待验证50% 置信解决方案精确时间
LLM应用的失败可分为知识访问问题（模型拿不到正确信息）和行为问题（模型拿到信息却不会按要求处理）两类
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/12
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证LLM应用中的问题根因往往不是代码逻辑错误，而是prompt措辞、上下文管理、检索策略等软性因素，难以用确定性规则自动修复75% 相似待验证LLM功能中大多数出错的地方不在模型本身，而在围绕它的代码，如构建messages列表、选择model ID、解析JSON、处理空choices列表、429重试、统计token75% 相似待验证知识库效果差的根源通常出在文档切片策略不合理、向量模型选择不当，或检索召回数量不足等环节，而非模型本身的问题69% 相似待验证意图错误指LLM从根本上误解了用户的真实需求，从而选择了错误的工具或不应调用任何工具69% 相似待验证错误信息应写给模型看，必须是「可操作的」而非「技术正确的」，抛出解析器原始报错对模型毫无价值69% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1004503MCP
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