若问题复杂导致夸克AI回答泛泛而谈，应拆解问题、嵌入结构化提示词、绑定上下文、启用深度搜索、图文协同输入。
如果您在使用夸克AI搜索时输入复杂问题却得到泛泛而谈或偏离主题的回答，往往是因为问题结构松散、要素缺失或语义模糊。以下是提升复杂问题应答精度的具体操作路径：
一、拆解问题并分步构建提问逻辑
复杂问题通常包含多个变量、约束条件与隐含需求，直接一次性输入易导致AI忽略关键维度。将其分解为因果链或条件组，能显著增强AI对问题边界的识别能力。
1、识别问题中的核心目标，例如“规划亲子旅行”中的“亲子”是人群限定，“旅行”是行为类型，“规划”是任务类型。
2、提取全部约束条件，如时间（暑假期间）、地点（长三角范围内）、预算（人均不超600元）、特殊要求（需有无障碍设施）。
3、将主问题转化为带编号的子问题序列，例如：①列出上海周边3小时可达、配备母婴室的5A级景区；②筛选其中支持线上预约且当日可订房的亲子友好型民宿；③生成含交通方式、停留时长与备选方案的三日行程表。
二、嵌入结构化提示词强化意图表达
夸克AI对带有明确指令性质的句式响应更稳定，通过前置动词+限定短语组合，可激活其深度推理模块，避免答案流于表面。
1、以“请按以下要求执行”开头，后接格式化条目，例如：“请按以下要求执行：①仅输出表格；②列名包括‘景点名称’‘距离上海市中心公里数’‘是否需预约’‘推荐理由’；③数据来源限于文旅局官网及大众点评2025年真实用户评价。”
2、使用“对比分析”“分步骤推导”“依据XX标准判断”等强动作指令，触发AI调用多源验证机制，例如：“对比分析《民法典》第1062条与第1063条，分步骤推导夫妻婚后一方获赠房产是否属于共同财产，并标注每步法律依据。”
3、对专业术语添加简明定义，防止歧义，例如：“此处‘碳足迹’指ISO 14067标准定义的全生命周期温室气体排放总量，单位为kgCO₂e。”
三、绑定上下文信息辅助语义锚定
当问题涉及特定文档、网页内容或历史交互时，孤立提问会使AI失去参照系。主动注入上下文可缩小推理空间，提升答案与当前场景的贴合度。
1、在问题前粘贴不超过200字的关键原文片段，例如：“【上下文】某电商平台商品页显示：‘本款充电宝支持PD3.0协议，额定容量20000mAh，实测满电可为iPhone15充电约5.2次。’请据此计算该充电宝能量值（Wh），并验证标称容量与实测次数是否自洽。”
2、引用当前页面URL或截图特征，例如：“正在浏览知乎专栏《2025年芯片制造工艺进展》，文中提到‘台积电N2节点采用纳米片晶体管结构’，请解释该结构相较于FinFET在漏电流控制上的物理原理差异。”
3、在连续对话中复用前序回答中的关键参数，例如：前一轮已得出“杭州西湖区2025年公租房申请门槛为连续缴纳社保满24个月”，本轮提问可直接写：“在此基础上，若申请人配偶在余杭区缴纳社保18个月，是否可合并计算？依据哪条规定？”
四、启用深度搜索模式强制多轮溯源
普通搜索模式依赖单次检索匹配，而深度搜索会启动多阶段信息采集与交叉验证，尤其适用于政策解读、学术论证、技术参数比对等需权威信源支撑的复杂问题。
1、在搜索框输入问题后，点击下方出现的“开启深度搜索”按钮，确保系统调用政府数据库、知网论文、行业白皮书等高权重资源。
2、观察结果页是否显示“引用来源”浮层，点击展开后确认至少包含2个以上.gov或.ac.cn域名链接，否则说明未触发深度机制，需重新输入并再次点击该按钮。
3、对返回答案中的任一结论点，直接在结果页内点击“追问”图标，输入“该结论出自原文第几段？是否有图表佐证？”，系统将自动定位原始出处并高亮对应内容。
五、图像与文字协同输入补足信息缺口
纯文字难以准确传达公式推导、电路图、化学结构式、手写批注等非线性信息，此时结合视觉输入可消除转述失真，使AI获取完整问题表征。
1、拍摄题目时确保公式符号无畸变、下标清晰、箭头方向可辨，避免使用滤镜或夜间模式，推荐在窗边自然光下完成拍摄。
2、上传图片后，在文字框中追加精准指令，例如：“图中为一道微分方程初值问题，请写出通解推导过程，并指出y(0)=1这一条件在哪个步骤代入。”
3、对含多步骤的手写解题过程提问，可框选其中某一步骤并输入：“此步从∫e^x·sinx dx到-(e^x·cosx)+∫e^x·cosx dx的转换依据什么积分法则？是否遗漏负号？”
