从文献到论文的全能助手：Elicit一键打通科研全流程

Elicit是一款基于AI的智能科研辅助工具，旨在提升学术研究效率。它通过自然语言处理技术，可快速检索海量文献数据库（如PubMed、arXiv等)，自动解析论文核心观点、研究方法以及结论，并生成简明摘要。支持用户以自然提问方式获取相关研究图谱，识别领域趋势与知识关联。内置数据提取功能可批量整理实验结果，辅助元分析。其对话式交互模式能帮助研究者高效定位关键文献，缩短信息筛选时间，尤其适合系统综述、文献调研等场景，为科研工作者提供智能化知识发现支持。

适用场景

跨学科文献综述

实验假设的生成

数据可视化解读

论文结构化写作

核心亮点

集成2000+学术数据库

自然语言指令交互系统

可自动生成研究概念图

应用案例

1、访问Elicit并输入研究问题

登录Elicit官网https://elicit.org/ 并在搜索栏中提出问题，推荐提问方式如下:

“短视频平台是否对青少年的道德价值观产生了影响？总结正面和负面证据。”

：生成报告题目会显示为对字段进行的总结，相较于原文有变化。

2、阅读并下载报告

报告生成过程大概耗时数分钟，生成的结果如下图：

报告生成结束后，可以在浏览报告内容时进行如下操作：

溯源关键词句：

点击关键词句后的 “*”，即可找到关键词句在原文献中的位置。

检查报告生成过程并保存报告内容（右侧栏部分）：

1）检查所搜索的文献：

点击 “Gather papers” 旁的 “Details”

2）检查文献筛选过程：

点击 “Screen papers” 旁的 “Details”

3）浏览文献提炼要点：

点击 “Extract data” 旁的 “Details”

4）保存报告：

点击 “Save PDF”，可在其右侧选择展开栏中选择保存形式。

如果想要更加全面地了解最关键的【文献筛选】和【文献要点提炼】部分，可以在生成报告页面的上方点开流程选项卡：

筛选部分：

① 筛选标准量表：

单击 “Screening criteria”，出现如下评判标准的表格和权重，可以从多维度了解筛选原因。

② 筛选建议总结：

单击 “Screening recommendations”，可以了解每篇文献在综合各筛选标准后是否入选，以及在这些标准下对于文献的简述。

文献要点提炼：

单击 “Extraction definition”，可以在下图从各关键点的角度看到对每篇文献的总结。

同时可在右侧界面的 “Column” 栏中对各提炼点定义进行概览（以点击上图“Study Design Type”为例）。

3、进一步探讨

如果对该报告内容或文献的来源有任何疑问，可以在右侧的 “Chat” 栏中输入想提问的内容后点击“→”。

工具生态评估

1、平台优势

支持LaTeX/Zotero等多格式互通

内建NSF等20个基金项目写作模板

2、能力边界

非英语论文解析准确率下降约35%

需订阅专业版解锁团队协作功能，每日20篇免费搜查论文额度

3、学科适配建议

理论学科：优先使用概念网络模块

实验学科：重点开发数据沙盒功能

交叉学科：善用跨库语义检索

当人工智能开始理解科研的语言与逻辑，每个研究者都将拥有超级智库！

Elicit像一位全天候在线的科研助手，把研究者从熬夜查文献、手动摘数据的苦差中解救出来。它用 “说人话 ” 的交互方式，让刚入门的研究生也能快速锁定关键论文，自动解析核心信息，省去逐篇精读的麻烦。通过串联碎片化知识，它既帮学者避开重复研究，又为跨学科创新搭桥。这种工具不只节省时间，更让科研人腾出精力深耕核心问题——就像给每个研究者配备了智能外脑，既守护学术探索的纯粹性，又让人机协作的智慧火花，照亮那些曾被文献海洋淹没的创新可能。