结构化问题深度映射

结构化问题深度映射，是指判断用户问题触及知识结构中哪一个深度的过程。一个问题可能只触及事实材料，也可能触及方法、理论、概念，甚至根本问题。

用户问题不只是一串文字。它会激活某种知识深度。有些问题是事实查找，有些问题问如何操作，有些问题问理论能否解释案例，有些问题问概念到底是什么意思，还有些问题问为什么这个问题本身重要。SonaMinds 用结构化问题深度映射在检索和生成之前识别这些差异。

这个概念连接了 SonaMinds 的两个基础。一边是专家知识的分层表达，另一边是可执行请求分类。知识有层级，问题也会激活层级。两者之间的映射决定回答的深度和方式。

五种常见问题深度

事实问题主要激活材料层。它询问日期、段落、定义、位置或具体信息。方法问题激活操作规则和例子。它询问如何应用、评价、比较或推进。理论问题激活解释模型。它询问一个框架能否解释现象，或者不同理论之间如何关联。概念问题激活核心概念和基本假设。它询问某个词在体系内部是什么意思。根本问题激活价值取向和根本关切。它询问这个问题为什么重要，或者它揭示了整个领域中的什么更大问题。

这些深度不是僵硬分类。一个研究性问题可能同时激活多个层级。映射的目的不是把问题过度简化，而是识别负责任回答所需要的主导深度。

为什么映射重要

如果没有问题深度映射，AI 系统可能用同一种方式回答所有问题。它可能在用户需要概念澄清时去总结文档，在用户需要具体事实时写出宏大评论，在简单问题上生成过长答案，也可能在深度问题上过度简化。

问题深度映射还支持上下文控制和资源纪律。浅层事实问题不应该触发深度研究流程。深层理论问题也不应该被压缩成快速回答。SonaMinds 用深度映射把回答方式和问题的真实知识需求对齐。

概念边界

结构化问题深度映射不等同于难度估计。一个问题可以很技术，但仍然是事实层问题。另一个问题可以措辞很短，却概念很深。关键不是句子看起来难不难，而是回答它需要激活知识结构中的哪一部分。

English