先说清楚它是什么:Glean 属于「搜索与知识库」方向的在线服务,企业内部搜索与知识助手平台。

当同一类任务每天重复出现时,就值得考虑把它接进自动化流程。

适合自动化的任务特征

  • 输入格式固定(同一种表单、文件或消息)
  • 判断规则可以写清楚。
  • 出错时可以被发现并人工补救。
  • 频率足够高,值得投入配置时间。

接入方式

Glean 属于在线服务。如果官方提供 API、集成市场或与 Zapier、Make、n8n 等平台的连接器,可以直接接入;如果没有,就不要用模拟点击等不稳定方式硬接,可改为半自动:自动收集材料,人工在 Glean 中处理。

示例:自动化里的核心指令

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。

上线前的风控

  • 对外发送的内容一律先进入人工审核。
  • 设置每日调用上限和费用告警。
  • 保留原始输入,便于出错时追溯。
  • 每周抽查一批自动处理结果。

更多可以试的用法

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。

检查点:每张卡片都有来源。

检索效果对比

准备材料: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。

验收标准:对比用同一批问题。

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」。

检查点: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: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:重排序(Rerank)

对初步检索结果再次打分排序,提升相关性。

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。

适合人群:软件工程师

软件工程师可以用 Glean 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意:不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具,合并前审阅每处改动。

适合人群:科研人员

科研人员可以用 Glean 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 Glean 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

本文基于 Glean 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。

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

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