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用 AI 查找你以前聊过的信息

AI Search 是什么

你可以把它理解成“会帮你翻聊天记录的 AI”。

普通搜索需要你猜关键词；AI Search 更适合这些问题：

• “我们上个月为什么决定延期？”
• “谁提过这个项目，后来结论是什么？”
• “过去一周有哪些待跟进事项？”

它会先在本机查找相关聊天，再把受控范围内的内容交给你选择的 AI Provider 生成回答。它不是凭空记忆，也不是把整库聊天一次性上传。

第一次使用

1. 进入“设置 → AI 模型”，添加一个 Provider，填写服务地址、模型和认证信息，然后测试连接。
2. 打开“问问微信”。
3. 选择所有聊天、群聊、单聊或当前会话，并选择今天、近 7 天、近 30 天或不限时间；范围越明确，答案越容易核对。
4. 输入问题并开始分析。

如果知识库尚未建立，页面会提示你建立或同步；你也可以先直接使用当前可用的搜索路径。

怎么提问更容易得到好结果

把“谁、什么时候、在哪个群、想找什么结果”写出来。例如：

“在产品交流群里，查找 2026 年 7 月讨论发布延期的消息，列出结论和待办。”

尽量避免只写“总结一下”。如果你只记得模糊含义，也可以先提问，再根据来源缩小范围继续追问。

AI 回答后先看什么

不要只看结论。回答区域通常还会展示：

• 参考了哪些聊天内容；
• 来源来自哪个会话、发送者和时间；
• 哪一段回答对应哪条来源；
• 本次查找经过了哪些阶段、耗时和覆盖情况；
• 是否存在未转写语音、媒体不可用或结果不完整的提示。

你可以点击来源回到档案中的原始消息。产品内部将这些信息称为 Evidence、Citation 和 Search Trace，用户可以把它们理解为“依据、来源标记和查找过程”。详见如何核对 AI 的回答来源。

查找过程和跳回原消息

查找过程中，界面依次显示真实阶段：理解问题 → 查找相关聊天 → 整理证据 → 生成回答。跨会话、大范围检索更慢时，副提示会写明“正在搜索较大范围的聊天记录…”。阶段只在真正进入下一步时前进，不使用定时器或百分比伪造进度。

查找结束后，界面给出耗时拆解：总耗时，以及其中分别花在 AI 生成 和 本地查询 上的时间。这样你能判断慢在哪——是模型在写答案，还是本机还在翻聊天记录。

点击来源卡片的 “跳转到原聊天” 会真的打开对应会话并定位到那条消息：

• 群聊来源打开的是那个群，而不是群里某个联系人；
• 会加载该消息前后的上下文，并滚动到它、短暂高亮；
• 只加载目标消息附近的一段，不会把整个会话历史全部读出来；
• 如果这条消息已经不在本地（例如已被删除），界面会明确说明“已打开对应会话，但暂时无法定位原消息”，不会假装跳转成功。

什么时候不要直接相信答案

• 来源很少，或时间范围与问题不一致；
• 回答提到了来源中没有的细节；
• 关键内容来自未转写语音、无法读取的图片或转发消息；
• 页面提示只覆盖了部分聊天。

这些情况下，打开原消息，扩大或缩小范围，再重新提问。必要时把问题改成“只列出原文明确说过的内容”。

取消、失败和降级

分析过程中可以取消当前任务。检索或模型请求失败时，页面可能保留已找到的来源或切换到备用路径；这不代表一定得到了完整答案。请查看提示、检索详情和排障文档。

数据会发到哪里

本地解析、索引和候选消息查找在本机完成。只有完成 AI 任务所需的用户问题、受控检索上下文和最终用于总结的来源内容，才可能发送到你配置的 Provider；具体边界见数据、隐私与安全。

使用远程 Provider 时，当前界面会在本次请求发出前显示接收方和发送范围，等待你确认。当前实现最多发送 8 条最终来源，不会发送完整微信数据库、数据库密钥、绝对文件路径或内部会话/消息引用 ID；这次确认不会自动授权之后的其他请求。