与文档对话，并查证答案来源

设备端 RAG 无需上传 PDF 即可提问。检索加引用如何把文档变成真正可查询、可核验的信息源。

文档从来就不是为提问而生的

一份两百页的 PDF，只能准确回答作者事先想到的问题；其余问题都只能通读全文，碰运气撞见相关段落。关键词搜索或许有用，但问题并不等于关键词：“这份合同会自动续约吗？”答案可能就在一条从未出现“续约”字样的条款里。文档 AI 正是用来弥合这道鸿沟的。

先检索，再作答

构建文档问答，真正靠谱的方式是检索增强生成（RAG）：先把文档拆成段落并建立索引，收到问题后，先找出真正相关的段落，再开始作答。模型的任务缩小为阅读证据、依据证据回答——因此这种方法既能配合足够小、可在手机上运行的模型，也能让答案始终扎根于原文。

引用是核心功能，而非附加项

没有出处指向的答案，不过是一句语气笃定的话。Offline AI Expert 会标出答案所依据的文档段落，这改变了你使用它的方式：AI 不再是你不得不相信的神谕，而是通往自己文件的高速索引。核验从“反正得把整份 PDF 重读一遍”变成“查看三个段落”——几秒钟取代一个晚上。

把问题问得更好

行之有效的流程是：先从宽泛处入手，摸清文档全貌——“这里的主要义务有哪些？”——再深入追问让你意外的部分：“哪一条规定了终止费用？”手头有多份文件时还可以横向比较：“这两份政策在保障范围上有冲突吗？”每个答案都附带来源，文档就这样逐步交出秘密，不必再从头到尾硬啃。

全程无需联网

检索索引、模型和你的文件全都留在手机上——在飞行模式下，甚至在客户没有窗户的地下室办公室里，都能打开文档并提问。对于本就绝不该上传的材料来说，这不是锦上添花，而是这款工具存在的全部理由。