Exa 是一款开发者 API：为 AI 应用设计的语义搜索 API。

下面按「现象 → 可能原因 → 处理办法」整理常见问题。

排查表

现象处理办法
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。
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。
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。
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。
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。

通用排查顺序

  1. 确认账号、额度和网络状态正常。
  2. 用一份简单材料复现问题，排除材料本身的干扰。
  3. 检查设置是否被改动（模型、语言、格式等）
  4. 查看官方状态页或更新日志。
  5. 仍无法解决时整理复现步骤联系官方支持。

用标准任务做对照测试

检索效果对比

适用情况：手头有同一批问题和两种检索配置时。

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。

检查点：对比用同一批问题。

补充练习

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。

交付前确认：关键结论都有可点击来源。

构建问答测试集

适用情况：手头有一份产品手册时。

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。

验收标准：每个答案都能在手册中找到。

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。

验收标准：每张卡片都有来源。

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：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。

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：咨询顾问

咨询顾问可以用 Exa 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意：客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。

适合人群：记者编辑

记者编辑可以用 Exa 处理采访整理、资料核查等工作。需要注意：事实必须多源核实，不得用 AI 生成虚构引语，遵守所在机构的 AI 使用规范。

注意事项

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Exa 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

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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