Exa 是一款开发者 API：为 AI 应用设计的语义搜索 API。

下面用几组示意对比，说明同一任务里提示写法和流程不同会带来什么差别。

对比一：模糊指令 vs 明确指令

改之前：直接说「帮我构建问答测试集」。结果往往泛泛而谈、格式随意。

改之后：写清材料、格式和验收标准：

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。

变化（示意）：输出结构稳定，可以直接按「每个答案都能在手册中找到」检查。

对比二：一次做完 vs 分步完成

改之前：把「带来源的快速调研」的全部要求一次塞进去。改之后：先让它给出计划或大纲，确认后再逐步完成。变化（示意）：中途发现偏差可以及时纠正，返工更少。

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。

对比三：不检查 vs 带检查点

改之前：拿到结果直接用。改之后：每次都对照「切分后的段落能回溯到页码」检查，并让工具列出它不确定的地方。变化（示意）：问题在交付前被发现。

以上对比均为示意，用来说明方法差异，不代表具体的效率数字。

补充练习

检索效果对比

输入：同一批问题和两种检索配置。

用同一批测试问题分别跑关键词检索、向量检索和混合检索，记录前 5 条结果中正确段落的命中情况。

交付前确认：对比用同一批问题。

网页内容抓取

输入：一组需要定期关注的网页。

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」。

交付前确认：没有臆造发布日期。

资料卡片整理

准备材料：搜索得到的十几篇资料。

把这些资料整理成卡片：每张卡片包括一句话结论、关键数据、来源和可信度评价，最后按主题分组。

验收标准：每张卡片都有来源。

常见问题：搜索结果过时

限定时间范围，或在提问中注明需要最新信息并核对发布日期。

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。

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。

概念补充：引用溯源

回答附带原文出处，便于核对。

概念补充：嵌入（Embedding）

把文本转成向量，用于语义相似度检索。

适合人群：客服人员

客服人员可以用 Exa 处理回复草稿、工单分类等工作。需要注意：不得以 AI 名义做出政策外承诺，涉及隐私的问题按流程处理。

适合人群：科研人员

科研人员可以用 Exa 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意：遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。

适合人群：销售

销售可以用 Exa 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。

使用提醒

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Exa 的数据处理条款，再决定能否使用。

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。

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