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jsonschema
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测试AI代理需要从输出匹配转向约束验证
测试AI代理面临着独特的挑战，因为它们的输出通常是非确定性的，这与传统软件不同。建议的方法不是验证精确输出，而是测试行为约束。这包括确保代理遵守结构契约，例如验证JSON模式或电子邮件格式，并实施护栏断言以防止不良行为或确保关键信息的保留。
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基于模式的验证可防止AI模型输出静默漂移
为了防止AI模型输出发生静默故障，可以实施一种基于模式的验证方法。该方法涉及定义一个JSON Schema，作为对预期模型响应的契约，包括必需的字段、它们的类型和约束。通过将每个模型输出与此模式进行验证，开发人员可以快速识别结构性更改，例如字段重命名或类型漂移，这些更改否则可能会被忽略并降低管道的准确性。
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开发者发现 LLM 的 JSON 输出需要超越语法检查的健壮验证
一位开发者详细介绍了一项为期两天的实验，该实验旨在测试 LLM 一致生成结构化 JSON 输出的能力。他发现，尽管模型的 JSON 语法通常有效，但语义和类型错误却很常见。开发者发现仅依赖 `json.loads` 是不够的，因为它无法捕获诸如缺少键或数据类型不正确之类的问题。实施 `jsonschema` 验证对于识别这些语义错误至关重要，从而能够为模型建立更有效的反馈循环。