输入关键词搜索 AI 工具、分类,或直接跳转页面
Query Fan-Out Optimizer是一款针对大语言模型搜索引用流程进行分析优化的技术工具,核心定位是拆解大语言模型在查找和引用网页来源过程中生成的隐藏子查询,帮助用户直观了解LLM的搜索推理路径。它支持子查询可视化展示、搜索流程优化分析、引用溯源验证、路径断点定位、结果偏差分析等核心功能,主要面向AI研究人员、大语言模型开发者、搜索引擎优化从业者、检索增强生成技术研发人员以及AI技术爱好者等用户群体,可应用于大语言模型推理逻辑研究、搜索生成内容准确性验证、检索增强生成技术优化、大模型搜索流程调试等多种场景,帮助相关从业者梳理大模型搜索环节的逻辑,发现现有流程中的潜在问题。
打开官方网站https://queryfanout.io,进入工具主界面,选择需要分析的内容类型,可选择上传日志文件或直接粘贴文本内容。
根据页面提示填写基础信息,包括大语言模型类型、检索增强生成的基础配置,确认分析维度后点击开始分析按钮。
等待工具完成子查询识别和结构梳理,页面会加载生成交互式的子查询可视化拓扑图,可缩放拖动查看。
点击拓扑图中的任意节点查看详细信息,查看工具自动生成的优化建议和错误标记,梳理检索流程中的问题。
确认分析结果后,选择需要导出的报告格式,下载保存分析报告,用于后续研究或开发调试。
看完教程,直接上手试试
访问 Query Fan-Out Optimizer 官网