生成式人工智能的浪潮正引发各领域的颠覆性变革，在学术研究这一知识生产的前沿阵地，其影响尤为显著。文献检索作为科研工作的基石，在AI技术的赋能下各大学术数据库已实现智能化升级。小编特别策划"AI科研导航"系列专题，深度解析知网等常用数据库的AI搜索，助力科研小白逆袭之路！
一、wispaper
入口在这👉https://www.wispaper.ai/
追踪自己研究方向的前沿，其实是搞科研关键的技能之一
问题是，每天手动去检索新论文太麻烦！看《Nature》《Science》这种综合期刊又太杂，想找对口内容很难；而公众号、推送类的信息，又常常滞后或不够精准。
所以，高效追踪学术前沿，得靠更智能的工具和方法。
WisPaper最近新出的这个订阅推送功能更像是一个「科研版的小红书」，你选择了自己的研究领域和兴趣后，它就会为你创建一个专属订阅源，并在每天自动推送最新的相关论文。
一句话摘要 + 原文链接，几分钟就能掌握最新进展，不用再手动刷arxiv，也不用被各种公众号信息轰炸。
最关键的是这个复旦大学研发的AI学术工具WisPaper，目前免费开放使用！
（看到订阅页面右上角的token消耗，我都替他们心疼）
入口在这👉https://www.wispaper.ai/
除了这个订阅功能外，wispaper本身也是一个集成了高质量 AI 学术搜索、智能文献翻译与总结功能的神器。
一、AI智能搜索
海外文献库搜索
对接主流学术数据库如Google Scholar，精准查找全球范围内的相关前沿研究。比如当你搜索“LLM”这类专业术语时，传统搜索引擎或学术库给出海量结果，却不一定精准匹配你的需求。而 WisPaper 能智能拆解你的问题，通过二次验证和深度搜索，快速锁定最符合你要求的高质量文献。
当检索结果旁出现“Perfect”标识时，表示文献与关键词100%相关。你可以避免在低相关性期刊上浪费时间，直接找到领域内的权威文献，还有被引用次数给你参考。传统综述需阅读大量论文才能提炼核心观点，而文献库精准检索可将范围缩小至高相关文献，效率显著提升。
还可以把你的搜索结果分享给导师或者分享到小组，非常适合同一个研究方向的科研人！
二、超星发现AI检索
超星发现是一站式资源发现和检索平台，整合了馆藏纸本及电子资源。超星发现的AI检索，基于海量文献元数据信息，采用了超星汇雅大模型的RAG技术（检索增强生成技术），根据检索规则从数据源中检索相关文献信息，依据提示词模板以完成增强环节，最后检索增强提示被传送到大模型中来辅助其生成更准确的答案，从而实现更加便捷、高效的检索体验。
接入DeepSeek
超星发现AI检索现已接入DeepSeek大模型。在AI检索页面上方增设DeepSeek开关，该开关默认为打开状态，可基于DeepSeek推理模型生成内容，关闭DeepSeek开关可切换其他大模型。
三种回答模式
默认为基本模式，生成结束/中止时点击切换为精准模式后，可以筛选与检索词精确匹配的文献来生成内容。深入模式在DeepSeek大模型的基础上，联动本馆已购买的超星资源，提供深入到全文的内容生成服务。
注：检索词无结果时，DeepSeek调用另一套提示词来生成无来源文献的文章内容。并提示“此内容由AI生成，并未直接引用学术文献，生成内容仅供参考，请注意甄别”。由于无文献检索结果，所以不显示基础模式/精准模式/深入模式切换按钮。
意图识别
支持自然语言长文本作为检索式进行AI检索。
中英文生成
AI检索默认输出中文内容，选择英文模式后，即可输出全英文结果，便于进行英文文献综述的撰写。
来源文献
AI检索生成的内容几乎每一句话都标注有文献来源，不仅可以追根溯源，也能进一步佐证生成内容的可信度。
导出功能
将内容转化为pdf文件导出至本地或者学习通云盘，帮助用户保存有用信息。
使用提示
- 超星发现中AI生成的内容主要参考的是中文文献，外文文献以国内的英文期刊为主；
- 当输入一些限定条件时，结果可能不太准确。例如，要求参考核心期刊发文生成内容，给出的参考文献来源可能是非核心期刊发文。
关于AI检索的使用建议，可以通过“用户反馈”提交反馈信息。
如何使用
访问超星发现，点击“AI检索”即可使用。
https://ss.zhizhen.com/
三、木铎搜索研究助手
木铎搜索研究助手基于馆藏海量文献摘要信息，提供基于自然语言检索的生成式问答服务，并在提问时可选择回答参考的文献范围，例如文献类型、发表日期等。
在结果页面，木铎搜索研究助手根据提问基于最相关的5篇文献生成内容概述，每篇文献可链接到全文页面。同时，基于提问生成关键词检索式，进一步跳转到木铎搜索中检索更多资源。
如何使用
访问木铎搜索，点击“研究助手”即可使用。
https://bnu.primo.exlibrisgroup.com.cn/
四、Web of Science Research Assistant
(Web of Science 研究助手)
Web of Science 研究助手是一款学术型生成式人工智能工具。主要基于 Web of Science 平台，以Web of Science 核心合集引文索引数据为底层支撑，深度整合先进的人工智能技术，助力科研人员在海量学术资源中快速定位关键信息，实现科研文献价值的最大化。
Web of Science研究助手可以帮助研究人员探索研究领域、文献总结和分析、寻找合适的投稿期刊、检索关键文献等，还可以通过可视化图表探索领域重要专家、研究趋势、研究主题和共被引网络，从不同角度呈现特定研究主题，以更深入了解相关研究领域。
如何使用
Web of Science 研究助手正在试用中，试用期截止：2025年4月16日。
试用信息参见：
http://www.lib.bnu.edu.cn/zydt/abbdb379af1c4f0db13af2feb4dc8752.htm
数据库访问地址：
https://webofscience.clarivate.cn/
双向长短期记忆神经网络结合高斯过程回归的多变量回归预测 （多输入单输出）)
