用千问办公,把文献检索方法存成 Skill

简介: 本实验教你通过对话将AI文献检索经验沉淀为可复用的“文献速查”Skill:从明确问题、细化要求、人工核验,到保存规则、跨主题复用,实现有依据、可追溯、易迭代的学术研究新范式。

你让 AI 查找研究资料时,通常不只需要一个答案,还希望知道依据在哪里、哪些结论需要核实。你在对话中补充的要求、调整的做法,都可以保存下来,供下次使用。

本实验以锂电池热失控的文献检索为例:先提出问题、完善要求,再核对结果,最后把这套方法沉淀为“文献速查”Skill,并用新问题验证。

学习目标

你将学会通过对话,让 AI 把工作经验沉淀成可复用的 Skill。你能检查和调整其中的规则,并在新任务中复用这套方法。


第 1 步:提出研究目标

打开千问办公,新建对话,输入研究问题:

我在研究锂电池热失控的触发机理。目前学术界主要有哪几种解释?

图中的回答梳理了几种机理,也提到了研究团队和期刊,但没有给出对应的原文和具体位置。接下来补充要求,让这些观点有据可查。

image.png

第 2 步:完善具体要求

在当前对话中说明你的具体要求,让千问办公重新整理:

请按以下要求整理:
- 选三条关键依据,整理成表,每条写清结论。
- 附论文原句、页码或章节、出处链接。
- 用一句自然的中文解释,不要翻译腔。
- 标明阅读状态:全文已读、只看摘要或没找到。

第 3 步:审查真实性

先让 AI 自查,再由你打开原文核对,检查引用是否准确、结论是否有依据:

检查原文、出处和结论是否对应,列出问题和不确定项,先别改。
把第一条的原文、位置和链接列出来,等我核对。

打开第一条的来源,核对原句是否存在、是否支持结论、结论是否超出研究范围,同时检查中文说明有没有改变原意。

核对后,在当前对话中反馈实际发现;有误就让它修正。写清核了哪条、看的是摘要还是正文,未核对的条目保留为待确认。

第 4 步:沉淀并检查 Skill

确认结果符合需求后,让千问办公把这次的要求和做法保存成 Skill,下次就能直接调用:

把这次确认的要求和流程存成“文献速查”Skill,以后换题也按这套方法执行。
每次先自查,再留一条给我核对,分开记录模型阅读状态和人工核对结果。保存后显示完整内容,供我检查。

在回复中点击 “查看 SKILL.md(主体规则)”,打开完整文件。对照前面的对话,确认自己的要求是否写了进去。

image.png

  • 要求有没有漏:第 2 步的每项要求都能在文件中找到,含义没有改变。
  • 流程有没有变:是否先自查、列出问题,再等待人工核对;模型阅读状态与人工核对结果是否分开记录。
  • 题目能不能换:锂电池只是本次案例,这套规则是否也适用于其他研究问题。

发现遗漏或不符,指出具体哪一条,让它修改并保存,再打开文件确认。

第 5 步:调用并验证 Skill

至此,你已经把本次检索中的要求和核对方法沉淀成“文献速查”Skill,并检查了其中的规则。接下来换一个研究问题,看看它能否沿用这些要求完成任务。

新建对话,指定使用刚才保存的 Skill,不再重复具体要求:

请用“文献速查”Skill 研究城市热岛效应的昼夜差异。

按以下四项检查本次复用结果:

检查项 通过标准
调用成功 处理过程中的技能记录与刚才保存的 Skill 对应
输出符合要求 依据整理成表,每条包含结论、原句与位置、出处链接、自然的中文说明和阅读状态;缺失信息如实标明
执行核对流程 给出自查结果,列出问题和不确定项,再留一条等待你核对,不提前标为“人工通过”
人工核对通过 至少核对一条:原句与出处对应,中文说明准确,结论不超出研究范围

