文献检索

使用关键词检索、语义检索和 List Items 在 Zotero library 中找到相关文献。

BibGenie 默认优先在你的 Zotero library 中搜索和阅读文献，而不是直接访问互联网。这样可以让 AI 围绕你已经收集、整理和标注过的材料工作。

三种检索方式

适合标题、作者、年份、DOI、tag、collection 等明确线索。

适合用自然语言描述研究主题、理论、方法或问题。

适合列出候选文献、分页查看更多结果，或查看某个范围内的 item。

关键词检索适合你已经知道一部分准确信息的情况：

示例：

帮我找 Zotero 里关于 contrastive learning 的论文。

找一下 2022 年以后，tag 是 review 的 causal inference 文献。

关键词检索的优势是可控、精确、容易解释。缺点是如果你的描述和文献元数据不匹配，可能漏掉相关文献。

语义检索适合概念性问题。你不需要猜文献标题里用了什么关键词，只需要描述你想找的研究主题。

示例：

找一些讨论大型语言模型如何影响学术写作规范的文献。

我的研究关注 AI 工具对研究者知识工作的影响，请找相关论文。

语义检索基于本地索引的 regular item 标题和摘要。它适合发现主题相关文献，但需要注意：

你可以在 Semantic Index 中查看索引状态。

List Items 用于列出符合条件的文献或继续查看更多结果。

适合这些请求：

列出这个 collection 下面最近 20 篇文献。

继续显示更多结果。

列出 tag 为 systematic-review 的文献，并按年份排序。

List Items 的价值在于让 AI 先把候选范围展示出来，再由你决定下一步读取哪些 PDF 或 note。