리서치 팀을 위한 Sharper

모든 출처를 인용하는 리서치.

쌓인 논문을 인용이 포함된 문헌 검토로 바꾸고, 모든 파일에 걸쳐 근거 있는 답변을 얻으며, 문서를 나란히 비교하세요 — 모든 결과가 출처까지 추적됩니다.

모든 주장은 그것이 나온 정확한 구절로 다시 연결되므로, 각 결과를 검증할 수 있습니다 — 추측도, 블랙박스도 없습니다.

하나의 프롬프트로 완성된 결과물을.

일상적인 언어로 요청하세요. Sharper가 여러분의 자료를 조사해 검토하고, 편집하고, 재사용할 수 있는 결과물을 만들어 냅니다.

  1. 문헌 검토

    쌓인 논문에서 인용이 포함된 문헌 검토까지

    논문 세트를 업로드하세요. Sharper는 각 논문을 이해하고, 아이디어가 어떻게 연결되는지 매핑하며, 이어서 활용할 수 있는 인용이 포함된 문헌 검토로 종합합니다.

    작동 방식 살펴보기
    A constellation of ten research papers with the pretraining evolution from BERT to LLaMA traced in blue, beside a generated related-work section with citations

    이 논문들을 인용이 포함된 문헌 검토로 종합해 줘.

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  2. 지식 베이스 Q&A

    모든 파일에 걸친 근거 있는 답변

    여러분의 문서로 지식 베이스를 만든 다음, 출처에 기반한 답변을 얻으세요 — 모든 주장이 그것이 나온 정확한 구절에 연결됩니다.

    작동 방식 살펴보기
    Sharper knowledge graph connecting uploaded research papers, handbooks, and extracted concepts

    우리 내부 문서만 사용해서 이 질문에 답해 줘.

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  3. 비교 분석

    흩어진 문서에서 나란히 놓은 비교까지

    제안서나 보고서 세트를 체계적으로 나란히 놓은 비교로 바꾸며, 모든 데이터 포인트가 출처까지 추적됩니다.

    작동 방식 살펴보기
    Six fanned vendor proposal documents flowing into a ranked comparison matrix with citation markers on every cell and the winning vendor highlighted

    이 제안서들을 나란히 비교하고 각 수치를 인용해 줘.

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자주 묻는 질문

Sharper가 여러분의 자료 및 결과물과 어떻게 작동하는지에 대한 일반적인 질문의 답변입니다.

답변이 어떻게 근거 있고 검증 가능하게 유지되나요?

모든 답변은 여러분 자료의 정확한 구절에 연결되어 각 주장을 확인할 수 있습니다. Sharper가 전체 파일을 읽는 대신 검색할 때는 검색된 구절을 인용합니다.

Sharper는 어떤 파일 형식을 분석할 수 있나요?

PDF, Word 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션, 웹페이지 — 이 모두를 읽고 추적 가능한 하나의 결과물로 종합합니다.

여러 문서를 한 번에 비교할 수 있나요?

네. 보고서나 제안서 세트를 지정하면 모든 데이터 포인트가 출처까지 추적되는 체계적으로 나란히 놓은 비교를 만듭니다.

우리 데이터가 AI 모델 학습에 사용되나요?

아니요. 여러분의 문서는 오직 여러분의 질문에 답하는 데에만 사용됩니다 — 기반 모델이나 범용 AI 모델을 학습시키는 데에는 결코 사용되지 않습니다.

Put your next 리서치 workflow to work.

Start with the sources you trust, then ask Sharper for the outcome you need.

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