CCA-F 练习题库· Tool Design & MCP Integration
某自动化发票抽取流水线偶尔会输出这样的结构化 JSON：抽取出的行项目（line items）加起来与从发票中抽取的总金额对不上。处理这种语义错误的最佳架构方案是什么？
- A在 stated_total 字段旁边增加一个 calculated_total 字段，比较两者，并把不一致的情况标记出来交由人工审核。
- B自动调整抽取出来的各个行项目数值，把差额按比例摊到各项上，使它们加总后正好等于发票上所写的 stated total 金额。
- C引入第二个 LLM 步骤，让它重新读取该发票，把抽取出的各个行项目与 stated total 之间的算术差异调和一致。
- D在 prompt 中增加更多 few-shot 示例，展示那些行项目能正确加总、恰好等于 stated total 的发票。
正确答案：A
解析
算术一致性（行项目加总等于总额）是一种 JSON schema 校验无法强制的语义不变量，因此必须在模型之外以确定性的方式来检查。
- A正是这么做的：在代码中重新计算总和作为 calculated_total，把它与抽取出的 stated_total 比较，并把任何不一致路由到人工审核——既捕获了错误，又不会凭空捏造或破坏数据。
- B会强行让行项目去匹配一个本身可能就是错误值的总额，从而污染源数据；
- C增加了一个非确定性且成本更高的 LLM 步骤，却仍然无法保证算术正确；
- D只是对概率式生成轻推一把，永远无法保证该不变量成立。因此 A 是唯一最佳的架构方案，本题形式良好，恰好只有一个正确选项。
延伸阅读
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