待验证60% 置信解决方案精确时间
当大模型发现提示词信息不足时，Ask User Question 机制可让其主动向用户提出问题以填充上下文缺口
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/24
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证通过让大模型追问的方式，问答会不断堆积在上下文中，当上下文信息足够丰富时模型生成的方案才会更靠谱79% 相似待验证提示词（Prompt）决定用户如何与模型对话、如何把任务讲清楚，是最基础也最容易被低估的一层76% 相似待验证为降低LLM不当让步，用户应简化难以验证的问题并要求深度推理、陈述问题而非偏好答案、在开放性问题上要求证据、根据护栏画像选择模型74% 相似待验证该问答工作流采用两段式检索机制：先用大模型从用户问题中提取关键词检索相关笔记，再根据检索出的笔记片段让大模型给出完整回答74% 相似已验证通过提示词明确要求模型只能使用提供的上下文作答，若答案不在其中则回答不知道，可缓解幻觉问题（接地/Grounding）72% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/794055MCP
get_claim(id=794055)