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原標(biāo)題：新工具讓文獻(xiàn)檢索進(jìn)入AI模式

科技日?qǐng)?bào)北京5月30日電 （記者何亮）查文獻(xiàn)、讀文獻(xiàn)，是做科研的一項(xiàng)基本工作。據(jù)統(tǒng)計(jì)，科研人員花費(fèi)在查找和消化科技資料上的時(shí)間約占全部科研時(shí)間的51%。有沒(méi)有一種可能，將文獻(xiàn)變成一個(gè)知識(shí)庫(kù)或者數(shù)據(jù)庫(kù)，用人工智能方法減輕科研人員查找與閱讀文獻(xiàn)的“負(fù)擔(dān)”？5月30日，在2023中關(guān)村論壇“人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究論壇”上，基于大語(yǔ)言模型+向量數(shù)據(jù)庫(kù)的文獻(xiàn)知識(shí)庫(kù)——Science Navigator（以下簡(jiǎn)稱文獻(xiàn)知識(shí)庫(kù)）正式發(fā)布。

這是一項(xiàng)讓科研人員通過(guò)對(duì)話提問(wèn)的方式進(jìn)行文獻(xiàn)檢索、閱讀、分析及管理的科研成果。該成果由北京科學(xué)智能研究院、中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心、墨奇科技聯(lián)合研發(fā)。

“從最早眼查手翻的‘查閱式’檢索，到后來(lái)基于搜索引擎以及互聯(lián)網(wǎng)的‘搜索式’檢索，再到現(xiàn)在人工智能技術(shù)的跨越式發(fā)展，我們首次看到大語(yǔ)言模型在理解問(wèn)題和問(wèn)答能力上接近人類(lèi)智能的水平?！蹦婵萍几笨偛妹献匡w表示，文獻(xiàn)知識(shí)庫(kù)的發(fā)布，恰好趕上了檢索模式進(jìn)入對(duì)話時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)。

“文獻(xiàn)知識(shí)庫(kù)的性能優(yōu)勢(shì)，可以用‘多、快、好、省’4個(gè)字來(lái)形容?！泵献匡w介紹，“多”體現(xiàn)在“多模態(tài)、多模型、多數(shù)據(jù)”；“快”指的是“查詢快、導(dǎo)入快、迭代快”；“好”體現(xiàn)在“數(shù)據(jù)更實(shí)時(shí)、引用更可靠、理解更專業(yè)”；“省”則是通過(guò)極致的系統(tǒng)優(yōu)化與自研向量算法，讓數(shù)據(jù)的運(yùn)算成本明顯降低。

文獻(xiàn)知識(shí)庫(kù)的發(fā)展方向，是將更多實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)納入向量數(shù)據(jù)庫(kù)。屆時(shí)，科學(xué)實(shí)驗(yàn)涉及的設(shè)計(jì)原理、實(shí)驗(yàn)方式，實(shí)驗(yàn)結(jié)論以及結(jié)論背后對(duì)應(yīng)的思考都可以作為查詢的目標(biāo)。孟卓飛表示，借助大模型和向量數(shù)據(jù)庫(kù)，科研人員提出方向性問(wèn)題，機(jī)器將完成拆解問(wèn)題、提出質(zhì)疑、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、模擬實(shí)驗(yàn)等一套流程，甚至可以根據(jù)結(jié)果進(jìn)行問(wèn)題的反思推導(dǎo)與迭代，進(jìn)一步釋放科研人員的時(shí)間精力，以投身解決關(guān)鍵問(wèn)題與創(chuàng)新思考。

(責(zé)編：羅知之、陳鍵)關(guān)注公眾號(hào)：人民網(wǎng)財(cái)經(jīng)

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