如果您怀疑 DeepResearch 误解了您的查询或主题范围，首先应细化您的输入，以提供更清晰的背景信息。含糊不清的措辞、过于宽泛的术语或缺失的细节都可能导致误解。例如，如果您提问“如何修复我的代码？”，但不指定语言、框架或错误消息，则响应可能缺乏可操作的步骤。相反，应包含诸如“如何在 C# 中初始化具有依赖注入的类时解决 ‘NullReferenceException’？”之类的具体信息。这样可以缩小范围，并为获得精确答案提供必要的背景信息。开发人员经常忽略包含代码片段、错误日志或用例详细信息的重要性——添加这些信息可以显着提高响应的相关性。
如果细化查询无法解决问题，请使用反馈机制来指导系统。许多工具（如 DeepResearch）允许用户将响应标记为无用或提供更正。例如，如果答案侧重于 Python，但您正在使用 JavaScript，则在后续查询中明确声明“我需要使用 React hooks 的 JavaScript 解决方案，而不是 Python”可以重定向系统。某些平台还支持迭代对话，您可以在其中澄清或扩展之前的答案。例如，在收到 API 身份验证的概述后，您可以询问“您能否提供一个使用 Spring Boot 的 OAuth2 的分步示例？”这种方法有助于系统调整其焦点，同时保持对话的逻辑流程。
当持续出现误解时，请查阅文档或联系支持。平台通常会发布有关有效构建查询的指南，例如使用关键字、避免行话或指定技术约束。例如，如果 DeepResearch 反复提供有关库的过时信息，请检查其知识截止日期并相应地调整您的问题（例如，“在 18.2 版之后，处理 React 中状态的推荐方法是什么？”）。如果问题仍然存在，请联系平台的支持团队，并提供误解的查询和所需结果的示例。与该工具关联的开发者社区或论坛也可以提供见解——其他人可能遇到过类似的问题并找到了解决方法，例如使用 REST API 参数以编程方式缩小结果范围。用户和 DeepResearch 团队之间的协作确保系统不断发展，以满足技术用户的需求。