人工智能技术文章
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- 向量检索为什么要统一维度：OpenAI Embeddings 的 dimensions 参数与索引迁移
- 向量检索系统里，模型、dimensions 参数和索引维度必须形成一份可检查的契约。本文用 OpenAI Embeddings 的请求参数、双索引回填和查询路由，说明如何迁移维度而不让新旧向量混在一起。
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | 数据迁移 · 人工智能 · rag · embedding · 向量检索 · 向量数据库 向量维度 OpenAI Embeddings dimensions 索引迁移 105浏览 收藏
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- MCP resources/read 返回空内容怎么办：URI 编码、资源类型与客户端缓存边界
- MCP 客户端拿到 resources/read 的空结果时，问题通常不在模型，而在 URI 没有按原值传递、内容类型判断错误或把资源列表缓存成了永久数据。本文按一次可复现的排查顺序，拆开 URI、contents、文本与二进制资源，以及缓存失效边界。
- 科技周边 · 人工智能 | 6天前 | 调试 · 人工智能 · mcp · resources · uri · 资源类型 客户端缓存 MCP resources/read resources/read URI编码 104浏览 收藏
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- MCP Elicitation 怎么补齐工具参数：用户拒绝与结构化响应处理
- MCP Elicitation 让服务器可以在工具调用过程中向用户请求缺失信息，但客户端必须处理接受、拒绝和取消三种结果。本文用一个日期范围查询示例，说明如何设计请求、校验结构化数据并安全收口。
- 科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 人工智能 · mcp · AI工程 · MCP Elicitation 工具参数 结构化响应 103浏览 收藏
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- 多模态模型输出为什么要做 Schema 校验：从字段漂移到重试边界
- 多模态模型返回的 JSON 即使能解析，也可能缺字段、类型漂移或混入不该出现的值。本文用一条可复现的处理链说明如何先解析、再校验、按错误类型决定修复或重试，并划清模型约束与业务校验的边界。
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 102浏览 收藏
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