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最后，We define the system prompts that instruct the model to report answers along with calibrated confidence and reasoning. We then implement the query_llm_with_confidence function that performs the first stage of the pipeline. This stage generates the model’s answer while forcing the output to be structured JSON containing the answer, confidence score, and explanation.

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