在依赖大模型的能力去实现某个功能时，发现ai的结果很不可控。比如我的第一步动作是分析日志，我需要从多种格式的日志，提取出我需要的信息，然后再进行后续各种操作。整个流程完全是黑盒操作，导致我不确定最终产生的结果是否是我需要的，是否有遗漏。
所以我把第一步动作——分析日志，看成一个函数，我需要对这个函数的结果进行判断，是否正确，如果错误了，返回错误原因。并且中断任务流程。相当于有一个对结果检测的流程，但这个检测该如何去实现呢，该怎么去判断大模型提取的数据是否有遗漏呢？
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你是怎么定义正确的结果的
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太棒了！学习到了 
这个思路很棒，期待更多内容分享~
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遭了，我有点看不懂了
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写个python，检查下log
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ai coding一直是白盒啊
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你去人工检查提取的结果看和AI是不是一样不就行了
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有一种编程叫做 spec模式 看下是否满足你需求
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