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问题本质 部分 Ollama 模型（尤其带 internlm / qwen / chatglm 等“思维”功能的）默认会在答案前加上 <|im_start|>assistant 或 <think>…</think> 推理块，导致结果 既不符合纯 JSON，PydanticOutputParser 解析必然失败。 可行策略 使用原生 JSON-Mode / function-call（首选） Ollama ≥0.1.27 支持请求参数 self.llm = ChatOllama( model=OLLAMA_MODEL, base_url=OLLAMA_BASE_URL, format="json" # <-- 关键 ) 或在 prompt 中加 "tool": { "name": "output", "parameters": {.

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现代 IT 系统架构日益复杂，监控已成为可靠性与稳定性的基石。本文站在Google SRE 以及 Prometheus、Grafana 等业界最佳实践的肩膀上， 梳理一套监控预警方案。 在运维和开发中，我们常常被以下痛点困扰： 系统"看不见"：故障发生时，不知道哪个环节出问题； 定位"找针"：日志和指标分散在不同工具，排查效率低下； 告警"泛滥"：简单阈值告警刷屏，真正紧急的被淹没； 部署"磨洋工"：多种监控组件各自配置，重复劳动且易出错。 要打通这些痛点，监控方案必须具备： 全链路可观察：覆盖宿主机、容器和业务层指标； 精准告警：基于标签路由与抑制(Inhibition)，杜绝噪声； 灵活可视化：支持多维度分析和模板快速复用； 一键部署与扩展：参数化配置，支持水平扩容。 参考 CNCF 云原生监控图谱、Google SRE 等行业实践，我们选用了以下开源技术栈： Prometheus：Pull 模式抓取，TSDB 存储，PromQL 强大查询。 Node Exporter & cAdvisor：零改动采集宿主机与容器资源指标。

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