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5月30日，在2023中关村论坛的人工智能驱动的科学研究论坛上，北京科学智能研究院、中国科学院计算机网络信息中心、墨奇科技（北京）有限公司联合发布了款基于大模型＋向量检索引擎的文献知识库Science Navigator V1.0。

根据美国国家科学基金会统计数据，科研人员花费在查找和消化科技资料上的时间，需占全部科研时间的51%，计划思考占8%，实验研究占32%，书面总结占9%。科研检索方式经历了眼查手翻的查阅式检索、基于互联网的搜索式检索阶段，将进入对话式检索阶段。

“但通过对话式大语言模型检索是有局限性的，比如幻觉与偏见、数据滞后、缓存限制”，墨奇科技副总裁孟卓飞总结，基于这些痛点，墨奇科技等提出大语言模型+向量数据库=下一代文献知识库的概念，整个知识库包括，以科研人员为代表的用户层、以GPT4等为代表的模型层、由向量数据库+搜索引擎组成的中间层、由文献和教材等支撑的数据层。北京科学智能研究院、墨奇科技、中国科学院计算机网络信息中心分别负责模型层、中间层、数据层。

据孟卓飞介绍，Science Navigator V1.0支持文本、图片、表格、公式跨模态识别处理，科研人员可选用文心一言、LLM等各种大小模型，实现问题解析最佳效果，第一批已收录化学、材料、AI等领域近百万篇论文，未来将扩展至自然、人文学科亿级文献存储。

（文章来源：北京商报）