把 Glean 放进工作流：搭配工具与交接要点
Glean 是一款在线服务：企业内部搜索与知识助手平台。
单独用一个工具往往只解决一段问题，这篇讲怎么把它和上下游工具串起来。
推荐组合：Glean + Xinference
Xinference 的定位是：统一部署大模型、嵌入与语音模型的开源推理平台。两者分工可以是：Glean 负责「带来源的快速调研」这一步，Xinference 负责用本地模型处理敏感部分。
工作流步骤
- 明确交付物和验收标准，例如：关键结论都有可点击来源。
- 准备输入：一个需要事实支撑的问题，先去掉敏感信息。
- 在 Glean 中执行核心步骤（提示词见下文）
- 把结果交给 Xinference 做下一步处理，或从 Xinference 取得所需材料。
- 人工检查关键事实与格式，记录发现的问题。
- 把这次用到的提示词和设置保存为模板，下次复用。
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。
交付前确认：关键结论都有可点击来源。
交接时最容易出问题的地方
- 格式不兼容：两边导入导出的格式提前测试一次。
- 信息丢失：每次交接附上来源和版本号。
- 责任不清：约定哪一步由谁做最终确认。
- 权限分散：两边的账号和分享范围分别检查。
如果暂时不想引入第二个工具，也可以先用 Guru 等同类产品替代其中一环，跑通流程后再决定。
更多可以试的用法
构建问答测试集
输入：一份产品手册。
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。
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。
交付前确认：每张卡片都有来源。
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。
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：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：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。
概念补充：嵌入（Embedding）
把文本转成向量，用于语义相似度检索。
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：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
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。
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。