要对导致 DeepResearch 失败的查询进行故障排除，首先要分析日志和错误消息。 大多数崩溃或挂起都会在系统日志中留下痕迹，这可以精确定位故障发生的位置。 例如，如果查询触发了内存不足错误，则日志可能会显示崩溃之前内存使用量激增。 查找突出显示特定代码路径（例如无限循环、未处理的边缘情况或资源泄漏）的堆栈跟踪或异常。 像分析器或监控仪表板这样的工具可以帮助跟踪查询执行期间的 CPU、内存或 I/O 使用情况。 例如，具有不终止的递归函数的查询可能会耗尽 CPU 资源，而优化不佳的 JOIN 操作可能会使数据库连接过载。 在具有调试器或断点的受控环境中重现该问题可以隔离根本原因。
接下来，简化查询并逐步测试组件。 如果复杂的查询失败，请将其分解为较小的子查询并验证每个步骤。 例如，如果搜索组合了多个过滤器和聚合，请逐个禁用过滤器以确定哪个部分导致失败。 使用模拟数据或减少的数据集来测试问题是否在较轻的负载下仍然存在。 像单元测试或 API 测试框架（例如 Postman）这样的工具可以自动化此过程。 例如，当使用合成数据进行测试时，对大型结果集进行排序时崩溃的查询可能会揭示排序算法中的错误。 此外，检查依赖项（例如过时的库或不兼容的数据格式），这些依赖项可能会与查询逻辑冲突。 如果问题是间歇性的，请实现重试或超时以优雅地处理瞬时故障。
最后，查看系统配置和资源限制。 如果查询超过执行时间、内存或并行进程的预定义阈值，DeepResearch 可能会崩溃。 例如，设置得太低的超时可能会过早地终止长时间运行的分析查询。 根据典型的工作负载调整这些限制，并确保基础设施（例如数据库、缓存层）可以在负载下扩展。 通过添加索引、减少数据传输或缓存频繁的结果来优化查询。 例如，在数据库中的时间戳字段上添加索引可以加速时间范围查询并防止全表扫描。 定期更新依赖项以修补已知的错误，并监控性能趋势以尽早发现回归。 如果所有方法都失败，请查阅文档或社区论坛，了解特定查询模式的已知问题，并考虑向该工具的支持团队提供可重现的测试用例。