LeetCode 题解检索上线前补齐校验、观测与回退用 Notebook 把向量检索和题解生成串起来足以验证想法要提供给用户还要处理检索范围、超时、输出渲染和失败回退。这里讨论的是一个题解辅助功能而不是用模型替代算法判题。检索先过滤再排序算法题之间很容易因为相似的循环、数组或哈希表描述而互相误召回。题目 ID 已知时优先按题目 ID 精确取资料只有在“相似题推荐”场景再做向量检索并使用语言、主题标签、难度和资料版本过滤候选集。向量分数只是排序信号不是正确性证明。将检索到的资料来源、版本和分数保留在服务端日志或调试信息中便于发现题库内容过期和标签错误。flowchart LR A[题目与代码] -- B[题目元数据过滤] B -- C[检索候选资料] C -- D[拼装有限上下文] D -- E[模型解释] E -- F[渲染与安全处理] C --|超时或无结果| G[题库基础说明]输出不要靠“修公式”兜底模型输出应限制为受控 Markdown 子集前端使用成熟的 Markdown 渲染器并关闭危险 HTML。LaTex 公式交给渲染器处理对缺少分隔符的文本宁可按普通文本显示也不要用正则自动补括号或补$这类修复很容易改变内容。模型调用、检索调用分别设置超时。检索超时可以跳过增强资料模型超时则返回题库中的基础解法和测试结果并说明“智能解释暂不可用”。func (s *Service) Explain(ctx context.Context, q Question, code string) (string, error) { docs, err : s.retriever.Search(ctx, q.ID, q.Tags, q.Language) if err ! nil { docs nil // 检索失败不阻塞基本题解 } text, err : s.llm.Explain(ctx, q, code, docs) if err ! nil { return s.catalog.BasicExplanation(q.ID), nil } return s.renderer.Sanitize(text), nil }上线前至少覆盖无检索结果、检索超时、重复资料、模型返回空内容、包含 HTML 的 Markdown 和客户端取消。性能测试报告应同时给出题库规模、索引设置、硬件、并发模式和输入长度否则延迟数字没有可比性。原型的价值是验证功能路径服务化的工作是让每个依赖失效时都只影响增强能力而不是影响题目本身。
