纳米 AI 搜索怎么和其他工具组合：一条可落地的工作流
先说清楚它是什么：纳米 AI 搜索（纳米 AI）属于「搜索与知识库」方向的在线服务，360 推出的 AI 搜索与智能体产品。
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：纳米 AI 搜索 + LLaMA-Factory
LLaMA-Factory 的定位是：支持多种模型的一站式开源微调框架。两者分工可以是：纳米 AI 搜索负责「网页内容抓取」这一步，LLaMA-Factory 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：没有臆造发布日期。
- 准备输入：一组需要定期关注的网页，先去掉敏感信息。
- 在纳米 AI 搜索中执行核心步骤（提示词见下文）
- 把结果交给 LLaMA-Factory 做下一步处理，或从 LLaMA-Factory 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。
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」。
验收标准：没有臆造发布日期。
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，也可以先用夸克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
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。
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。
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。
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：引用溯源
回答附带原文出处，便于核对。
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：研究生
研究生可以用纳米 AI 处理文献阅读、开题与论文写作等工作。需要注意：遵守学校学术诚信规定，AI 只用于辅助理解和润色。
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。
文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和纳米 AI 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。