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

Spring AI 2.0实战：手撸企业级代码助手Agent

涉及实体

Ask User Questionconcept

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% 相似待验证研究构建了一个有理论依据的分类体系，把好奇心导向的问题与一般性的模型提问区分开来，前者指向未知领域，后者更接近客服式确认或任务澄清。74% 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

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/794055

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/794055

MCP

get_claim(id=794055)