在Airflow的DAG中，您可以使用Jinja模板引擎来渲染任务的一些参数和上下文。然而，有时您可能会遇到Jinja未能正确渲染的问题。下面是一些可能的解决方法：

1. 确保Jinja表达式正确：首先，确保您的Jinja表达式正确。您可以在Python中使用jinja2.Template类进行表达式测试。例如，您可以尝试以下代码：

from jinja2 import Template

template = Template("Hello, {{ name }}!")
rendered_template = template.render(name="John")
print(rendered_template)

如果输出是Hello, John!，则表示Jinja表达式正确。

2. 使用params传递参数：在DAG文件中，您可以使用params参数传递参数给任务。例如：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from jinja2 import Template

def my_task(**kwargs):
    template = Template("Hello, {{ name }}!")
    rendered_template = template.render(name=kwargs['params']['name'])
    print(rendered_template)

dag = DAG('my_dag', ...)
task = PythonOperator(
    task_id='my_task',
    python_callable=my_task,
    params={'name': 'John'},
    provide_context=True,
    dag=dag
)

在这个例子中，我们使用params参数将name参数传递给任务，并在任务中使用Jinja模板渲染。

3. 使用上下文中的变量：Airflow会将一些有用的上下文变量传递给任务，例如execution_date、dag_run等。您可以在任务中使用这些变量进行Jinja渲染。例如：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from jinja2 import Template

def my_task(**kwargs):
    template = Template("Hello, {{ name }}! Today is {{ ds }}.")
    rendered_template = template.render(name=kwargs['params']['name'], ds=kwargs['ds'])
    print(rendered_template)

dag = DAG('my_dag', ...)
task = PythonOperator(
    task_id='my_task',
    python_callable=my_task,
    params={'name': 'John'},
    provide_context=True,
    dag=dag
)

在这个例子中，我们使用ds变量来获取执行日期，并在Jinja模板中使用它。

请确保在DAG文件中正确设置Jinja模板引擎的配置，以便正确渲染Jinja表达式。您可以在Airflow配置文件中的[core]部分设置以下配置：

[core]
...
render_template_as_native_str = True
...

如果设置为True，则Jinja模板将作为原生字符串渲染。这可以解决某些Jinja渲染问题。