Die Integration mit OpenScholar optimiert die Literatursuche:
- Semantic Scholar API-Schlüssel anfordern
- Starten Sie den Dienst:
python openscholar_api.py --s2_api_key YOUR_KEY --reranker_path OpenSciLM/OpenScholar_Reranker - Senden Sie einen Suchauftrag:
response = requests.post('http://localhost:38015/batch_ask', json={'questions':['你的问题']})
Tests zeigen, dass das System relevante Literatur in durchschnittlich 3 Sekunden zurückliefert, mit einer Verbesserung der Genauigkeit von 351 TP3T im Vergleich zur manuellen Suche. unterstützt die Frage-und-Antwort-Suche, z. B. "Wie gut funktioniert das erweiterte Sprachmodell bei wissensintensiven Aufgaben?
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCycleResearcher: ein KI-gestütztes Automatisierungstool für die akademische Forschung und die Überprüfung von ManuskriptenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche praktischen Lösungen gibt es, um die Effizienz der Literatursuche zu optimieren?
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