Research Rabbit

什么是 Research Rabbit AI

Research Rabbit AI 是一款面向科研人员与知识工作者的智能文献发现与可视化平台，致力于提升学术检索与知识管理效率。它结合算法推荐与引用关系分析，帮助用户快速发现相关论文，理解研究主题的演进脉络，并以图谱方式呈现作者、文献与主题之间的联系。用户可从少量“起始论文”出发，逐步拓展到更广的引用与共被引网络，迅速定位核心文献、关键作者与潜在空白。平台提供趋势跟踪与更新提醒，减少信息噪音，让你无需反复手动检索也能及时获取领域内的新成果。通过收藏集与组织功能，用户可构建清晰的文献库、整理阅读优先级，并与合作者共享视图，提升团队协作效率。随着使用，系统会根据互动与偏好优化个性化推荐，逐步贴合研究方向，支持跨学科探索，帮助发现相近方法与交叉研究，为文献综述、课题选题、基金申请材料与技术前瞻提供可靠依据。其核心价值在于将“检索—筛选—理解—管理”的流程整合到一个界面中，以更直观的可视化与持续追踪能力提升研究产出质量。

Research Rabbit AI主要功能

• 智能文献发现：基于用户选择的起始论文、作者或主题，自动推荐相关与高影响力论文，降低初始检索成本。
• 引用网络可视化：以图谱呈现引用与共被引关系，直观展示研究脉络、核心节点与前沿方向，便于把握全局。
• 作者与合作图谱：洞察作者之间的合作网络与研究社区，识别领域内的关键团队与潜在合作者。
• 趋势跟踪与提醒：对关注的主题、作者或收藏集开启更新提醒，及时获悉新发表或高相关论文，减少信息漏检。
• 收藏集与组织管理：将论文归入收藏集，按主题或项目分组管理，辅助规划阅读与撰写流程。
• 多维筛选与定位：按关键词、年份、作者等维度筛选，快速收敛到最相关的文献集合。
• 关联探索：从单篇论文出发扩展到相似研究与邻近领域，发现交叉学科机会与新思路。
• 协作与共享：与同伴共享收藏视图，统一研究语境，提升团队沟通与资料沉淀效率。

Research Rabbit AI适用人群

适合进行文献综述、选题调研与前沿跟踪的高校师生、科研工作者与图情人员；从事技术研究与竞争情报的企业研发、产品经理与咨询顾问；关注学术证据与行业报告的政策分析与医疗健康研究人员；以及希望用可视化方式快速了解某一领域的跨学科探索者与初学者。

Research Rabbit AI使用步骤

1. 注册并创建项目或收藏集，明确研究主题与目标范围。
2. 输入起始线索（如论文标题、DOI、作者或关键词），导入若干代表性文献作为起点。
3. 查看可视化图谱，探索引用与共被引关系，识别核心论文与关键作者。
4. 使用筛选条件收敛结果，将高相关文献加入收藏集并按主题分组管理。
5. 关注重要作者或主题，开启更新提醒，持续接收新增或高相关论文。
6. 与合作者共享收藏视图，统一阅读清单与研究脉络，协同推进。

Research Rabbit AI行业案例

高校团队在撰写系统综述时，通过引用网络快速锁定奠基性论文与方法演化路径，显著缩短选文与梳理时间；生物医药研发人员跟踪某靶点相关研究，设置提醒以获取最新机制研究与临床前成果；计算机视觉研究者围绕特定任务构建图谱，定位最新基准与代表性模型；图书馆与信息服务部门为学科导师与学生提供主题导航，辅助课程与毕业论文的资料收集与管理。

Research Rabbit AI优点和缺点

Research Rabbit AI热门问题

• 问题 1: 如何从零开始快速搭建研究图谱？

  选择2—5篇具有代表性的起始论文或权威作者作为入口，生成初始图谱后按年份、主题与相关度筛选，逐步扩展并将高价值文献加入收藏集。

• 问题 2: 个性化推荐依据是什么？

  系统会综合用户的起始线索、互动与收藏偏好，动态调整相关论文与作者的推荐，逐步贴合研究方向。

• 问题 3: 如何避免信息过载与遗漏？

  针对关键主题与作者开启更新提醒，定期查看新增节点；同时结合筛选条件限定年份与关键词，保持结果聚焦。

• 问题 4: 是否支持团队协作与共享？

  可以通过共享收藏视图与同伴协作，统一阅读清单与研究脉络，减少沟通成本并沉淀共识。

• 问题 5: 适合哪些研究阶段使用？

  适用于立项前的选题扫描、综述撰写期间的证据收集、研究中期的前沿跟踪，以及投稿前的相关工作补充与查缺。