人工智能
近期「随意玩」在AI产品的使用答疑与配置排查流程上做了一次更新。对于经常需要切换模型、调整参数或接入私有数据的用户来说，过去遇到报错时可能要在文档、日志和设置页之间来回翻找。新的答疑流程把常见问题处理拆成了三个固定环节：问题分流、参数核对、结果反馈。
第一步：问题分流，先判断报错层级
更新后的入口位于控制台右上角的「使用答疑」区。用户输入一句自然语言描述，例如“生成结果突然变短”或“API返回429”，系统会先让用户选择是模型调用、数据接入还是输出解析阶段的问题。这一步的目的是避免把参数错误当成模型能力问题。分流后，页面会给出对应的检查清单，而不是直接跳转到通用文档。
第二步：参数核对，关键配置自动高亮
在参数核对环节，「随意玩」会读取当前项目下的最近一次配置快照，将可能引起异常的字段高亮出来。例如温度值设置过高、最大输出令牌被调低、或检索增强的召回条数被限制到个位数。用户不需要逐项对照历史记录，系统会标注出“最近一次变更时间”和“可能与当前报错相关”的字段。对于团队协作场景，这一流程变化能减少因同事改动配置而导致的排查盲区。
第三步：结果反馈，形成可复用记录
处理完成后，用户可以选择将本次问题与解决步骤保存为一条内部记录。下次遇到相似情况时，答疑入口会优先展示团队内已保存的相近案例。这个功能不是简单的历史记录堆叠，而是按模型版本、参数组合和报错类型做了轻量分类。对于需要频繁上线AI功能的小团队，可以省去重复解释基础配置的时间。
值得注意的是，本次更新没有改变模型本身的能力，只调整了答疑与排查的交互路径。对于已经在使用自定义脚本或外部监控工具的用户，原有的API状态查询和日志导出接口保持不变。
