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。”
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。
