基于人工智能的科学文献搜索引擎
能够搜索特定论文、作者或主题
访问来自各个科学领域的大量科学论文
理解研究出版物的语义信息
为开发者提供API以构建学术应用
语义阅读器(测试版),用于增强科学阅读
Similarix, Magifind, Semantic Scholar, Podchat, Gifts Finder AI, bundleIQ, MiMi, Skm.ai, DopplerAI, AI Power 是最好的付费/免费 Semantic Search tools.
语义搜索是一种技术,使搜索引擎能够理解用户查询背后的意图和上下文含义,而不仅仅是匹配关键词。它利用自然语言处理(NLP)、机器学习和其他人工智能技术提供更相关和准确的搜索结果。通过分析词语和概念之间的关系,语义搜索旨在根据用户搜索意图为用户提供最合适的信息。
核心功能
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价格
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如何使用
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Semantic Scholar | 基于人工智能的科学文献搜索引擎 | 要使用Semantic Scholar,只需访问官方网站并在搜索框中输入您的搜索词。您可以搜索特定论文、作者或感兴趣的主题。该工具将为您提供来自科学各领域的相关科学论文列表。您还可以浏览该网站上提供的研究出版物、研究人员和资源。 | |
Vellum | 快速工程 | Vellum提供了一套全面的工具和功能,用于快速工程、语义搜索、版本控制、测试和监测。用户可以使用Vellum构建LLM驱动的应用程序,并将LLM驱动的功能推向生产环境。该平台支持快速实验、回归测试、版本控制和可观测性与监测。它还允许用户在LLM调用中利用专有数据作为上下文,比较和协作提示和模型,并在生产环境中测试、版本和监控LLM变更。Vellum与所有主要的LLM提供商兼容,并提供用户友好的用户界面。 | |
Spin Rewriter | Spin Rewriter凭借其先进的功能脱颖而出。它使用ENL语义旋转技术,理解每个词的含义以生成高质量的内容。该工具适用于所有设备,并支持各种spintax格式。利用批量导出、批量文章重写和段落创建功能,Spin Rewriter提高了内容创建效率。 | 使用Spin Rewriter非常简单。只需将文章粘贴到编辑器中,点击“一键重写”创建独特版本,然后点击“导出”生成高达1000个的变体。您还可以将原始文章与重写的文章进行比较,集成图片库中的图片,并访问详细的视频教程以获取指导。 | |
CONTADU | 内容策略规划师和先进的内容编辑器 |
企业计划 适用于拥有多个网站和语言、准备控制和扩展内容的企业。
| 要使用Contadu,首先根据用户意图和Google的要求规划和优化您的内容。利用基于人工智能的语义分析专业知识创建内容计划、主题地图并进行竞争研究。通过内容管理器高效地管理和执行您的内容策略。最后,使用提供的工具无缝地发布和集成您的内容。 |
AI Power | AI驱动的内容生成器 | 要使用AI Power,只需在插件设置页面输入您的OpenAI API密钥。一旦输入了API密钥,您就可以开始生成内容,使用标题建议工具,将音频转换为文本,利用语义搜索功能以及比较不同的GPT模型。 | |
Cosine | 深度级别的代码库理解 | 要使用Cosine,您可以通过网站在开源存储库上尝试,或者安装Visual Studio市场中可用的VS Code扩展。 | |
Quino | 摘要生成 |
免费计划 免费 阅读、记笔记、组织学习材料,并体验Quino的人工智能功能。
| 使用Quino只需上传您的文档、书籍或研究论文。然后,您可以使用基于人工智能的功能生成摘要、要点、与文档交流、组织笔记和评估您的知识。 |
InLinks® Entity SEO Tool - InLinks | SEO工具 |
免费计划 免费 每月优化两次内容。内部链接25个页面。关键词研究。社交媒体自动化。有限的AI助手
| 要使用InLinks,请注册一个账户并登录。从仪表板中,您可以访问各种工具和功能,优化您的网站内容。使用SEO工具分析和改善页面上的SEO元素。内部链接工具能够自动化和优化内部链接。内容优化工具指导您创建优化的内容。社交媒体管理功能允许您在多个平台上安排和发布内容。AI写作工具能够生成高质量的内容。模式标记和关键词研究工具提供额外的SEO效益。 |
Nuclia | 由人工智能驱动的搜索和生成答案 | 要使用 Nuclia,您可以使用 Web 应用程序或 API 从不同来源(如 Dropbox、Google Drive 或本地文件)上传数据。Nuclia 将从各种文件格式和语言中提取文本,并为多语言搜索生成向量。它将数据索引到其数据库中,用于语义搜索优化。用户可以使用提供的低代码 Web 组件或 SDK 将 Nuclia 的搜索功能集成到其应用程序中。Nuclia 还提供多模型生成式人工智能,以用于更高级的应用。 | |
bundleIQ | ALANI人工智能助手 | 导入论文和材料,提出问题,获得洞见,建立联系,加快学习速度并记录关键发现。 |
企业搜索:为大型组织和知识库内信息的发现和相关性提供帮助。
电子商务:根据用户偏好、行为和上下文提升产品搜索和推荐。
医疗保健:实现对医疗信息、病例记录和研究论文更准确和高效的检索。
法律和金融服务:促进相关文件、合同和法规的发现和分析。
用户普遍赞扬语义搜索能够理解他们的查询并提供高度相关的结果。许多用户由于改进的搜索体验而报告节省了大量时间并提高了工作效率。然而,一些用户指出语义搜索系统偶尔可能失误或提供意外结果,尤其是对于高度特定或技术性查询。总体而言,共识是语义搜索相对于传统基于关键词的搜索代表了重大进步,但仍有改进和完善的空间。
用户搜索“附近最好的意大利餐厅”时,将根据其位置、评级和评论等因素提供结果,而不仅仅是包含确切关键词的页面。
一名研究“二战原因”的学生将获得有关主要贡献因素的历史文章、时间表和多媒体资源。
一位正在寻找“平足适合的舒适跑鞋”的电商顾客将看到符合其特定需求和喜好的产品。
要实施语义搜索,按照以下步骤进行:1)收集和预处理数据,包括文本清洗和规范化。 2)应用诸如分词、词性标注和命名实体识别等NLP技术从文本中提取有意义的信息。 3)构建知识图或语义网络来表示实体和概念之间的关系。 4)基于语义相关性开发查询理解、扩展和排名算法。 5)将语义搜索系统与现有的搜索基础设施和用户界面集成。 6)持续监控、评估和根据用户反馈和性能指标对系统进行优化。
提高搜索相关性和准确性
更好地理解用户意图
提高用户满意度和参与度
处理复杂和对话式查询的能力
增强个性化和推荐能力