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リサーチ・分析プラットフォーム
14年分の論文、学位論文、プロトコルをひとつの検索可能な場所に。そのコーパスだけから答え、引いている文書の名前を挙げるエージェントとともに。
テキスト ボックスにアイデアを入力するだけで、AIがそれを構築します。
研究室がいちばん使う文献は、自分たちのものです。そして、いちばん検索できません。2016年の堆積物の論文はあるドライブのフォルダに、それを発展させた学位論文は別のフォルダに、その両方を静かに否定したポスターは誰も開かない学会アーカイブに。プライマーバイアスについてこの研究室が何を知っているかと聞けば、正直な答えはこうです。2019年にいた人が覚えている。
Klivはライブラリを、研究室の非公開アプリケーションとして構築します。論文、プレプリント、学位論文、プロトコルは、意味で索引されるナレッジベースに入ります。抄録がたまたま使った語ではなく、意味で見つかります。その上にエージェントが座り、コーパスだけから答え、引いた文書の名前を挙げます。研究室の記憶が、そこにいた人の中で暮らすのをやめます。
5種類のレコードと、それぞれを支配するルール。
論文、プレプリント、学位論文、ポスター、プロトコル。どれもファイルストア上の文書で、既定では研究室に非公開。年、著者、プロジェクト、発表先というメタデータを携えています。
すべての文書が意味で索引されます。「低pH堆積物中のキチン分解」は、まったく別の言い方をしていた2018年の論文を見つけます。10年分の揺れた用語をキーワードで当てにいく必要はありません。
コーパスからのみ答えます。プライマーバイアスについて研究室が示したことを聞けば、知見と論文が返ります。信じるしかない主張ではなく、開ける引用です。
研究室のメンバーはすべてを読み、ひとつの助成に参加する共同研究者はそのプロジェクトの文書だけを見ます。行の単位で区切られるので、URLを打ち間違えても何も返りません。
エージェントとのやり取りは、研究室のデータベースに読める記録として残ります。3月に学生がした質問は、9月にもそこにあります。答えと引用ごと。
ライブラリが元を取るのは受け入れのときです。新しいポスドクの着任を見てください。
ドライブのリンクと幸運を祈る言葉の代わりに、アカウントが渡されます。87本の論文、6本の学位論文、プロトコル集。初日の午後から意味で検索できます。
泥炭試料でネステッドPCRを試したことがあるかとエージェントに聞きます。返ってきたのは2019年の補遺。方法の節の3文で、誰も言及を思いつかなかった箇所です。誰かがすでに支払った袋小路を、彼女は通らずに済みます。
オーフス大学の共著者に、メタンの助成に限定したアカウントが渡ります。彼らはそのプロジェクトの論文と草稿を読み、残りのコーパスは彼らにとって存在しません。
最初の申請書を書きながら、群集形成に関する内部の結果をすべて検索します。論文に加えて、それを限定した学位論文の章まで出てきます。研究室自身の言葉で引ける先例です。
定期ジョブが、その月にライブラリへ入ったものを研究室に送ります。プレプリント2本、改訂プロトコル1本。誰も司書役を演じないまま、ライブラリは最新に保たれます。
過去の全成果を、意味で検索。
“微生物生態学の研究室用に非公開ライブラリを作って。論文87本と学位論文6本をアップロードし、全体を意味で検索でき、自分たちの成果への引用付きで手法の質問に答えるエージェントを付けて。”
版管理された手順に、案内役を載せる。
“材料科学のグループ用にプロトコルのライブラリを作って。装置ごとの手順を版管理し、意味で検索でき、学生をうちの手順に沿って一段ずつ案内するエージェントを付けて。”
草稿は内部、公表版は公開。
“経済学のグループ用にワーキングペーパーの書庫を作って。草稿はメンバーだけに見せ、公表版は公開し、ある問いについて全論文から何が分かっているかを要約するエージェントを付けて。”
ナレッジベースは比喩ではなく、機構です。 アップロードした文書は到着時に意味で索引されます。運用するベクトルDBも、面倒を見るパイプラインもありません。エージェントの根拠はまさにそのコーパスです。あなたの文書を検索し、引用し、出典を示します。コーパスに答えがないときは、作文せずに、ないと言います。
アクセスは行で決まります。 メンバー、修了生、プロジェクト単位の共同研究者は、読める範囲の異なる役割です。エージェントも同じ制限を継ぎます。別の助成の未公表成果について尋ねた共同研究者には何も返りません。そのアカウントにとって、その行は存在しないからです。
ライブラリは自分で保守します。 定期ジョブが新規アップロードを月次のダイジェストメールにまとめ、意味検索は文書が届いた瞬間から効きます。研究室の用語が移ろっても——必ず移ろいます——意味に基づく検索は、新しい言葉で古い成果を見つけ続けます。
非公開コーパスの上に根拠を持つエージェント、これはAIアプリケーションのひとつの形です。同じ部品が他に何になれるかは AIアプリの概観 に。
あなたの論文から答えます。アップロードしたナレッジベースが唯一の根拠で、回答は具体的な文書を引用します。コーパスが扱っていない問いには、推測せずに、扱っていないと答えます。
できます。アクセスは行ごとに強制されます。ひとつのプロジェクトに限定された共同研究者はその文書を読み、残りのコーパスは彼らのアカウントから不可視です。メニューから隠されているのではありません。
文書であれば何でも。論文、学位論文、ポスター、プロトコル、内部報告。それぞれがファイルストア上で固有のメタデータとアクセスルールを持ち、同じやり方で意味の索引に加わります。
あなたのアカウント配下の、自分のデータベースとファイルストアの中に。アプリのソースは自分で管理するGitリポジトリと同期し、データはいつでもエクスポートできます。コーパスは研究室のもので、プラットフォームのものではありません。
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