。该系统旨在记录模型的原始响应以及基于这些响应所采取的操作，确保即使在服务器重启后数据也能持久化。它包括用于做出决策、检索过往决策和检查系统运行状况的端点，记录存储在 JSON Lines 文件中，以实现可审计性和避免昂贵的模型重放。 AI
影响 通过确保决策持久化，实现更健壮且更具成本效益的 LLM 应用开发。
排序理由 关于使用现有技术构建特定软件工具的教程。
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<p>A raw response log tells you what a model said. A decision log tells you what your system did about it. Free servers restart without warning. Metered calls cost tokens on every retry. You need both facts on disk. This tutorial builds a working decision log from zero. Every sta…