优化中国知网检索：AI辅助的实操思路
最近帮实验室师弟梳理环境催化领域的文献，发现他用中国知网检索时遇到了常见难题：输入了细分关键词后，检索结果里混杂了大量无关的材料学、化工通用研究，要筛选出核心的催化机理类文献，光翻页就花了近两小时，还差点漏掉几篇顶刊论文。其实可以通过梳理检索逻辑来优化这个流程：先明确检索的核心主题、限定的研究对象和发表时间范围，再生成符合学术数据库规则的精准检索式。这个流程可以借助开源工具自动化落地，[FastGPT AI 应用编排](帮助搭建适配学术数据库的AI检索流程，把人工拆解需求的步骤转化为可复用的操作逻辑，减少重复的筛选工作。
需要注意的是，生成的检索式仍需对照中国知网的检索语法做微调，避免出现符号不兼容的问题，同时建议在初步结果出来后，再做一次人工校验，确保覆盖到所有符合要求的核心文献。
页:
[1]
