待验证50% 置信事实时间未知

工程师可以通过引入输出验证、重试机制和结构化输出约束（如Function Calling或JSON Mode）来解决LLM输出不确定性问题

1

来源数

50%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/7/2

首次发现

有效期至：2026/9/30

来源

The Salary Ceiling for Agent Engineers: Two Critical Dividing Lines

bilibili朱老师AI课堂

相关事实

待验证提示词工程通过角色定义、输出格式约束（如JSON Schema）、少样本示例等手段约束模型概率性输出76% 相似待验证由于LLM的输出具有不确定性，工作流设计需要考虑提示词的鲁棒性和输出格式的可解析性75% 相似待验证成熟设计模式是让LLM输出可被验证、可被执行的计划或结构化调用，而非直接给出最终答案70% 相似待验证大语言模型在精确数值推理方面存在局限，因此实际产品往往采用LLM理解意图生成候选方案、结构化引擎验证约束的混合架构70% 相似已验证Function Calling通过专项微调让模型在特定条件下输出符合预定义JSON Schema的结构化内容68% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/59539

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/59539

MCP

get_claim(id=59539)