需系统性识别问题并制定可执行改进计划，分五步：一、问题收集与分类；二、根因映射与优先级判定；三、改进方案设计与验证；四、文档结构化撰写；五、执行反馈与闭环。
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如果您在使用千问过程中发现回答质量、响应速度或功能适配等方面存在不足，需要系统性地识别问题并制定可执行的改进计划，则需从问题梳理、归类分析到方案撰写分步推进。以下是具体操作步骤：
一、问题收集与分类整理
该步骤旨在全面捕获用户实际使用中暴露的典型问题，并依据发生场景、影响范围和复现频率进行结构化归类，为后续根因分析提供清晰输入。
1、在日常交互中记录每次异常响应，包括提问内容、千问回复、预期结果与偏差描述。
2、将问题按类型划分为四类：准确性问题（事实错误、逻辑断裂）、完整性问题（回答遗漏关键点、未覆盖子问题）、时效性问题（响应延迟超3秒、长文本截断）、交互性问题（无法理解多轮指代、拒绝合理追问）。
3、对每个问题标注复现条件，例如“仅在中文长句+专业术语组合提问时出现”或“仅在移动端网页版触发”。
二、根因映射与优先级判定
基于分类结果，将问题逐条映射至模型能力层、提示工程层、系统部署层或前端交互层，再结合业务影响度与修复可行性确定处理次序。
1、针对准确性问题，检查是否源于训练数据陈旧、知识截止时间早于问题时间点，或微调阶段未覆盖该领域样本。
2、针对完整性问题，核查系统是否设置了不当的回答长度限制，或提示词中缺少“请分点作答”“请覆盖所有子问题”等明确指令约束。
3、对每类问题按高影响-易修复、高影响-难修复、低影响-易修复三象限打标，优先处理第一象限项。
三、改进方案设计与验证路径
每项高优问题需配套至少两种差异化改进路径，确保方案具备技术可行性与落地弹性，避免单一依赖模型重训等高成本动作。
1、对于事实性错误频发场景，采用动态知识注入法：在推理前调用权威API实时补充最新数据，再交由模型整合输出。
2、对于多轮对话断裂问题，启用显式上下文锚定法：在用户每轮输入前自动插入上一轮核心实体与意图标签，如“【上轮主题：Python异步语法】【用户意图：对比async/await与threading】”。
3、对于长文本响应截断，实施分段生成+流式拼接法：将回答拆解为逻辑段落，每段独立生成后校验完整性，再通过语义连贯性模型评估段间衔接质量。
四、改进计划文档结构化撰写
问题改进计划需脱离描述性语言，转为可追踪、可验收的项目制文档，每一项均包含问题ID、当前状态、目标指标、责任角色与验证方式。
1、使用统一问题ID编码规则，例如“AQ-ACC-202405-001”代表千问准确性类2024年5月第1号问题。
2、目标指标必须量化，例如“将金融政策类问题事实准确率从76%提升至92%”，禁止使用“明显改善”“大幅提升”等模糊表述。
3、验证方式须具可操作性，例如“随机抽取200条历史金融类提问，由3名领域专家双盲评分，准确率计算取平均值”。
五、执行反馈与闭环机制建立
改进方案上线后需设置最小可行反馈窗口，确保问题解决效果可被快速感知，防止修正动作与实际体验脱节。
1、在用户完成一次交互后，嵌入轻量级二元反馈按钮：“回答有帮助”/“回答未解决我的问题”，按钮旁不显示文字说明以降低认知负荷。
2、对标记“未解决”的会话，自动触发后台日志抓取，提取原始提问、系统决策路径、缓存调用记录三项核心字段。
3、每周生成《问题收敛趋势简报》，统计各类型问题周环比下降率，当某类问题连续两周无新增且存量解决率达100%，则关闭对应改进项。
