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大模型工程化实战（十二）：RAG 数据工程底座——采集到入库流水线（离线+在线双链路）第 11 篇《知识库防腐坏》结尾我写下一句判断：粮仓的地基，在第 12 篇。写完那天晚上，我亲手给这句话补了个注脚。巡检报出库里缺 X200 的保修页，我心想补一份文档能有多难：上官网扒 PDF、下载、转文本、肉眼比对有没有重复、手动切成段、跑一遍向量化脚本入库。等我抬头看表，半天没了；更糟的是我忘了记这是哪个版本、这些切片是从哪份料切出来的。第二天打开待补清单，上面又多了三条。那一刻我盯着那张越补越长的单子认了：问题不在我手慢——手再快，也快不过上游出料的速度。我缺的从来不是这一批料，是一条从文档采集

大模型工程化实战（七）：JSON Schema 强约束——模型吐的 json 不合规？schema 校验不通过，重试、兜底、降级一条龙客服 AI 念身份证的事过去一周，脱敏闸挂上了，泄露是不泄露了。可上线第四周，数据组来拍桌子：模型把“金额”吐成字符串 “¥1,234”（schema 要的是 number），“是否退款”整个字段丢了，还自作主张加了个 schema 里根本没有的“运费”。下游 json.loads 直接崩，pandas 读出来一片 NaN。

我是有底线的