AI 回答得很肯定，怎么知道它有没有说错？
先请它指出依据，再打开原资料看它引用的那一段是不是支持这个结论。没有依据的数字、日期、规定和产品功能，要去原出处查；找不到就先当作未确认。AI 说得流畅，不代表事实已经核实。做自己的资料问答时，可以要求“资料里没有就说不知道”，再拿几个已知问题试它。
先请它指出依据，再打开原资料看它引用的那一段是不是支持这个结论。没有依据的数字、日期、规定和产品功能，要去原出处查；找不到就先当作未确认。AI 说得流畅，不代表事实已经核实。做自己的资料问答时，可以要求“资料里没有就说不知道”，再拿几个已知问题试它。
举个例子
AI 说‘这款工具完全免费’。你可以问‘这是哪页写的？’，再打开官方价格说明核对；如果只给了一个无法打开的链接，就别把这个结论写进自己的教程。
来源与延伸资料
接下来，你可能想知道
只有几份资料，要不要先搭一个 RAG？ →
先试最简单的一步：把允许分享的文件交给支持读文件的 AI 工具，问一个你知道答案的问题，看看它能否指出依据。几份文件、只给自己用，通常先这样试就够了。资料很多、经常更新，还要让其他人反复提问时，再考虑做可搜索的资料问答。选哪种做法，也要看文件是否适合上传到所用工具。
我有自己的资料，怎样让 AI 根据它们回答？ →
这类做法常叫 RAG：先从你的资料里找出相关内容，再让 AI 参考这些内容回答。比如把产品说明、常见问题放在一起，别人提问时，它先找资料再作答。它适合资料多、经常更新，或者回答必须有出处的情况。资料少时，先直接把文件交给支持读文件的 AI 工具试用；需要长期给多人用，再考虑让 Codex 帮你做可搜索的资料问答。AI 仍可能答错，重要答案要能点回原文核对。
想让 AI 查自己的资料，直接上传还是做成知识库？ →
先按使用方式选。临时看几份文件：用你已有的 AI 对话工具上传文件试问。想反复查自己的资料：可以试 AnythingLLM 这类能把文件放进工作区再提问的工具；它也能连接本地模型，但初次设置会多几步。想把问答做成给别人用的网页或流程，可以了解 Dify。想让 Codex 按自己的需要搭一个，就先描述“谁来问、资料放哪、回答要不要带出处”，请它先比较最简单的方案，再动手。工具可能把文件发到云端，敏感资料先看清存放位置和服务说明。
