日前，智慧流動(北京)科技有限公司(以下簡稱智慧流動)發布了學術問答大模型——科應智能助手V1.0(官網：https://www.scienceing.com)，聚焦知識搜索場景，以問答形式，實現對大量科學知識(源于科學文獻)的快速搜索并匯總答案。

據智慧流動CEO何佳介紹，研發科應智能助手的初衷在于幫助科研工作者提升前沿知識的獲取和運用效率，讓他們能夠專注于深度思考，把更多時間與精力花在更為重要的創新設計工作上。

每一個答案，都有文獻來源

作為一個學術問答大模型，科應智能助手V1.0究竟能解決什么問題?相比其它大模型有什么優勢?抱著這樣的疑問，筆者從國內外大模型中，選出3家與科應智能助手進行橫向對比。

近日，阿奇霉素、紅霉素、克拉霉素等大環內酯類藥物作為治療支原體肺炎的首選藥物，其耐藥性引發公眾熱議。筆者圍繞支原體肺炎話題，以“大環內酯類藥物引起支原體肺炎的耐藥性”為例，在ChatGPT、文心一言、訊飛星火、科應智能助手中提問，分別生成以下內容：

△ ChatGPT：什么是大環內酯類藥物、耐藥性會影響治療效果、可能產生耐藥性的原因、建議咨詢專業醫療機構、醫生

△ 文心一言：大環內酯類藥物的耐藥率、耐藥性會影響治療效果、治療中建議結合其他手段、耐藥性與抗生素不合理使用有關、要避免濫用抗生素

△ 訊飛星火：長期使用大環內酯類藥物會導致耐藥性、耐藥性會影響治療效果、要根據耐藥性測試結果選擇合適的治療方案、使用大環內酯類藥物時要遵醫囑

△ 科應智能助手：不同國家對大環內酯類藥物的耐藥水平差異、產生耐藥性的主要機制、診斷是否產生耐藥性的標準方法、引起耐藥性的具體原因，答案下方還列出參考文獻

從答案可以看出，與通用大模型相比，在知識獲取的深度、專業度和可信度方面，科應智能助手具有明顯優勢。與這些大模型“生產”知識不同，科應智能助手只是知識的搬運工，秉持客觀嚴謹的學術精神，生成的每一個答案都標明文獻來源，力求為用戶提供準確、可靠的知識。

基于RAG，讓回答更有依據

據科應技術負責人介紹，科應智能助手在知識問答上的優越表現，得益于RAG(Retrieval Augmented Generation，檢索增強生成)技術。基于科應文獻平臺可靠的數據源和高質量的科學文獻數據，科應智能助手引入RAG，將自有大模型的強大功能與事實數據檢索的可靠性相結合，使知識搜索成為確定范圍的自然語言人機交互。

科應文獻平臺作為一個全球文獻數據庫，索引全球190多個國家(地區)、55個語種的2.5億篇文獻，收錄范圍涵蓋11萬種期刊、3400個機構知識庫及預印本平臺，內容覆蓋自然科學、工程技術、經濟管理等各研究領域。當前，科應研發團隊摘取其中數百萬個知識點，構成科應智能助手V1.0的知識基礎。

利用RAG，科應智能助手能夠有效避免AI幻覺，提升輸出的準確性和可靠性。同時，用戶可以查閱答案下方的參考文獻，獲取更多相關知識。

智慧流動CEO何佳表示，智慧流動的使命是助力智慧流動與知識共享，讓前沿知識自西方流向東方，自學術界流向產業界，以高質量科學信息服務助力高水平科技創新。科應智能助手順應學術資源開放獲取的全球趨勢，通過AI技術重構知識搜索場景，建立人與知識的有效連接，推動知識獲取從信息化向智能化轉變，讓知識獲取更簡單，讓科研創新更高效。

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