关键词搜索为什么经常不够
文件名可能是默认编号，正文用词也未必和你后来想到的问题完全一致。比如资料写的是“长期上下文”，你搜索的却是“怎样让 AI 记住项目”。单纯逐字匹配可能错过它。语义检索可以比较问题与内容含义，再结合时间、来源和文件类型缩小范围。
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只记得大概意思，也应该找得到
自然语言文档搜索适合“我知道见过，但忘了放在哪里”的时刻。它使用内容本身作为线索，同时仍应把结果带回可核验的原文。
用一条记忆开始搜索→
怎样提出更容易命中的问题
不需要写复杂提示词。先说主题，再补充仍记得的线索即可，例如“上个月保存的、关于 Agent 评估的那份 PDF”或“找一张蓝色登录页截图”。如果结果太多，可以继续限定来源、日期、项目或人物。高质量搜索结果应显示命中片段和原始文件入口。
搜索质量取决于资料质量
模糊扫描件需要 OCR，长文档需要合理切分，更新后的文件也需要重新处理。AI 搜索并不会替代原始资料，更不保证每次召回都完整。因此重要决定仍应打开原文核验。把高价值内容持续保存、保留明确来源，比一次性导入大量无关文件更容易获得稳定结果。
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