关于星伴「数据仓」中用户上传文档的调用方式

需求

在日常使用过程中突发奇想，想要上传各种开发语言的官方文档，实现：在使用大模型分析互联网内容协助开发的同时，调用解析的文档内容使答案更准确。

提问 1

根据我对大模型的理解，这种方式对提升准确度理论上是有效的。

但是：从具体实现原理角度，此方式对提高准确度是否有帮助？

提问 2

在具体测试时，我已经上传一系列 Python 的官方最新中文文档并显示解析完成。

随后我分别以 不选用文件直接询问 和 选用问题相关的具体文件并使用「文件问答(beta)」询问 这两种方式来询问星伴「如何配置 Python 程序的日志」，而最终得到的结果如下：

直接询问

使用 ACT（一长串回答，但是结尾并没有显示「答案来源」）

从结果来看，直接提问使用了互联网内容且偶尔会使用文件内容（在之前使用时偶尔会显示「答案来自xx文件」），而使用 ACT 直接询问文件时似乎并不搜索互联网内容。

那么，如何稳定地实现：在使用互联网内容的同时调用上传的文件，只能通过自己编写 ACT 吗？

提问 3

对于上传文件的调用，我猜测能做到的是：将上传的文件全都解析为元数据并储存，当后续相关内容需要被使用时即可直接调用相关内容，因此能实现类似于 跨源文件 查找内容的功能。

那么：我的猜测是正确的吗？如果正确，这是否意味着「提问 2」中类似的场景下，选择多个文件（5 个及以上？）同时提问是可行的，且对整体速度的影响并没有特别大？

提问 4

在向星伴提问时发现了 「深度问答模式」，这个模式与「普通问答模式」有什么区别？