Elicit是利用语言模型帮助用户实现研究工作流自动化的平台。2018年，一群对自然语言处理和机器学习充满热情的研究人员和工程师创立了Elicit，旨在打造一个能革新研究方式的平台，利用语言模型的力量简化和自动化研究工作流程。在这期间，Elicit团队专注于精炼语言模型，构建一个用户友好的平台，使其能服务于广泛的行业领域，所有权主要在创始团队手中。
2021年起，Elicit凭借其创新技术在市场上崭露头角，吸引了投资者和战略合作伙伴的目光，获得多轮融资，得以扩大运营规模，拓展用户群体。
推出官方网站elicit.com，成为用户使用语言模型和实现研究工作流自动化的核心平台；与多个研究机构建立战略合作伙伴关系，借此深入了解研究人员的需求，提升技术水平，拓展市场；不断开发先进的语言模型，能理解和生成类人文本，帮助用户优化研究过程，节省时间；在行业内获得认可，被主流出版物报道，因其在自动化研究工作流方面的创新方法而受到赞誉。
用户输入研究问题后，它会返回相关论文列表及其主要发现的摘要，还可让用户按期刊或研究类型进行筛选。能为LLM在学术关键词研究方面提供大量相关文献资料，帮助LLM更精准地生成学术领域的关键词。
一、业务特点
1. 高效智能检索
自然语言理解：能理解用户输入的自然语言，识别关键词、实体和关系等信息，精准匹配相关学术文献，相比传统关键词检索更加智能、灵活，提高搜索效率和准确性。
多条件筛选排序：可根据出版时间、期刊质量、文章类型等条件缩小检索范围，还能按发表时间、被引用次数、标题等对结果重新排序，让用户快速定位所需文献。
2. 丰富文献资源：拥有庞大的学术文献库，可访问超过1.25亿篇论文，涵盖广泛的学术领域，包括论文、书籍、预印本等多种类型，为用户提供充足的研究资料。
3. 深度文献分析
关键信息提取：可对文献进行深度分析，提取研究问题、方法、结果、结论等关键信息，还能识别引用关系，帮助用户了解研究脉络。
知识关联挖掘：能发现多篇论文之间的主题关联，帮助用户梳理知识体系，把握领域内的整体研究情况。
4. 自动总结生成：基于文献分析结果，自动生成文献综述总结，概括研究现状、主要发现和未来发展趋势，用户可在此基础上根据自身需求进行编辑修改，节省撰写综述的时间和精力。
5. 精准回答问题：用户提出具体问题后，会在已分析的文献中寻找答案，并给出相应的解释和引用来源，为用户提供有依据的准确解答。
6. 可视化展示：将文献分析结果以图表、表格、思维导图等可视化方式呈现，使文献内容和结构更直观，提高信息可读性和可理解性，便于用户快速把握重点。
7. 多语言支持：支持多种语言的写作和文献处理，适应不同语言背景用户的需求，方便全球科研人员使用。
8. 交互写作辅助：提供交互式写作辅助，通过问答形式帮助用户生成文本，指导写作，助力用户清晰表达研究思路和观点。
二、算法原理
1.自然语言理解算法
- 词法与句法分析：使用基于统计和规则的方法，对输入的自然语言文本进行词法分析，将文本分割成单词或词组，并标注词性等信息。通过句法分析，解析句子的语法结构，确定句子的主谓宾、定状补等成分，为后续的语义理解奠定基础。
- 语义角色标注：识别文本中各个词语在语义层面的角色，如施事者、受事者、时间、地点等，理解句子所表达的完整语义关系，准确把握用户输入问题的意图。
- 知识图谱融合：将文本中的实体和关系与已构建的知识图谱进行匹配和融合，利用知识图谱中的先验知识，进一步丰富和细化对文本的理解，比如明确特定术语在学术领域中的准确含义和相关概念关系。
2.文献检索与匹配算法
- 向量空间模型：将用户输入的查询和文献内容都转换为向量空间中的向量表示，通过计算向量之间的相似度，如余弦相似度等，来衡量查询与文献的匹配程度，快速筛选出与查询相关度较高的文献。
- 倒排索引：建立文献的倒排索引结构，将文献中的关键词与文献编号进行关联。在检索时，根据用户输入的关键词，快速定位到包含这些关键词的文献列表，提高检索效率。
- 深度学习排序模型：利用深度学习模型，如基于Transformer架构的模型，对检索出的文献进行排序。模型可以学习到文献与查询之间的复杂语义关系，以及文献本身的重要性特征，从而更精准地将最相关、最有价值的文献排在前面。
3.信息抽取与知识图谱构建算法
- 命名实体识别：采用基于深度学习的命名实体识别算法，如BERT+CRF模型，识别文献中的人名、地名、机构名、学术术语等实体，并进行分类和标注。
