知网推出AI增强检索是提升检索效率和准确性、满足个性化需求、推动学术研究创新以及适应数字化时代发展趋势的必然要求。
知网总库AI增强检索在覆盖传统检索服务能力的基础上，将大模型的自然语言处理和语义理解能力融合于信息检索中，支持以自然语言方式检索文献和文献原文段落，实现从传统基于关键词的检索到基于语义向量的检索范式革新，从文献检索到段落检索的检索粒度细化，从单纯式检索到智能化交互的检索体验升级，从字面检索到规范引导检索的服务品质跃升，同时提供生成引用、同主题段落原文串读等更多智慧化应用场景，极大提高文献调研质量与效率，为学术研究、学术创新、专业检索和评价增效赋能。AI增强检索优势与特色见下图：
支持自由灵活的自然语言输入和语音输入，智能识别检索意图，无需专门提炼检索关键词或编写检索表达式；大模型生成延伸检索，拓展和调整用户输入表达；根据系统规范数据，智能提示检索词，引导规范检索；保留高级检索功能，支持自主选择检索字段，开展专项或组合检索。
1、支持自然语言与语音输入，实现输入自由灵活：关键词、关键词组合、自由文本、跨语种。
2、意图识别+Agent：精准捕捉用户意图，实现最佳检索效果，能力覆盖所有检索字段、检索控制、排序的自动识别。
具体示例：
（1）查找来源于四川图书馆学报中主题为智慧图书馆的文献。
（2）查找北京大学在2022年到2024年期间发表的智慧图书馆的北大核心文献。
（3）人工智能在教学方面的应用，按引用次数排序。
3、延伸检索：拓展和调整输入表达，必须在IP范围内注册个人账号，才能使用延伸检索功能。
4、高级检索：内容字段支持自由输入主题、篇名、关键词、摘要、小标题等，内容字段可与其他字段自由组合。
5、引导检索：实现作者、机构、基金、文献来源、分类、DOI等引导。
以作者、分类引导检索为例：
兼顾标量检索的检准优势和向量检索的检全优势，双路召回，实现语义和关键词检索融合；综合查询特征、相关性特征、文档质量特征和历史点击特征等输入模型，实现LTR排序（Learning to Rank）；具备更强的语义相关召回能力、跨语言召回能力、容错能力；支持更完善的作者、机构、出版物等规范检索。
1、语义召回：兼顾标量检索的检准优势和向量检索的检全优势，双路召回，实现语义和关键词检索融合。
具体示例：液流电池在电力储存方面的研究（普通文献检索与AI增强检索对比）
2、跨语言召回
具体示例：主题检索Energy efficient smart windows
3、高容错能力
具体示例：检索篇名大学生积极心里品质
4、精准完整的结果：更完善的作者、机构、出版物等规范检索
首创原文段落检索，直达文献正文段落，同屏比对同主题原文，智能生成引用文本。
（一）检索直达文献原文段落，快速找到同一检索主题的不同段落表述
基于文献全文版权和碎片化技术，能直接检索原文段落，并向读者直观呈现与检索主题相关的正文内容。
（二）同屏对比同主题原文段
跳过文献直达正文层面，能同时比较多个同主题的文献正文内容，极大提高文献调研效率。
（三）智能生成文献引用文本
智能分析段落内容，提炼核心要义，自动生成精炼的引用语句，帮助用户快速引用他人观点。
文字、图片：张忠凤
排版：刘旭
审核：廖俊峰
