多语言 AI 搜索，可生成思维导图和演示稿——这是 Felo 最主要的用途，也是本文讨论的前提。

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「帮我资料卡片整理」。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：

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。

变化（示意）：输出结构稳定，可以直接按「每张卡片都有来源」检查。

对比二：一次做完 vs 分步完成

改之前：把「构建问答测试集」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。

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。

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。

更多可以试的用法

网页内容抓取

准备材料：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」。

验收标准：没有臆造发布日期。

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。

检查点：对比用同一批问题。

带来源的快速调研

适用情况：手头有一个需要事实支撑的问题时。

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：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：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：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：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。

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。

适合人群：研究生

研究生可以用 Felo 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：法务与律师助理

法务与律师助理可以用 Felo 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。

注意事项

本文基于 Felo 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。

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

延伸阅读