摘要：大型语言模型（LLM）在生成严格结构化输出（如JSON）时容易出现格式错误，导致应用崩溃或流程中断。为提高可靠性，本文提出结合Pydantic模式校验与修复流水线的方法：1）使用Pydantic定义输出Schema，自动验证数据结构；2）设计修复流程，包括解析校验、错误分析（语法错误或Schema不符）和自动修复（规则替换或调用LLM辅助修正）。该方案将结构化输出成功率提升至99%，解决了生

2025年AI就业市场的核心趋势正转向应用层落地能力，企业更看重技术变现而非单纯算法研究。通过分析6类真实招聘案例（包括高校、大厂、量化机构等），发现以下硬通货能力：1）LLM应用工程（Prompt工程、RAG开发）；2）Agent/工作流编排（工具调用、任务自动化）；3）MLOps/LLMOps（生产环境部署）；4）业务结合能力（AI产品经理需懂技术边界）。当前市场最紧缺的是能将大模型转化为实际

本周（2025年7月21日～28日），全球AI开发领域热度不减，多家科技公司推出，高调宣布，同时持续涌现，丰富了开发者生态。

检索增强生成(RAG)技术优化与实践 RAG将信息检索与生成模型结合，解决大模型知识局限问题。本文从原理到实践探讨RAG优化的关键环节： 知识库构建：需统一格式、高质量内容，采用动态语义分块技术（如BERT计算相似度）替代传统固定分块，并合理选择向量数据库（FAISS、Pinecone等）。 意图识别与查询改写：使用BERT分类模型识别用户意图，结合对话历史上下文，通过LLM将模糊查询改写为明确形

2025年AI就业市场的核心趋势正转向应用层落地能力，企业更看重技术变现而非单纯算法研究。通过分析6类真实招聘案例（包括高校、大厂、量化机构等），发现以下硬通货能力：1）LLM应用工程（Prompt工程、RAG开发）；2）Agent/工作流编排（工具调用、任务自动化）；3）MLOps/LLMOps（生产环境部署）；4）业务结合能力（AI产品经理需懂技术边界）。当前市场最紧缺的是能将大模型转化为实际

摘要 Model Context Protocol（MCP）是由Anthropic推出的开放标准协议，旨在为AI模型与数据源/工具提供统一的"USB-C式"连接接口。MCP采用客户端-主机-服务器架构，基于JSON-RPC 2.0实现双向通信，支持资源访问、工具调用和提示模板等功能协商。该协议解决了AI系统与业务数据集成中的碎片化问题，使模型能够安全获取实时上下文，同时通过严格

数据分析与数据处理工程师入门学习指南：从零到精通的实战路径

2025年AI就业市场的核心趋势正转向应用层落地能力，企业更看重技术变现而非单纯算法研究。通过分析6类真实招聘案例（包括高校、大厂、量化机构等），发现以下硬通货能力：1）LLM应用工程（Prompt工程、RAG开发）；2）Agent/工作流编排（工具调用、任务自动化）；3）MLOps/LLMOps（生产环境部署）；4）业务结合能力（AI产品经理需懂技术边界）。当前市场最紧缺的是能将大模型转化为实际

时间范围：2025年8月21日 - 8月27日