误区与边界
galaxy银河 · 企业AI｜检索增强回答的来源检查的结论边界：放回需求梳理来看
检索增强生成会把找到的资料交给模型参考，回答是否可靠仍取决于资料质量、检索范围和生成过程。本篇结合需求梳理整理观察要点与适用范围。
误区与边界
重新检查企业知识库的更新节奏：需求梳理里别漏掉这些条件
知识库中的文件会随业务变化，新旧版本同时存在时可能影响检索与回答。本篇结合需求梳理整理观察要点与适用范围。并保留需要进一步查证的问题。
误区与边界
提示词版本的记录的结论边界：放回需求梳理来看
提示词、模型版本和上下文共同影响输出，单独保存一次回答往往不足以复原条件。本篇结合需求梳理整理观察要点与适用范围。并保留需要进一步查证的问题。
误区与边界
需求梳理时，关于长文档处理的分段方法有哪些误读
分段方式影响检索和理解，过小片段可能丢失上下文，过大片段又可能降低定位效率。本篇结合需求梳理整理观察要点与适用范围。并保留需要进一步查证的问题。
误区与边界
企业AI｜重新检查工具调用前的权限边界：需求梳理里别漏掉这些条件
模型能够提出工具调用，不等于应该获得执行所有动作的权限。本篇结合需求梳理整理观察要点与适用范围。并保留需要进一步查证的问题。
误区与边界
galaxy银河 · 需求梳理时，关于回答拒绝与失败的区分有哪些误读
系统可能因为资料不足、权限限制或执行错误而无法完成任务，这些情况需要分别说明。本篇结合需求梳理整理观察要点与适用范围。并保留需要进一步查证的问题。
误区与边界
重新检查敏感信息进入模型前的处理：需求梳理里别漏掉这些条件
任务输入可能包含个人或企业敏感信息，处理前需要明确用途、范围和保留方式。本篇结合需求梳理整理观察要点与适用范围。并保留需要进一步查证的问题。
误区与边界
企业AI｜需求梳理时，关于知识问答与流程执行有哪些误读
回答一个问题和修改业务状态属于不同层次，后者需要额外的权限、确认与恢复设计。本篇结合需求梳理整理观察要点与适用范围。并保留需要进一步查证的问题。
误区与边界
galaxy银河 · 重新检查图像识别结果的上下文：需求梳理里别漏掉这些条件
视觉模型的识别结果可能受角度、光照、分辨率和遮挡影响。本篇结合需求梳理整理观察要点与适用范围。并保留需要进一步查证的问题。