知乎直答是一款在线服务：基于知乎内容的 AI 问答搜索。

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。

和知乎直答相关的补充

  • 在线服务：知乎直答的产品形态，决定了安装、权限和数据存放方式。
  • 同类产品：秘塔、夸克、百度 AI 搜索。
  • 所属方向：搜索与知识库。

把概念用起来

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。

验收标准：切分后的段落能回溯到页码。

延伸练习

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。

检查点：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。

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：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：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：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：数据分析师

数据分析师可以用知乎直答处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。

适合人群：销售

销售可以用知乎直答处理客户背景调研、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：科研人员

科研人员可以用知乎直答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。

注意事项

本文基于知乎直答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，先确认知乎直答的数据处理条款，再决定能否使用。

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