纳米 AI 用前用后：3 组示意对比
在「搜索与知识库」类工具里，纳米 AI 搜索的定位是：360 推出的 AI 搜索与智能体产品。
下面用几组示意对比，说明同一任务里提示写法和流程不同会带来什么差别。
对比一：模糊指令 vs 明确指令
改之前：直接说「帮我带来源的快速调研」。结果往往泛泛而谈、格式随意。
改之后：写清材料、格式和验收标准：
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。
变化（示意）：输出结构稳定，可以直接按「关键结论都有可点击来源」检查。
对比二：一次做完 vs 分步完成
改之前：把「检索效果对比」的全部要求一次塞进去。改之后：先让它给出计划或大纲，确认后再逐步完成。变化（示意）：中途发现偏差可以及时纠正，返工更少。
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。
对比三：不检查 vs 带检查点
改之前：拿到结果直接用。改之后：每次都对照「每张卡片都有来源」检查，并让工具列出它不确定的地方。变化（示意）：问题在交付前被发现。
以上对比均为示意，用来说明方法差异，不代表具体的效率数字。
补充练习
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。
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」。
交付前确认：没有臆造发布日期。
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。
验收标准：切分后的段落能回溯到页码。
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：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：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：引用溯源
回答附带原文出处，便于核对。
概念补充：嵌入（Embedding）
把文本转成向量，用于语义相似度检索。
适合人群：科研人员
科研人员可以用纳米 AI 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：软件工程师
软件工程师可以用纳米 AI 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。
使用提醒
本文基于纳米 AI 搜索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，先确认纳米 AI 搜索的数据处理条款，再决定能否使用。