Problemdiagnose
研究者常面临文献信息孤岛问题，特别是新兴交叉学科中，传统关键词检索难以发现深层次关联规律。
Technisches Programm
- 双引擎驱动：同时使用知识图谱（Neo4j）存储显性关系，向量数据库（Milvus）捕捉潜在语义关联
- multimodale Verarbeitung：支持PDF/Word等格式原文上传，自动提取图表数据与文本内容建立映射
- Verbesserung der Argumentation：启用DeepSeek-R1模型解析复杂问题（如”比较A论文方法与B论文的优劣”）
Leitfaden für den Betrieb
- 将文献摘要和结论部分转为JSONL格式，标注实体关系（示例：{“h”:”石墨烯”,”t”:”导热系数”,”r”:”影响因素”}）
- 上传全文PDF构建向量库，设置chunk_size=512获得最佳片段粒度
li>通过”联网检索”开关补充最新预印本（需配置TAVILY_API_KEY）
材料科学团队使用此方案后，发现新型复合材料配方的关联效率提升3倍
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelYuxi-Know: Eine wissensgraphenbasierte intelligente Q&A-PlattformDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样优化学术研究中的跨文献知识关联难题？
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