如何解决Gemini Fullstack LangGraph项目中动态查询生成不准确的问题？

2025-08-23

546

优化动态查询生成的解决方案

背景：项目基于Gemini模型生成搜索查询时，可能出现偏离用户意图或主题覆盖面不足的情况。

优化Prompt设计：在后端api/research.py中修改提示模板，明确要求模型生成3-5个不同角度的子查询，示例：
‘基于用户问题{question}，请生成专注于[技术参数][行业趋势][学术研究]三个维度的搜索语句’
Adição de restrições：在langgraph/agent.py中配置max_iterations参数（默认3次），可调整为5次以扩大检索范围
启用反思机制：利用项目的自动反思功能，在backend/core/search.py中设置gap_analysis=True让代理自动识别信息缺口
人工干预渠道：前端可修改src/components/InputForm.js，增加查询建议预览和编辑功能

备选方案：若持续不准确，可调用LangSmith的追踪功能分析问题节点，具体步骤：1) 在.env启用LANGSMITH_API_KEY 2) 访问LangSmith平台查看完整的思维链记录。