Erstellen eines KI-Such- und Wissensabruf-Workflows von Grund auf: ein Tutorial für Kindermädchen

🛒 Ein umfassender praktischer Leitfaden für Forschungs-, Beratungs-, Produkt- und akademische Gruppen, von Registrierungstools bis hin zur Wissensakkumulation.

Lernziele und anwendbare Leser

Dieses Tutorial hilft Ihnen dabei, ein tägliches Betriebssystem für „KI-Suche und Wissensabruf“ von Grund auf aufzubauen: von der Kontoregistrierung, über Abfragefähigkeiten, den Abruf akademischer Literatur bis hin zur Speicherung der Ergebnisse in einer persönlichen Wissensdatenbank. Es ist kein technischer Hintergrund erforderlich und es ist auf Forschungs-, Beratungs-, Produkt-, Betriebs- und akademische Szenarien anwendbar. Der gesamte Vorgang kann in etwa 60 Minuten abgeschlossen werden.

1. Checkliste für die Vorbereitung

  • [ ] Melden Sie sich für Perplexity an (Konversationssuche, kostenlos für den Einstieg)
  • [ ] Kimi registrieren (kimi.moonshot.cn, Langtext und chinesische Suche)
  • [ ] Registrieren Sie sich für die Secret Tower AI-Suche (strukturierte Suche und Bibliothek)
  • [ ] (optional) Registrieren Sie sich für Consensus oder Elicit (wissenschaftliche Literatursuche)
  • [ ] Bereiten Sie ein Notiztool vor (Notion/Feishu-Dokumente/Obsidian können zur Wissensakkumulation verwendet werden)
  • [ ] Identifizieren Sie das erste zu untersuchende Thema (es wird empfohlen, ein echtes Problem auszuwählen, das in direktem Zusammenhang mit Ihrer Arbeit steht)

2. Konto- und Umgebungsvorbereitung

  1. Öffnen Sie die offizielle Website von Perplexity, um die Registrierung und Anmeldung abzuschließen.
  2. Öffnen Sie Kimi, melden Sie sich an und machen Sie sich mit dem Einstiegsort „Datei hochladen/Lesen langer Artikel“ vertraut.
  3. Öffnen Sie die Secret Tower AI-Suche und erleben Sie den Wechsel zwischen den drei Suchmodi „Webseite/Bibliothek/Akademisch“.
  4. Erstellen Sie im Notizen-Tool eine Seitenvorlage „Suchelement“ mit vorgeschlagenen Feldern: Thema, Liste der Unterfragen, Zusammenfassung der Schlussfolgerungen, Liste der Quellen, zu überprüfende Elemente und Rezension.

3. Fünf-Schritte-Methode zum Abrufen und Befragen

Gute Suchfragen bestimmen die Qualität der Antworten. Verwenden Sie die folgende fünfstufige Methode, um unscharfe Anforderungen in durchsuchbare Fragen umzuwandeln:

  1. Bestimmen Sie das Thema: Identifizieren Sie klar, wer und was das Forschungsobjekt ist (Unternehmen/Technologie/Politik/Bevölkerung).
  2. Bestimmen Sie die Frage: Was soll sie beantworten (aktuelle Situation/Vergleich/Auswirkungen/Vorhersage/Machbarkeit).
  3. Definierter Umfang: Begrenzen Sie Branchen, Regionen und Zeitfenster (z. B. „Chinesischer Markt 2024–2025“).
  4. Bestimmen Sie den Beweisgrad: normale Webseiten, Branchenberichte oder wissenschaftliche Arbeiten.
  5. Geben Sie das Ausgabeformat an: Tabellen/Schlüsselpunkte/mit Quellen erforderlich.

Beispielvergleich:

  • Schlecht: „Wie wäre es, wenn Sie die KI-Suche für mich überprüfen würden?“
  • Gut: „Vergleichen Sie die Funktionen und Gebührenunterschiede der drei KI-Suchtools Perplexity, Kimi und Secret Tower AI Search im Jahr 2025, geben Sie eine Vergleichstabelle aus und fügen Sie jeder Schlussfolgerung einen Quelllink bei.“

4. Verwenden Sie Perplexity für die Konversationssuche

  1. Geben Sie die Unterfragen nacheinander in Perplexity ein und fügen Sie einheitliche Anforderungen hinzu:

„ Bitte listen Sie Ihre Informationsquellen Element für Element auf (mit Links) und markieren Sie die Veröffentlichungszeit jedes Elements. Inhalte, deren Quelle nicht bestätigt werden kann, werden gesondert mit [zu überprüfen] gekennzeichnet. „

  1. Wenn ein Vergleich erforderlich ist, fordern Sie explizit die Tabellenausgabe an:

„ Bitte vergleichen Sie anhand der Tabelle die Unterschiede zwischen A und B hinsichtlich Preis, Funktionen und anwendbaren Gruppen und fügen Sie Links zu den einzelnen Quellen bei. „

