纳米ai可通过五种方法提升资料收集效率：一、联网搜索自动抓取权威信源；二、mcp工具链批量提取结构化数据；三、定制监控任务跟踪动态信息；四、知识图谱实现跨文档语义关联；五、沙盒编码器生成定向爬虫脚本。
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如果您需要撰写研究报告，但面临资料收集耗时、来源分散、信息杂乱等问题，则可能是由于缺乏结构化检索与智能聚合能力。以下是利用纳米AI辅助完成资料收集的多种方法：
一、启用纳米AI万能工具箱中的联网搜索功能
该方法通过调用内置MCP协议驱动的实时网络爬取工具，在保障合规前提下自动抓取权威信源内容，避免人工逐站检索的低效操作。
1、打开纳米AI客户端，点击左侧「智能体」入口；
2、在对话框中输入明确指令，例如：“请搜索近3年关于新能源汽车电池回收政策的官方文件与行业白皮书”；
3、等待系统自动调用web_search工具执行多源并行检索，并返回带出处链接的摘要结果；
4、点击任一结果旁的「展开原文」按钮，即可查看网页全文或PDF片段。
二、使用MCP工具链批量提取结构化数据
该方法适用于需从多个网页、PDF或表格中统一抽取特定字段（如企业名称、技术参数、时间节点）的场景，由纳米AI自动调度pdf_parser、table_extractor等工具协同处理。
1、将待处理的5个PDF报告文件拖入纳米AI界面指定区域；
2、输入指令：“从所有PDF中提取‘政策发布时间’‘适用地区’‘核心条款编号’三列信息，输出为Excel格式”；
3、系统自动调用解析工具识别文本布局，定位目标字段位置；
4、生成含原始页码标注的CSV表格，并附带每条数据的可信度评分。
三、构建定制化资料监控任务
该方法用于长期跟踪动态更新的信息源，如政府公示平台、学术预印本库或竞品新闻，纳米AI可按设定周期自动刷新并推送增量内容。
1、进入「我的任务」面板，点击「新建监控」；
纳米AI是一款基于人工智能大模型技术开发的智能应用工具，主要用于提供AI问答、内容生成、信息整理与智能搜索辅助等功能。用户可通过自然语言交互方式获取结构化信息与文本内容，用于学习、办公及内容创作等多种场景。
2、填写关键词组合：“碳足迹核算+GB/T 32150+2025年更新”，并选择监测源为“国家标准委官网+CNKI最新论文”；
3、设置推送频率为每周五上午9点，接收方式为邮箱+App通知；
4、首次运行后，系统自动生成初始资料包，并在后续周期内仅推送匹配新条目。
四、调用知识图谱工具实现跨文档语义关联
该方法针对已有零散资料（如会议纪要、专家访谈记录、内部PPT），通过实体识别与关系推理，自动构建主题网络，揭示隐藏逻辑线索。
1、上传8份不同格式的原始材料（含Word、PPTX、TXT）至纳米AI「知识库」模块；
2、点击「构建图谱」按钮，系统自动识别其中涉及的“技术路线”“试点城市”“标准缺失项”等核心概念；
3、输入查询：“哪些城市同时出现在固态电池研发支持政策与废旧电池回收补贴细则中？”；
4、界面即时高亮显示北京、合肥、宜宾三地节点，并呈现各自关联的政策文号与生效日期。
五、通过沙盒编码器生成定向爬虫脚本
该方法面向有特殊采集需求的用户，纳米AI可在隔离环境中自动生成并安全执行Python爬虫，无需用户编写代码，全程可视可控。
1、在「高级工具」中选择「sandbox_coder」；
2、描述需求：“抓取工信部2024年以来所有公开的智能网联汽车测试牌照发放公告，仅保留企业名称、测试区域、发证日期三字段”；
3、系统生成可读性爬虫代码，并在沙盒内完成试运行与结果校验；
4、确认无误后点击「导出数据」，获得已去重、标准化的Excel清单。
