AI助力科研检索与知识管理实践

一、组织背景

南京大学作为国内知名高校，长期在基础研究和前沿科研领域保持较强实力。面对人工智能带来的新变化，南京大学也在积极探索AI在科研场景中的落地应用，希望借助新技术提升科研效率、优化知识管理方式。

在具体科研场景中，相关科研团队长期围绕超导、磁性、多铁、晶体材料拓扑性质等方向开展研究。随着论文、资料和研究信息持续增长，传统依赖人工检索、人工整理和经验判断的方式，逐渐难以满足高强度科研工作的需要。

二、客户痛点

1. 科研资料越来越多，但获取和利用效率面临挑战

随着文献、实验数据和研究资料不断增加，科研人员需要花大量时间在查找、筛选和整理信息上。很多资料分散在论文、报告、数据库和个人记录中，找资料本身就很耗时，而找到资料之后，也不一定能直接用于后续研究分析。

2. 通用AI工具难以真正适配科研场景

科研工作对准确性、引用依据和内容可靠性要求很高，但普通AI工具容易出现"幻觉"、引用不清或解析不到位的问题。尤其在论文中的图表、公式、参考文献等复杂内容处理上，通用工具往往很难满足科研人员的实际需求。

3. 随着研究持续推进，知识管理与共享需求不断提升

在长期科研过程中，团队会持续积累大量文献、笔记、数据和研究经验。如何让这些内容更方便地沉淀、管理、共享和复用，逐步形成可持续更新的知识体系，成为科研支持工作中的重要需求。

三、解决方案

1. 建设统一知识底座，让分散资料先"连起来"

南京大学携手图博数智，共同打造了MatSeek智能科研助手平台。平台首先围绕科研场景，将文献、实验数据、研究资料等内容统一整理，建设文献知识库、相图知识库和结构化数据库，把原本分散的资料沉淀为可持续更新的知识底座，为后续检索、分析和管理打基础。

2. 让AI基于资料工作，而不是凭空回答

在统一知识底座之上，平台结合优化后的RAG能力和文档解析能力，让AI能够基于已有资料进行检索、理解和回答。平台支持PDF、Word、HTML等多种格式，并针对论文中的图表、公式、参考文献等内容进行细致处理，帮助科研人员更快完成文献阅读、信息提取和资料整理，同时提升回答的可信度和可追溯性。

3. 打通知识管理与科研辅助，让资料真正用起来

平台不仅帮助科研人员更快找资料，也支持个人、课题组、项目组等多层级知识管理和权限共享，让资料能够更方便地沉淀、共享和复用。在此基础上，平台还能够围绕科研问题提供初步分析、问题拆解和一定的辅助推理支持，帮助科研人员从"找资料"进一步走向"用资料解决问题"。

四、项目成效

1. 提升了科研资料获取和整理效率

原来需要花大量时间完成的文献查找和资料整理工作，现在可以更快完成，科研人员能够把更多精力放在研究判断和问题分析上。

2. 提升了科研场景下AI的可用性和可靠性

相比普通通用AI工具，这套系统更强调基于资料回答、减少偏差、给出依据，因此更适合直接服务科研工作，让科研人员使用起来更放心。

3. 推动了知识沉淀与团队共享复用

过去分散在不同位置的资料、经验和整理成果，逐步沉淀为可以共享和复用的知识资产，不仅提升了团队协作效率，也为后续科研工作的持续积累打下了基础。

五、总结

南京大学与图博数智联合打造的MatSeek智能科研助手平台，不是简单引入一个通用AI工具，而是围绕真实科研场景，搭建了一套更适合科研工作的智能支持体系。

通过这一平台，科研团队能够更高效地处理文献、查询信息、沉淀知识，也让AI真正从"能对话"走向"能服务科研"。