四项都满足,表明本次复用通过。若有未满足项,指出具体问题,回到第 4 步修改并保存,再用同一研究问题测试。

相关文章
|
3月前
|
人工智能 搜索推荐 算法
FDE前沿部署工程师的两种范式:技术纵深型 vs 场景应用型
FDE(前沿部署工程师)是AI产业化落地的关键角色,已分化为技术纵深型与场景应用型两大范式:前者攻坚底层工程与私有化部署,后者聚焦业务适配与商业闭环。二者互补协同,共同破解AI落地难、转化低等核心痛点,成为2026年高薪紧缺的标准化核心岗位。
1043 0
|
3月前
|
存储 自然语言处理 数据可视化
百炼平台搭建RAG知识库完整教程:从创建到上线
手把手教你在阿里云百炼平台搭建RAG知识库,涵盖文档上传、向量化解析、检索配置到智能体接入全流程,助你快速落地检索增强生成应用。
497 1
|
3月前
|
编解码 弹性计算 云计算
MiniMax-H3 视频生成模型 — 一键部署与使用指南
MiniMax-H3是MiniMax开源的33B全模态视频生成模型,支持文生视频、图生视频、参考生视频三种模式,原生输出2K/15秒带立体声音频视频,已原生适配ComfyUI,并可通过阿里云计算巢一键部署。(239字)
|
4月前
|
人工智能 运维 监控
银行运营自动化:7大场景的AI Skill落地实战
银行运营中心每天数万笔工单依赖人工流转,平均耗时4.2小时。本文详解7x24无人值守的自动化闭环:工单智能分发三引擎(规则匹配+关键词评分+风险升级)、SLA四级监控与自动升级、发票OCR识别与字段校验、费用审计规则引擎(金额限额/重复检测/时间范围),并用Python完整实现PaddleOCR发票识别、WOE+IV值评分模型、YAML工作流编排。附带21项落地清单和16项能力矩阵。
|
人工智能 自然语言处理 知识图谱
Yuxi-Know:开源智能问答系统,基于大模型RAG与知识图谱技术快速构建知识库
Yuxi-Know是一个结合大模型RAG知识库与知识图谱技术的智能问答平台,支持多格式文档处理和复杂知识关系查询,具备多模型适配和智能体拓展能力。
4540 55
Yuxi-Know:开源智能问答系统,基于大模型RAG与知识图谱技术快速构建知识库
|
10月前
|
数据采集 存储 人工智能
RAG实战指南:告别模型“幻觉”,打造知无不答的专属AI
你计划在什么场景下使用RAG技术?在实践过程中遇到了什么挑战?我会挑选最有代表性的问题,在后续内容中提供针对性的解决方案。让我们一起,用RAG技术打造更智能、更可靠的AI应用!
|
存储 人工智能 安全
企业级 AI Agent 开发指南:基于函数计算 FC Sandbox 方案实现类 Chat Coding AI Agent
通过 Sandbox 与 Serverless 的深度融合,AI Agent 不再是“黑盒”实验,而是可被企业精准掌控的生产力工具。这种架构不仅适配当前 AI Agent 的动态交互特性,更为未来多模态 Agent、跨系统协作等复杂场景提供了可复用的技术底座。若您的企业正面临 AI Agent 规模化落地的挑战,不妨从 Sandbox 架构入手,结合函数计算 FC 的能力,快速验证并构建安全、高效、可扩展的 AI 应用系统。
|
人工智能 前端开发 程序员
通义灵码 AI 程序员与开发者结伴编程,全栈开发电商工程的前后端功能需求
当你又收到了项目新需求的时候,可以尝试下载并使用通义灵码,让通义灵码 AI 程序员跟你一起结伴编程,它具备多文件代码修改和工具使用的能力,可以与你结伴协同完成编码任务,如需求实现、缺陷修复、单元测试生成、批量代码修改等,成为你的左膀右臂。下面我们就跟AI程序员结伴编程完成前后端需求的开发吧!
1280 1
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
解密巴黎奥运会中的阿里云AI技术
2024年巴黎奥运会圆满结束,中国代表团金牌数与美国并列第一,展现了卓越实力。阿里云作为官方云服务合作伙伴,通过先进的AI技术深度融入奥运的各项环节,实现了大规模的云上转播,超越传统卫星转播,为全球观众提供流畅、高清的观赛体验。其中,“子弹时间”回放技术在多个场馆的应用,让观众享受到了电影般的多角度精彩瞬间。此外,8K超高清直播、AI智能解说和通义APP等创新,极大地提升了赛事观赏性和互动性。能耗宝(Energy Expert)的部署则助力实现了赛事的可持续发展目标。巴黎奥运会的成功举办标志着体育赛事正式进入AI时代,开启了体育与科技融合的新篇章。
解密巴黎奥运会中的阿里云AI技术
|
存储 人工智能 数据可视化
AI助手悬浮框嵌入指南:5分钟打造智能交互入口
阿里云AppFlow AI助手悬浮框助力企业提升数字化服务能力,通过可视化配置实现全场景覆盖、智能交互升级与低成本部署,支持网页、企业微信、钉钉多端统一交互,提升用户体验。
1683 0
AI助手悬浮框嵌入指南:5分钟打造智能交互入口

热门文章

最新文章