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Meta在争夺最佳大型语言模型（LLM）的竞争中是否已经妥协了？他们那边一直非常安静。

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这不是一个新概念，但这是我和Ana为我们的跨系统跨代理管理工具所制作的内容。我们自己专有的网页设计领域特定语言，嘿<p>就像任何代码库一样，这个项目会随着时间而变化。如果你尝试过类似的东西，欢迎分享你的想法和PR，让我们一起创造一些酷炫的东西！

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我正在为零售投资组合开发一个经纪人导入管道，但我低估了实际导出数据的复杂性。<p>我遇到的问题包括： - 同一经纪人的CSV、JSON和PDF导出格式 - 欧盟/美国数字格式的差异 - 日期优先与月份优先的歧义 - ISIN/代码/名称不匹配 - 重复行和部分头寸 - 错误解析导致成本基础的静默损坏<p>我目前的做法是优先考虑确定性： 1. 本地解析结构化导出数据 2. 仅在解析失败时使用大型语言模型（LLM）作为备选 3. 规范化符号并拒绝无效行 4. 在持久化之前要求人工审核 5. 保守地应用导入，以避免成本基础漂移<p>我正在努力清晰思考这个系统应该强制执行的不可变性。<p>对于那些在金融导入、会计系统或安全关键数据管道方面有经验的人： - 您绝对会强制执行哪些不可变性？ - 您会在哪里划定确定性逻辑与LLM提取之间的界限？ - 您会记录哪些内容以便重放/调试/审计？<p>如果有用，我很乐意分享实施细节。