用 Exa 完成第一个小项目：完整演练
在「搜索与知识库」类工具里，Exa 的定位是：为 AI 应用设计的语义搜索 API。
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：检索效果对比
目标：用 Exa 完成一次「检索效果对比」，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：同一批问题和两种检索配置（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：对比用同一批问题。
- 保存提示词与最终结果，写三行复盘。
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。
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「内部文档入库」，或者把这次的流程分享给同事一起试。
补充练习
资料卡片整理
输入：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。
交付前确认：每张卡片都有来源。
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」。
检查点：没有臆造发布日期。
带来源的快速调研
准备材料：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。
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：回答过于笼统
要求逐条引用原文，并限定只回答文档中有依据的内容。
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：切分（Chunking）
把长文档拆成适合检索的小段，大小影响效果。
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：研究生
研究生可以用 Exa 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：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：数据分析师
数据分析师可以用 Exa 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。
注意事项
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。
本文基于 Exa 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。