详细内容或原文请订阅后点击阅览
利用自由职业专家来增强人工智能驱动的系统文献综述
简介 将大型语言模型 (LLM) 等 AI 工具整合到系统文献综述中彻底改变了研究格局。这些工具可以快速处理大量数据并提供有见地的摘要。然而，科学家或领域专家的专业知识对于确保 AI 驱动的系统文献的准确性、可靠性和道德标准仍然至关重要 [...] 利用自由职业专家增强 AI 驱动的系统文献综述一文首先出现在 Kolabtree 博客上。
来源:Kolabtree 博客简介
简介将大型语言模型 (LLM) 等 AI 工具集成到系统文献综述中，彻底改变了研究格局。这些工具可以快速处理大量数据并提供有见地的摘要。然而，科学家或领域专家的专业知识对于确保 AI 驱动的系统文献综述的准确性、可靠性和道德标准仍然至关重要。鉴于可用的 AI 工具数量众多，研究人员很难确定哪些工具最适合他们特定的研究问题或项目。本博客探讨了自由职业专家如何协助研究人员利用 AI 进行系统文献综述。
自由职业专家可以帮助研究人员利用 AI 进行系统文献综述增强搜索策略
增强搜索策略- 领域知识：自由职业专家带来其领域的专业知识，这有助于制定精确的搜索策略。他们知道 AI 工具应该关注的正确关键词、短语和术语，从而确保全面覆盖相关文献。布尔逻辑和高级技术：虽然 LLM 可以理解自然语言查询，但将它们与布尔运算符和高级搜索技术的专业知识相结合可以改进搜索过程。自由职业专家可以优化搜索算法，以过滤掉不相关的研究并专注于高质量、相关的研究。根据一项研究，拥有 ChatGPT 生成的 PubMed 搜索策略或初始版本可能会有所帮助，但它通常存在多个只有专家才能识别和纠正的问题 [来源：https://systematicreviewsjournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13643-023-02243-z]。
解释和验证结果
质量评估结论