从同类工具换到 Kagi:迁移步骤清单
Kagi 是一款在线服务:付费、无广告的搜索引擎,提供 AI 摘要与助手。
换工具的成本常被低估,这篇按步骤列出迁移前后要做的事。
以从 Perplexity 迁移为例
迁移不一定是「全面替换」。很多团队会先把一部分任务交给 Kagi,与 Perplexity 并行一段时间再决定。
迁移步骤
- 盘点资产:现在用的提示词、模板、知识库、自动化流程和历史产出。
- 确认导出方式:哪些能导出、格式是什么、哪些只能手工迁移。
- 挑 3 个典型任务(如「带来源的快速调研」「构建问答测试集」)在两边同时做。
- 按同一张评分表比较结果。
- 迁移账号与权限,通知团队新的使用规范。
- 保留旧工具一段时间的只读访问,确认无遗漏后再停用。
对比测试用的任务
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。
交付前确认:关键结论都有可点击来源。
不建议迁移的情况
- 核心流程依赖 Perplexity 特有的功能或集成。
- 团队刚刚完成培训,切换成本过高。
- 新工具的数据处理条款不满足要求。
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。
检查点:切分后的段落能回溯到页码。
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。
交付前确认:对比用同一批问题。
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。
检查点:每张卡片都有来源。
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。
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。
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: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:记者编辑
记者编辑可以用 Kagi 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。
适合人群:科研人员
科研人员可以用 Kagi 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 Kagi 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。
写在最后
涉及个人信息、商业机密或受监管数据时,先确认 Kagi 的数据处理条款,再决定能否使用。
文中提示词和示例仅作示意,实际效果取决于你的材料和 Kagi 当前版本,重要内容请人工核对后再使用。