為了使LLM能夠在沒有外部反饋的情況下更好地識別自身需要支援的情況，可以考慮以下幾個設計策略：首先，增強模型的自我評估能力，通過引入內部信心評分機制，讓模型在生成輸出後能夠評估其準確性和完整性。其次，設計更為複雜的提示模板，讓模型在生成過程中考慮多種因素，例如輸入的模糊性、上下文的完整性等，從而更好地判斷是否需要額外的支援。此外，訓練模型時可以使用多樣化的數據集，讓其學習在不同情境下的支援需求，這樣可以提高模型的泛化能力，幫助其在面對未知情況時做出更明智的決策。