在「搜索与知识库」类工具里，Glean 的定位是：企业内部搜索与知识助手平台。

看文档和设置项时遇到的术语，这里用一两句话解释清楚。

术语表

  • 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。
  • 嵌入（Embedding）：把文本转成向量，用于语义相似度检索。
  • 切分（Chunking）：把长文档拆成适合检索的小段，大小影响效果。
  • 重排序（Rerank）：对初步检索结果再次打分排序，提升相关性。
  • 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。
  • 引用溯源：回答附带原文出处，便于核对。

和 Glean 相关的补充

  • 在线服务：Glean 的产品形态，决定了安装、权限和数据存放方式。
  • 同类产品：Microsoft Copilot、Guru、Elastic。
  • 所属方向：搜索与知识库。

把概念用起来

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。

更多可以试的用法

内部文档入库

适用情况：手头有一批 PDF、Word 和网页时。

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。

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。

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。

检查点：每个答案都能在手册中找到。

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：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：引用溯源

回答附带原文出处，便于核对。

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：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：咨询顾问

咨询顾问可以用 Glean 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：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。

写在最后

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

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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