360 推出的 AI 搜索与智能体产品——这是纳米 AI 搜索最主要的用途，也是本文讨论的前提。

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。

和纳米 AI 搜索相关的补充

  • 在线服务：纳米 AI 搜索的产品形态，决定了安装、权限和数据存放方式。
  • 同类产品：秘塔、夸克、天工 AI。
  • 所属方向：搜索与知识库。

把概念用起来

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。

补充练习

构建问答测试集

准备材料：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。

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。

带来源的快速调研

输入：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。

检查点：关键结论都有可点击来源。

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。

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：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。

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。

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：销售

销售可以用纳米 AI 处理客户背景调研、跟进邮件与话术等工作。需要注意：客户数据按公司规定处理，报价和承诺以合同为准。

适合人群：客服人员

客服人员可以用纳米 AI 处理回复草稿、工单分类等工作。需要注意：不得以 AI 名义做出政策外承诺，涉及隐私的问题按流程处理。

注意事项

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。

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