Research Rabbit 是一个在线文献检索工具。它在科研圈内被称为“论文界的 Spotify”，其核心逻辑不是简单的关键词搜索，而是通过算法构建“文献关系网”。 目前，该平台拥有超过 2.7 亿篇论文的数据支撑，并承诺永久免费（Free forever），这在当下的 AI 学术工具市场中非常罕见。 传统的搜索方式通常是在数据库中通过关键词检索，然后逐篇阅读摘要，这种线性检索方式效率较低，且容易遗漏重要的关联文献。 而Research Rabbit 是一款减轻文献调研负担的工具。最核心的功能是基于“种子论文（Seed Paper）”进行发现。当你添加一篇或多篇感兴趣的论文作为种子后，系统会自动分析这些论文的引用（Citations）、被引（References）以及共同作者（Co-authors）。 它会将这些复杂的引用关系转化为动态的“星系图”或“地图”。你可以直观地看到哪篇论文是该领域的核心节点，哪些论文是近年来的新兴研究。这种视觉化的方式极大地方便了研究者理清学科发展的脉络。 点击图中的任何一个节点，系统会进一步延展出与该篇文献相关的其他论文。这种沉浸式的探索过程，能帮助你发现那些隐藏在传统关键词检索结果之外的关键文献。 Research Rabbit 并不是一个孤立的搜索工具，它与现有的科研工作流衔接得非常紧密：
Zotero 深度同步：如果你使用 Zotero 管理文献，只需一键授权，Research Rabbit 就能同步你的整个收藏夹。你可以直接在 Research Rabbit 中基于现有的 Zotero 文类进行文献扩充，发现结果也可以反向同步回 Zotero。
实时追踪与提醒：系统会根据你的收藏偏好进行学习。一旦领域内有符合你研究方向的新论文发表，它会通过邮件提醒你，确保你的研究始终处于前沿，不会错过任何重要的进展。
多维度筛选：支持按时间线（Timeline）排列论文，帮助你了解某个研究课题随时间演变的路径；同时也支持基于作者网络的探索，让你快速锁定某个领域的“大牛”及其研究团队。 很多时候我们并不知道最准确的关键词，Research Rabbit 通过“引用链条”绕过了关键词的限制，直接通过学术联系找到目标。 它改变了我们寻找信息的方式——从被动地“搜”变成了系统智能地“推”。 如果你正处于开题阶段，或者正在为综述论文（Review Paper）寻找文献支撑，不妨将你手头的几篇核心文献导入 Research Rabbit。你会惊讶地发现，那些原本零散的 PDF 文献，竟然可以交织成一张如此清晰、有逻辑的研究地图。
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