# 工作原理

此文档可帮助你解答对 Steam 搜索答案引擎产生的惊艳性体验的好奇心，这一切是如何工作的？我为什么在提出问题后可以即时得到问题的答案？

1. `与 Bing、Google 不同的是，我们通过 Ai Steam Labs 自研的多 Agent 索引组件来进行神经（神经网络算法）检索公共互联网信息，在你提出问题那一刻，其便从你输入问题时开始渲染意图，后通过分解、查询、比对、纠错排除 SEO 诱饵源，找到最可信的语意内容源，将其递送给 LLM 理解后再将问题答案输出给你。`
2. `我们不寻求降低用户使用成本来根据用户使用数据进行模型微调和答案缓存，这确保工作系统终始为你保持最新状态。`
3. `创始团队拥有来自原生加密货币和视觉 Ai 系统等组织的深厚背景。`

您可将 Steam 搜索视为您的辅助伙伴，无论您是在 Solana 生态中进行交易、为专业项目进行研究，寻找日常问题的答案，还是探索新领域以拓宽您的见解，Steam 都是您获取信息的权威来源。随时待命，通过提供您所需的精准知识，为您节省宝贵时间。


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.aisteam.net/cn/tokenchat/gong-zuo-yuan-li.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.