  1. Fragen und Recherchieren: Stellen Sie weiterhin Fragen zu interessanten Hinweisen in den Antworten, zum Beispiel:

„ Welcher Bericht ist die spezifische Datenquelle, die Sie erwähnt haben? Wer ist die Verlagsorganisation? Bitte geben Sie den Originallink an. „

  1. Kopieren Sie jedes Ergebnis in die Felder „Schlussfolgerungszusammenfassung“ und „Quellenliste“ der Notiz.

5. Verwenden Sie Kimi/Secret Tower, um lange Texte und chinesische Materialien zu verarbeiten

  1. Wenn Sie auf einen langen Bericht, eine PDF-Datei oder eine lange Webseite stoßen, laden Sie die Datei auf Kimi hoch oder fügen Sie den Link ein und geben Sie Folgendes ein:

„ Bitte lesen Sie den vollständigen Text und die Ausgabe: 1) Kernschlussfolgerungen (innerhalb von 5 Punkten) 2) Schlüsseldatentabelle 3) Teile, die sich auf mein Thema beziehen 4) Ungeklärte, aber bemerkenswerte Zweifel im Originaltext „

  1. Verwenden Sie MITA AI Search, um eine strukturierte Suche auf Chinesisch durchzuführen: Wechseln Sie in den „Bibliothek“-Modus, um nach Berichten/Dokumentmaterialien zu suchen, und wechseln Sie in den „Akademisch“-Modus, um nach Artikeln zu suchen.

  2. Wenn zu viele Informationen vorhanden sind, lassen Sie die KI zwei Screening-Runden durchführen:

„ Erste Runde: Wählen Sie aus den oben genannten Materialien 10 Elemente aus, die einen direkten Bezug zum Thema haben. Zweite Runde: Schreiben Sie eine Zusammenfassung zu jedem dieser 10 Punkte und markieren Sie die Glaubwürdigkeit (hoch/mittel/niedrig). „

6. Nutzen Sie Consensus/Elicit für die Recherche akademischer Beweise

Wenn es um die Frage geht, „ob es wirksam ist, welche Auswirkungen es hat und ob die Evidenz ausreichend ist“, kehren Sie zur wissenschaftlichen Literatur zurück:

  1. Öffnen Sie Consensus und suchen Sie mit englischen Schlüsselwörtern (z. B. „Auswirkungen von Remote-Arbeit auf die Produktivität“).
  2. Überprüfen Sie die Verteilung der Schlussfolgerungen aus der Literatur (Unterstützung/Kontra/Neutral) und klicken Sie auf hochrelevante Artikel, um Abstracts zu lesen.
  3. Verwenden Sie Elicit, um eine Suche im Review-Stil durchzuführen: Geben Sie eine Forschungsfrage ein und lassen Sie die Schlussfolgerungen, Methoden und Stichprobengrößen mehrerer Arbeiten extrahieren und eine Vergleichstabelle erstellen.
  4. Hinweis: Akademische Schlussfolgerungen haben einen Anwendungsbereich. Lesen Sie unbedingt die in der Zusammenfassung markierten Einschränkungen und anwendbaren Gruppen, um eine Überinterpretation zu vermeiden.

7. Wissensanhäufung

Der Abschluss der Rückholung bedeutet nicht das Ende. Die Ergebnisse werden in wiederverwendbaren Assets niedergeschlagen:

  1. Füllen Sie die Notizvorlage aus: Thema, Zusammenfassung der Schlussfolgerungen, Quellenliste (einschließlich Links und Daten) und zu überprüfende Elemente.
  2. Markieren Sie die Glaubwürdigkeit der Schlussfolgerung: hoch (konsistent aus mehreren Quellen + offiziell), mittel (einzelne Quelle oder aus zweiter Hand), niedrig (KI-Spekulation ohne Quelle).
  3. Führen Sie regelmäßig (wöchentlich) ähnliche Themen zusammen und verfeinern Sie sie zu „Themenkarten“ zur Wiederverwendung durch das Team.
  4. Wenn das Unternehmen über viele interne Daten verfügt, können diese ausgewertet werden, um eine Verbindung zum Glean-Enterprise-Search-Tool herzustellen und die internen Dokumente in ein Konversationssuchportal umzuwandeln (IT-Kooperation erforderlich).

