新工具让文献检索进入AI模式

科技头条
2023-05-31 10:58:27

【资料图】

查文献、读文献,是做科研的一项基本工作。据统计,科研人员花费在查找和消化科技资料上的时间约占全部科研时间的51%。有没有一种可能,将文献变成一个知识库或者数据库,用人工智能方法减轻科研人员查找与阅读文献的“负担”?5月30日,在2023中关村论坛“人工智能驱动的科学研究论坛”上,基于大语言模型+向量数据库的文献知识库——Science Navigator(以下简称文献知识库)正式发布。

这是一项让科研人员通过对话提问的方式进行文献检索、阅读、分析及管理的科研成果。该成果由北京科学智能研究院、中国科学院计算机网络信息中心、墨奇科技联合研发。

“从最早眼查手翻的‘查阅式’检索,到后来基于搜索引擎以及互联网的‘搜索式’检索,再到现在人工智能技术的跨越式发展,我们首次看到大语言模型在理解问题和问答能力上接人类智能的水。”墨奇科技副总裁孟卓飞表示,文献知识库的发布,恰好赶上了检索模式进入对话时代的发展趋势。

“文献知识库的能优势,可以用‘多、快、好、省’4个字来形容。”孟卓飞介绍,“多”体现在“多模态、多模型、多数据”;“快”指的是“查询快、导入快、迭代快”;“好”体现在“数据更实时、引用更可靠、理解更专业”;“省”则是通过极致的系统优化与自研向量算法,让数据的运算成本明显降低。

文献知识库的发展方向,是将更多实验数据纳入向量数据库。届时,科学实验涉及的设计原理、实验方式,实验结论以及结论背后对应的思考都可以作为查询的目标。孟卓飞表示,借助大模型和向量数据库,科研人员提出方向问题,机器将完成拆解问题、提出质疑、设计实验、模拟实验等一套流程,甚至可以根据结果进行问题的反思推导与迭代,进一步释放科研人员的时间精力,以投身解决关键问题与创新思考。

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