AI应用误区案例拆解：提示词、数据源与流程配置避坑实操

大多数情况下不是模型突然变差，而是提示词缺少边界、数据源内容混杂或流程分支设计不清。建议先建立测试集，分别检查提示词格式约束、知识库召回结果和工作流字段映射，再决定是否需要更换模型。

不一定。若文档中包含过期资料、重复内容或未经审核的聊天记录，检索噪音会显著上升，反而降低回答准确率。应先做数据分层、版本标记和失效治理，再逐步扩展知识库范围。

最实用的方法是先聚焦单一场景，例如客服问答或内部知识检索；同时建立30条以上测试样本、固定输出格式、配置异常兜底，并定期复盘错误样本。这样即使预算有限，也能显著提升上线质量和稳定性。