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跨多个已连接来源回答自然语言问题时…

当你要从聊天、知识库、项目跟踪器等多个来源回答一个自然语言问题时，把问题分解为各来源专用查询并综合出统一答案。

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GDI C 49/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

跨多个已连接来源回答自然语言问题时，用查通用

解决思路

  1. 将单个自然语言问题转换为跨所有已连接源的并行、按来源定制的搜索，并合并、排序、去重后综合为一个连贯答案。
  2. 按目标示例操作：把 “What did we decide about the API migration timeline?” 拆成 ~~chat 的语义查询 “API migration timeline decision” 加关键词查询 “API migration” in:#engineering after:2025-01-01、~~knowledge base 的语义搜索 “API migration timeline decision”、~~project tracker 的文本搜索 “API migration” in relevant workspace，然后综合结果。
  3. Query Decomposition Step 1：识别查询类型以确定搜索策略。
  4. 若查询类型为 Decision（如 “What did we decide about X?”），优先搜索 conversations（~~chat、email），查找结论信号。
  5. 若查询类型为 Status（如 “What's the status of Project Y?”），优先搜索 recent activity、task trackers、status updates。
  6. 若查询类型为 Document（如 “Where's the spec for Z?”），优先搜索 Drive、wiki、shared docs。
  7. 若查询类型为 Person（如 “Who's working on X?”），搜索 task assignments、message authors、doc collaborators。
  8. 若查询类型为 Factual（如 “What's our policy on X?”），优先搜索 wiki、official docs，然后搜索 confirmatory conversations。
  9. 若查询类型为 Temporal（如 “When did X happen?”），使用 broad date range 搜索，并查找 timestamps。
  10. 若查询类型为 Exploratory（如 “What do we know about X?”），在所有来源中做 broad search，并进行 synthesize。
  11. Query Decomposition Step 2：从查询中提取 Search Components。
  12. 提取 Keywords：结果中必须出现的核心术语。
  13. 提取 Entities：人员、项目、团队、工具（如果可用，使用 memory system）。
  14. 提取 Intent signals：决策词、状态词、时间标记。
  15. 提取 Constraints：时间范围、来源提示、作者过滤器。
  16. 提取 Negations：需要排除的内容。
  17. Query Decomposition Step 3：为每个可用来源生成一个或多个定向查询。
  18. 对概念性问题（“What do we think about...”）、不知道精确关键词的问题、探索性查询，优先使用 semantic search。
  19. 对已知术语、项目名、缩写、用户引用的精确短语、过滤器密集型查询（from:、in:、after:），优先使用 keyword search。
  20. 当主题可能用不同说法表示时，生成多个查询变体；例如用户说 “Kubernetes setup” 时，查询 “Kubernetes”、“k8s”、“cluster”、“container orchestration”。
  21. Source-Specific Query Translation：~~chat 语义搜索：使用 query: “What is the status of project aurora?”。
  22. ~~chat 关键词搜索：使用 query: “project aurora status update”。
  23. ~~chat 关键词搜索：使用 query: “aurora in:#engineering after:2025-01-15”。
  24. ~~chat 关键词搜索：使用 query: “from:<@UserID> aurora”。
  25. ~~chat 过滤器映射：from:sarah 映射为 from:sarah 或 from:<@USERID>。
  26. ~~chat 过滤器映射：in:engineering 映射为 in:engineering。
  27. ~~chat 过滤器映射：after:2025-01-01 映射为 after:2025-01-01。
  28. ~~chat 过滤器映射：before:2025-02-01 映射为 before:2025-02-01。
  29. ~~chat 过滤器映射：type:thread 映射为 is:thread。
  30. ~~chat 过滤器映射：type:file 映射为 has:file。
  31. ~~knowledge base（Wiki）语义搜索：对概念性查询使用 descriptive_query: “API migration timeline and decision rationale”。
  32. ~~knowledge base（Wiki）关键词搜索：对精确术语使用 query: “API migration”。
  33. ~~knowledge base（Wiki）关键词搜索：对精确短语使用 query: “API migration timeline”。
  34. ~~project tracker 任务搜索：使用 text: “API migration”。
  35. ~~project tracker 任务搜索：使用 workspace: [workspace_id]。
  36. ~~project tracker 任务搜索：状态查询使用 completed: false。
  37. ~~project tracker 任务搜索：查询“my tasks”时使用 assignee_any: “me”。
  38. ~~project tracker 过滤器映射：from:sarah 映射为 assignee_any 或 created_by_any。
  39. ~~project tracker 过滤器映射：after:2025-01-01 映射为 modified_on_after: “2025-01-01”。
  40. ~~project tracker 过滤器映射：type:milestone 映射为 resource_subtype: “milestone”。
  41. Result Ranking：根据查询类型对每个结果按因子加权评分。
  42. Decision 类型权重：Keyword match 0.3、Freshness 0.3、Authority 0.2、Completeness 0.2。
  43. Status 类型权重：Keyword match 0.2、Freshness 0.4、Authority 0.1、Completeness 0.3。
  44. Document 类型权重：Keyword match 0.4、Freshness 0.2、Authority 0.3、Completeness 0.1。
  45. Factual 类型权重：Keyword match 0.3、Freshness 0.1、Authority 0.4、Completeness 0.2。
  46. Authority Hierarchy 取决于查询类型。
  47. 对 factual/policy 问题，权威层级：Wiki/Official docs > Shared documents > Email announcements > Chat messages。
  48. 对 “what happened”/decision 问题，权威层级：Meeting notes > Thread conclusions > Email confirmations > Chat messages。
  49. 对 status 问题，权威层级：Task tracker > Recent chat > Status docs > Email updates。
  50. Handling Ambiguity：查询有歧义时，优先问一个聚焦的澄清问题，而不是猜测。
  51. 仅当存在真正不同的解释且会产生非常不同结果，或歧义会显著影响要搜索哪些来源时，才请求澄清。
  52. 当查询足够清晰能产生有用结果，或小歧义可通过返回多个解释的结果解决时，不要请求澄清。
  53. Fallback Strategies：当来源不可用或没有结果时执行回退。
  54. Source unavailable：跳过该来源，搜索剩余来源，并记录缺口。
  55. No results from a source：尝试更宽泛的查询词、移除日期过滤器、尝试替代关键词。
  56. All sources return nothing：向用户建议查询修改。
  57. Rate limited：记录限制，返回其他来源的结果，并建议稍后重试。
  58. Query Broadening：如果初始查询返回结果太少，逐步放宽查询。
  59. Query Broadening 示例：Original: “PostgreSQL migration Q2 timeline decision”；Broader: “PostgreSQL migration”；Broader: “database migration”；Broadest: “migration”。
  60. Query Broadening 移除约束顺序：1. 日期过滤器（搜索所有时间）；2. 来源/位置过滤器；3. 次要关键词；4. 只保留核心实体/主题术语。
  61. Parallel Execution：始终并行执行跨来源搜索，绝不顺序执行；总搜索时间应约等于最慢单个来源，而不是所有来源之和。
  62. Parallel Execution 流程：将用户查询 decompose 为 ~~chat query、~~email query、~~cloud storage query、Wiki query、~~project tracker query，并行执行，然后 Merge + Rank + Deduplicate，最后 Synthesized answer。

适用边界 · 注意事项