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在现代开发中，AI大模型（如GPT、LangChain等）已经被广泛应用于各种场景，从自然语言处理到数据分析，它们为开发者提供了强大的工具支持。然而，当AI大模型返回JSON格式的数据时，如何高效、灵活地解析这些数据成为了一个关键问题。本文将探讨几种在Go语言中解析AI大模型返回JSON数据的方法，并结合实际案例进行分析。gjson：适合快速提取嵌套字段，适用于复杂结构的JSON数据。：适合动态解

在开发基于大语言模型（如DeepSeek）的智能应用时，我们常通过API实现自然语言交互。但在处理复杂任务或网络波动时，开发者可能会遭遇错误。本文将以Go语言为例，深入分析该问题的根源，并提供一套完整的优化方案。通过本文的优化实践，我们实现了：✅ 流式传输成功率从82%提升至99.6%✅ 平均响应延迟降低40%✅ 超时错误率从15%降至0.3%关键启示：在处理大模型API时，需要针对流式传输特点设

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GORM 是 Go 语言中非常流行的 ORM（对象关系映射）库，它极大地简化了与数据库的交互。在使用 GORM 时，许多开发者都希望能够专注于业务逻辑，而不必过多担心数据库结构的细节。幸运的是，GORM 提供了许多默认行为来帮助我们减少这方面的工作。今天我们就来探讨 GORM 在处理 id 字段时的默认行为，以及它在数据库迁移中的作用。

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