8. Verifizierungsmethode

  • Rückverfolgbarkeit der Quelle: Überprüfen Sie 5 Schlussfolgerungen stichprobenartig und finden Sie die Originalquelle innerhalb von jeweils 2 Minuten
  • Genauigkeit: Die wichtigsten Daten stimmen mit der offiziellen Seite überein
  • Aktualität: Die Veröffentlichungszeit der Suchergebnisse liegt innerhalb des von Ihnen gewünschten Zeitfensters
  • Niederschlagsrate: Nach Abschluss der Umfrage beträgt die Abschlussrate der Notizvorlage ≥90 %
  • Effizienz: Die zweite Suchzeit zum gleichen Thema wird im Vergleich zum ersten Mal um mehr als 50 % reduziert

9. Häufig gestellte Fragen und Fehlerbehebung (FAQ)

  1. Es gibt keine Quelle in der AI-Suchantwort? Es ist obligatorisch, in der Frage „jeder Schlussfolgerung einen Quellenlink beizufügen“. Inhalte ohne Quellenangabe gelten als verifiziert.
  2. Das Ergebnis ist zu alt? Fügen Sie beim Stellen von Fragen Zeitlimits hinzu, z. B. „Suchen Sie nur nach Informationen seit Januar 2024“; Die Eckdaten unterliegen der offiziellen Echtzeitseite.
  3. Chinesische und englische Materialien werden vermischt und das ist sehr verwirrend? Überprüfen Sie eine Runde für jede Sprache: Verwenden Sie Kimi/Secret Tower für Chinesisch, Perplexity/Academic Tools für Englisch und führen Sie sie dann zusammen.
  4. Werden die abgerufenen Zitate von KI zusammengestellt? Akademische Tools stellen möglicherweise Dokumente bereit, die nicht vorhanden sind. Klicken Sie unbedingt auf den Originaltext, um die Bandnummer/DOI zu überprüfen. Wenn Sie es nicht finden können, löschen Sie es.
  5. Das kostenlose Kontingent reicht nicht aus? Nutzen Sie die kostenlose Datei für die tägliche Suche und die kostenpflichtige Datei für Zeiträume, in denen wichtige Themen konzentriert sind; Speichern Sie häufig gestellte Fragen in Wissenskarten, um wiederholte Suchvorgänge zu reduzieren.
  6. Die Intranetinformationen des Unternehmens können nicht abgerufen werden? Öffentliche Tools können keine Intranetinhalte abrufen. Daher müssen Sie auf die internen Suchtools des Unternehmens zugreifen und die Berechtigungskonfiguration abschließen.

10. Erweiterte Erweiterung

  • API-Automatisierung: Integrieren Sie den Abruflink in den automatisierten Prozess, um „Frage → automatischer Abruf → Zusammenfassung → Eintrag in die Wissensdatenbank“ zu erreichen.
  • Team-Wissensdatenbank: Vereinheitlichen Sie das Niederschlagskaliber und erstellen Sie einen Team-Sucheingang mit Berechtigungen
  • Suchvorlagenbibliothek: Erstellen Sie eine Reihe von Standardfragevorlagen für jedes hochfrequente Forschungsszenario (Wettbewerbsproduktanalyse, Branchenscan, Technologieauswahl).
  • Linked Writing: Die Suchergebnisse werden direkt als Materialeingabe für die KI-Schreibpipeline verwendet, um die Effizienz der Inhaltsproduktion zu verbessern.

11. Praxisbeispiel: Komplette Recherche zu einem Thema

Nehmen Sie das Thema „Vergleich der Mainstream-KI-Suchtools im Jahr 2025“ als Beispiel, um den gesamten Prozess zusammenzufassen:

  1. Teilen Sie die Frage auf: Teilen Sie sie in 4 Unterfragen auf – ① Was sind die gängigen Tools? ② Ihre jeweiligen Funktionen und Gebühren; ③ Für welche Szenarien sind sie geeignet? ④ Ruf und Mängel der Benutzer.
  2. Perplexity Preliminary Screening: Geben Sie jeweils 4 Unterfragen ein, fügen Sie „Ausgabevergleichstabelle mit Quelllink“ hinzu und erhalten Sie einen Antwortentwurf mit Quelle.
  3. Chinesische Ergänzung: Verwenden Sie Secret Tower AI, um im „Bibliotheks“-Modus nach Branchenberichten zu suchen, und verwenden Sie Kimi, um zwei lange Berichte zu lesen, um wichtige Punkte zu extrahieren.
  4. Akademische Ergänzung: Bei Fragen wie „Verbessert die KI-Suche die Abrufeffizienz?“ verwenden Sie Consensus, um die Papierbeweise zu überprüfen und Beispiele und Schlussfolgerungen aufzuzeichnen.
  5. Kreuzvalidierung: Vergleichen Sie die Preisseiten jeder offiziellen Website mit Bewertungen Dritter und markieren Sie die Konsistenz und Inkonsistenzen.
  6. Niederschlag: Füllen Sie die Schlussfolgerung, die Quellenliste und die zu überprüfenden Elemente gemäß der Notizvorlage aus, markieren Sie die Glaubwürdigkeit und erstellen Sie die „AI Search Tool-Vergleichskarte“.

Nach Abschluss kann eine stichprobenartige Überprüfung aller 5 Schlussfolgerungen innerhalb von 2 Minuten auf die Quelle zurückgeführt werden, was als qualifiziert gilt. Speichern Sie die Teilfragevorlage und den Fragesatz als „Abrufvorlage“ und verwenden Sie sie beim nächsten Mal für ähnliche Themen direkt wieder.

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