Questa pagina è stata tradotta dall’inglese.
Piattaforme di ricerca e analisi
Kliv è un builder di app AI. Descrivi la libreria di articoli scientifici di cui hai bisogno — i tuoi articoli, tesi, protocolli, ricerca semantica, risposte con citazioni e regole di accesso — e la costruisce sul tuo dominio.
Inserisci semplicemente la tua idea nella casella di testo e l’AI la realizzerà per te
Kliv non è un prodotto per documenti da configurare: è un'IA che crea software su misura per te.
Descrivi l'app di cui hai bisogno con parole tue, e Kliv la costruisce: il database, l'archiviazione dei file, la ricerca, il comportamento dell'agente, le regole di accesso, le schermate e i flussi di lavoro. Quello che ottieni è un'app web vera, tua, sul tuo dominio. Puoi usarla, modificarla in seguito chiedendo delle modifiche, e farla girare sui tuoi account. Non è un modello con il tuo nome sopra.
In questa pagina, quell'app è una libreria di articoli scientifici per un gruppo di ricerca. Kliv costruisce ogni tipo di app web; questo è solo un esempio.
Un gruppo di ricerca spesso si basa soprattutto sul proprio lavoro passato, e proprio quel lavoro può essere il più difficile da ritrovare. Articoli, tesi, poster, protocolli e vecchi supplementi possono trovarsi in cartelle diverse con nomi diversi. La persona che ricordava il dettaglio del metodo del 2019 potrebbe non essere più nel laboratorio.
Kliv costruisce la libreria come app privata del laboratorio. I documenti confluiscono in una base di conoscenza indicizzata per significato. Un agente risponde solo a partire da quel corpus e cita il documento che ha usato. I collaboratori possono essere limitati a un solo progetto, mentre il resto del corpus resta privato.
Cinque tipi di documenti, ciascuno con la propria regola di accesso.
Pubblicazioni, preprint, tesi, poster, protocolli e report interni risiedono nell'archivio file con metadati come anno, autori, progetto e sede.
I documenti sono indicizzati per significato, così una nuova formulazione può comunque trovare lavori precedenti che usavano una terminologia diversa.
L'agente risponde a partire dal corpus e indica il documento che ha usato. Se il corpus non contiene una risposta, dovrebbe dirlo apertamente.
I membri del laboratorio possono leggere tutto. Un collaboratore su una borsa può vedere i documenti di quel progetto e nessun altro.
Ogni scambio con l'agente può essere salvato nel database del gruppo come trascrizione leggibile, con risposta e citazione.
Ecco come un gruppo di ricerca potrebbe usarla. È solo un esempio — tu descriveresti il tuo corpus, i tuoi progetti, i tuoi collaboratori, le tue regole di accesso e il comportamento del tuo agente.
Giulia dà un account a un nuovo postdoc. Il primo giorno, 87 articoli, 6 tesi e il quaderno dei protocolli sono già ricercabili per significato.
Il postdoc chiede se il gruppo ha mai provato la PCR nested su campioni di torba. L'agente fa emergere un supplemento del 2019 e cita la sezione dei metodi, risparmiando un tentativo destinato a fallire.
I coautori di Aarhus ricevono account limitati alla borsa sul metano. Possono leggere gli articoli e le bozze di quel progetto, mentre il resto del corpus resta loro invisibile.
Mentre scrive una proposta, il postdoc cerca risultati interni sull'assemblaggio delle comunità e ottiene gli articoli più il capitolo di tesi che li ha resi possibili.
Una rassegna mensile invia al gruppo i nuovi caricamenti: due preprint e un protocollo rivisto. La libreria resta aggiornata senza un curatore manuale.
Kliv costruisce a partire dalla tua descrizione, quindi più dettagli fornisci, più la prima versione sarà vicina a ciò che vuoi. Includi i tipi di documento, le regole di accesso, il comportamento della ricerca, i limiti dell'agente e le rassegne. Eccone tre su cui costruire:
Catalogo storico, ricerca semantica e risposte con citazioni.
“Costruisci una libreria privata per il mio laboratorio di ecologia microbica. Carica i nostri 87 articoli, 6 tesi, preprint, poster e protocolli. Aggiungi la ricerca semantica su tutti i documenti e un agente che risponda alle domande sui metodi solo a partire dal nostro lavoro, citando esattamente l'articolo, la tesi o il protocollo che ha usato.”
Procedure con versioni, con risposte guidate.
“Costruisci una libreria di protocolli per il mio gruppo di scienza dei materiali. Metti in versione ogni protocollo strumentale, rendi i protocolli ricercabili per significato e aggiungi un agente che guidi gli studenti passo passo attraverso le nostre procedure, citando la versione del protocollo che ha usato.”
Bozze private e versioni pubbliche.
“Costruisci un archivio di working paper per il mio gruppo di economia. Le bozze devono essere visibili solo ai membri, le versioni pubblicate devono essere pubbliche, e un agente deve riassumere ciò che abbiamo trovato su una data domanda in tutti gli articoli, con le citazioni.”
La base di conoscenza è il meccanismo. I documenti che carichi vengono indicizzati all'arrivo. Non c'è una pipeline di ricerca separata da eseguire. L'agente recupera e cita i tuoi documenti, e dice quando il corpus non contiene una risposta.
L'accesso si decide riga per riga. Membri, ex membri e collaboratori di progetto possono avere regole di lettura diverse. L'agente eredita questi limiti, quindi un collaboratore che chiede del lavoro non pubblicato di un'altra borsa non ottiene nulla.
La libreria si mantiene da sola. Un job pianificato può raccogliere i nuovi caricamenti in una rassegna mensile, e la ricerca copre i nuovi documenti non appena arrivano.
Un agente ancorato a un corpus privato è una delle forme possibili di applicazione AI; la panoramica delle app AI mostra cos'altro possono diventare le stesse componenti.
Kliv è un'IA che crea app web personalizzate a partire da una descrizione. Per un gruppo di ricerca, questo può significare una libreria privata di articoli, ricerca, regole di accesso, un agente, trascrizioni e rassegne.
Un'app vera. Kliv costruisce il database, l'archiviazione dei file, le schermate, le regole di accesso e il comportamento della ricerca attorno al corpus del tuo gruppo.
Sì. Puoi aggiungere tipi di documento, ruoli per i collaboratori, campi di metadati, istruzioni per l'agente o regole per le rassegne in un secondo momento.
Dai tuoi articoli e dagli altri documenti che carichi. La base di conoscenza è il suo fondamento, e le risposte citano il documento specifico. Se il corpus non copre una domanda, l'agente dovrebbe dirlo.
Sì. L'accesso può essere applicato riga per riga. Un collaboratore limitato a un progetto legge i documenti di quel progetto e non il resto del corpus.
Può contenere qualsiasi documento tu descriva: articoli, tesi, poster, protocolli, preprint, supplementi e report interni.
Nel database e nell'archivio file della tua app, sotto il tuo account. Il codice sorgente dell'app si sincronizza con un repository Git che controlli tu, e i tuoi dati possono essere esportati.
Sì. Il comportamento utile per questa app è una risposta con il documento sorgente indicato, così il ricercatore può aprirlo.
Sì. Le conversazioni con l'agente possono essere archiviate come trascrizioni con domanda, risposta e citazione.
Sì. La libreria può funzionare sul tuo dominio.
Sì. Il codice si sincronizza con il tuo repository Git, quindi andarsene è un git pull, non una ricostruzione da zero.
No. L'app può essere insieme la libreria, il pannello di amministrazione, la superficie di ricerca e il portale dei collaboratori.
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