从零到一：用 Cohere Rerank 做出第一份成果
在「搜索与知识库」类工具里，Cohere Rerank 的定位是：Cohere 的重排序模型 API，用于提升检索相关性。
与其看十篇介绍，不如完整做一个小项目，这篇带你走一遍。
项目：构建问答测试集
目标：用 Cohere Rerank 完成一次「构建问答测试集」，交付一份可以直接给同事或客户看的结果。预计用时 1 小时以内。
步骤
- 注册开发者账号并完成实名或企业认证（如要求）
- 准备材料：一份产品手册（先脱敏）
- 复制下面的提示词，替换方括号内容。
- 第一次结果出来后，只针对一个问题追问修改。
- 按验收标准检查：每个答案都能在手册中找到。
- 保存提示词与最终结果，写三行复盘。
根据手册编写 20 个用户可能问的问题及标准答案，标注答案所在章节，用来评估知识库检索效果。
复盘模板
这次任务：
节省或多花的时间：
需要人工修改的地方：
下次会改进的提示：
是否继续使用：
做完之后
可以尝试第二个任务「资料卡片整理」，或者把这次的流程分享给同事一起试。
更多可以试的用法
带来源的快速调研
输入：一个需要事实支撑的问题。
请回答【问题】，每个关键结论后标注来源链接；如果不同来源说法不一，请分别列出；最后给出你认为最可靠的来源及原因。
验收标准：关键结论都有可点击来源。
内部文档入库
准备材料：一批 PDF、Word 和网页。
把这些文档解析为干净的文本：保留标题层级和表格，去掉页眉页脚，按章节切分，每段附上原文件名和页码。
交付前确认：切分后的段落能回溯到页码。
网页内容抓取
适用情况：手头有一组需要定期关注的网页时。
把这些网页转成 Markdown，去掉导航和广告，只保留正文、发布日期和作者；发布日期缺失时标注「未知」。
验收标准：没有臆造发布日期。
常见问题：中文检索效果差
选择对中文支持好的嵌入模型，并为专有名词建立同义词。
常见问题：表格内容检索不到
换用能保留表格结构的解析工具，或单独把表格转成文本描述。
常见问题：答案引用了错误段落
调整切分大小、加入重排序，并检查文档解析是否丢失标题。
概念补充：混合检索
同时使用关键词和向量检索，兼顾精确匹配与语义理解。
概念补充：RAG（检索增强生成）
先检索相关资料再让模型作答，降低胡编概率。
适合人群：法务与律师助理
法务与律师助理可以用 Cohere Rerank 处理合同初审、法规检索等工作。需要注意：AI 输出不构成法律意见，条款和法规必须由执业人员核实。
适合人群：研究生
研究生可以用 Cohere Rerank 处理文献阅读、开题与论文写作等工作。需要注意：遵守学校学术诚信规定，AI 只用于辅助理解和润色。
适合人群：销售
销售可以用 Cohere Rerank 处理客户背景调研、跟进邮件与话术等工作。需要注意：客户数据按公司规定处理，报价和承诺以合同为准。
写在最后
所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。
文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Cohere Rerank 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。