LandingAI 故障与效果问题处理指南
在「垂直行业」类工具里，LandingAI 的定位是：面向工业视觉检测的 AI 平台。
下面按「现象 → 可能原因 → 处理办法」整理常见问题。
排查表
| 现象 | 处理办法 |
|---|---|
| 输出引用了不存在的条款或文献 | 只接受能追溯到原文的引用，逐条核对。 |
| 从业者担心责任问题 | 明确 AI 只做草稿与检索，签字与判断由专业人员负责。 |
| 数据合规审批卡住 | 提前准备数据流向说明、供应商资质和合同条款。 |
| 识别模型在新场景失效 | 补充新场景的标注数据重新评估。 |
| 客户误以为是专业意见 | 在输出中加入明确提示，并由专业人员审核后再发出。 |
通用排查顺序
- 确认账号、额度和网络状态正常。
- 用一份简单材料复现问题，排除材料本身的干扰。
- 检查设置是否被改动（模型、语言、格式等）
- 查看官方状态页或更新日志。
- 仍无法解决时整理复现步骤联系官方支持。
用标准任务做对照测试
标注规范制定
输入：一批待标注的图片样例。
根据这些样例写一份标注规范：每个类别的定义、正反例描述、边界情况怎么处理，以及标注员之间不一致时的裁决规则。
交付前确认：边界情况有明确规则。
补充练习
上线前现场测试
准备材料：训练好的检测模型和现场环境。
设计一份现场测试方案：不同光照、角度、遮挡条件各采集一批样本，记录漏检和误检，低于预设标准时不上线。
交付前确认：覆盖了不同现场条件。
合规清单
输入：一项业务流程。
针对这项流程列出需要关注的合规检查点，每项注明依据类型（法规 / 行业标准 / 内部制度）以及需要向谁确认。
验收标准：注明了确认对象。
常见问题：数据合规审批卡住
提前准备数据流向说明、供应商资质和合同条款。
常见问题：识别模型在新场景失效
补充新场景的标注数据重新评估。
常见问题：客户误以为是专业意见
在输出中加入明确提示，并由专业人员审核后再发出。
概念补充：免责声明
说明 AI 输出仅供参考、不构成专业意见的提示。
概念补充：领域模型
针对特定行业数据训练或调优的模型。
适合人群：游戏开发者
游戏开发者可以用 LandingAI 处理原型与素材、NPC 对话与文案等工作。需要注意：关注生成素材的授权和平台对 AI 内容的披露要求。
适合人群：软件工程师
软件工程师可以用 LandingAI 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意：不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。
适合人群：咨询顾问
咨询顾问可以用 LandingAI 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意：客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。
注意事项
文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 LandingAI 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。
本文基于 LandingAI 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。