- 关系抽取：运用深度学习中的关系抽取模型，如基于注意力机制的图神经网络模型，从文本中抽取实体之间的关系，如研究方法与研究问题的关系、作者与机构的关系等，将抽取到的实体和关系构建成知识图谱。
- 事件抽取：从文献中抽取特定的事件信息，如实验事件、成果事件等，分析事件的参与者、时间、地点、过程等要素，进一步丰富知识图谱的内容，为用户提供更全面、深入的知识关联。
4.文本生成与摘要算法
- 序列到序列模型：基于Transformer架构的序列到序列模型，将输入的文献内容或用户问题作为源序列，通过编码器对其进行编码，提取语义特征，然后由解码器生成自然语言形式的摘要或回答内容。
- 注意力机制：在文本生成过程中，运用注意力机制让模型能够聚焦于输入文本的不同部分，根据生成的当前位置，动态地分配对输入文本中不同信息的关注度，从而生成更准确、更连贯的文本。
- 强化学习优化：利用强化学习算法对文本生成模型进行优化，以生成结果的质量、相关性等为奖励信号，调整模型的参数，使模型能够生成更符合用户需求和质量标准的文本内容。
三、不足之处
1.文献检索方面
相关性不准确：部分用户反映Elicit在某些领域推荐的文献相关性欠佳，可能推荐与研究主题无关的文献。在快速发展的技术领域，如机器学习等，Elicit可能无法总是识别出最相关的文献。
检索数量不达标：有时无法满足用户对检索文献数量的要求。如在进行“生成式AI在科研工作流中的影响”主题检索时，要求查找约20篇相关文献，Elicit只找到了4篇。
2.信息处理方面
总结不够深入：提供的文献总结不够深入，可能让用户难以全面、深入地理解文献内容，无法满足用户对详细信息的需求。
难以处理复杂问题：对于复杂的科研问题或争议性问题，其准确性可能不足，处理效果不够理想，需要用户结合专业知识进行判断。
3.数据来源方面
数据范围有限：主要依赖Semantic Scholar数据库，对于该数据库之外的大量学术资源无法获取和利用，限制了其检索的全面性。
付费文献受限：和许多同类工具一样，通常只能处理开放获取的材料，大多数付费文献无法纳入其分析范围，导致在某些研究中无法获取完整的资料。
四、应用场景
1.学术领域
- 课题研究：研究人员确定课题后，可用Elicit快速搜索大量相关学术文献，了解研究现状、理论基础、已有成果和存在问题等，为课题研究提供全面的资料支持，帮助找准研究切入点和创新方向。
- 论文撰写：在撰写论文时，Elicit能辅助完成多个环节。比如生成文献综述，自动概括相关文献的核心内容；提供论据支持，在文献中查找与论文观点相关的证据和数据；还能协助进行内容组织，梳理论文的逻辑结构和框架。
- 学术交流：在学术会议筹备、学术报告准备等活动中，Elicit可帮助准备相关资料，快速提取和整合特定主题的关键信息，使学术交流更高效、更有深度。
2.教育领域
- 教学备课：教师在备课时，利用Elicit搜索最新的学术资料和教学案例，将前沿知识融入教学内容，丰富教学素材，提高教学质量，让学生接触到学科领域的最新动态。
- 学生学习：学生在进行课程作业、小组项目研究时，可使用Elicit查找资料、分析问题和撰写报告，培养自主学习和研究能力，加深对课程内容的理解和掌握。
- 学术素养培养：可作为学生学术素养培训的工具，帮助学生学习文献检索、信息筛选、批判性阅读和学术写作等技能，为未来的学术研究和职业发展打下基础。
3.企业领域
- 市场调研：企业的市场调研团队通过Elicit搜索行业报告、市场分析论文等，快速了解市场趋势、消费者需求、竞争对手动态等信息，为市场策略制定、产品定位和营销活动策划提供数据支持。
- 技术研发：研发部门利用Elicit获取最新的技术研究成果、专利信息等，跟踪行业技术发展趋势，为技术创新、产品研发提供思路和参考，避免重复研发，提高研发效率和成功率。
- 战略决策：企业管理层在制定战略决策时，借助Elicit提供的宏观经济研究、行业发展分析等资料，进行全面的市场评估和趋势预测，使决策更科学、更合理。
4.其他领域
- 政策制定：政府部门和相关机构在制定政策时，使用Elicit收集和分析相关领域的研究数据和学术成果，了解政策实施的背景、可能产生的影响等，为政策制定提供科学依据，提高政策的针对性和有效性。
- 智库研究：智库机构的研究人员利用Elicit进行各种专题研究，快速整合大量相关信息，为政府、企业等提供专业的研究报告和决策建议，发挥智库的参谋和智囊作用。
