在「搜索与知识库」类工具里，LanceDB 的定位是：嵌入式开源向量数据库，适合本地与多模态数据。

用 AI 最容易犯的错是「看着不错就用了」，这篇给出一张可复用的打分表。

评分表（每项 1 到 5 分）

维度看什么1 分5 分
命中率正确资料是否出现在前几条结果中明显不合格无需修改即可使用
引用准确回答引用的段落是否真的支持结论明显不合格无需修改即可使用
时效性信息是否足够新，是否标明日期明显不合格无需修改即可使用
覆盖度多来源问题是否兼顾了不同观点明显不合格无需修改即可使用
拒答能力没有依据时是否承认不知道明显不合格无需修改即可使用

建议：任一维度低于 3 分就不要直接使用；总分用于比较不同提示词或不同工具的效果。

用一个任务试打分

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。

检查点：切分后的段落能回溯到页码。

怎么让评分更可靠

  • 同一批材料至少测 5 次，不只看最好的一次。
  • 两人分别打分，分歧大的维度再讨论标准。
  • 把 LanceDB 的结果与人工完成或 pgvector 的结果放在一起盲评。
  • 每次改提示词后用同一批材料复测。

更多可以试的用法

资料卡片整理

适用情况：手头有搜索得到的十几篇资料时。

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。

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。

检查点：关键结论都有可点击来源。

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。

交付前确认：每个答案都能在手册中找到。

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：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：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：嵌入（Embedding）

把文本转成向量，用于语义相似度检索。

概念补充：引用溯源

回答附带原文出处，便于核对。

适合人群：咨询顾问

咨询顾问可以用 LanceDB 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：记者编辑

记者编辑可以用 LanceDB 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。

注意事项

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

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。

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