正则表达式

Dify平台内置正则表达式验证输入合法性在构建AI应用的实践中，一个常被低估却至关重要的环节浮出水面：用户输入的质量控制。我们见过太多这样的场景——客服机器人因一段格式混乱的订单号陷入死循环，知识库检索因错别字返回空结果，甚至模型被精心构造的“提示注入”指令带偏方向。这些看似偶然的问题背后，其实指向同一个核心诉求：如何让AI系统在开放输入的前提下依然保持稳定与安全？

仰望尾迹云

PaddlePaddle镜像中的正则表达式预处理技巧在中文文档自动化处理的现实场景中，我们常常面临一个尴尬的问题：模型明明训练得不错，推理时却频频出错。深挖原因后发现，问题并不出在模型本身，而是输入数据“太脏”——扫描件上的水印、格式符号、脱敏号码、乱码字符混杂在一起，直接喂给OCR或NLP模型，结果自然不可控。

我是有底线的