Sharper 為研究團隊打造

每項來源都附上引用的研究。

把一疊論文變成附引用的文獻回顧、在所有檔案中取得有根據的答案,並逐一比對文件——每項發現都可追溯到來源。

每項論述都會連結回它出自的確切段落,讓你能驗證每項發現——不用猜測,沒有黑盒子。

一句指令,完成工作。

用日常語言提問。Sharper 會研究你的資料來源,產出可供你檢視、編輯與重複使用的成果。

  1. 文獻回顧

    從一疊論文到附引用的文獻回顧

    上傳一組論文。Sharper 會理解每一篇、梳理各項概念之間的關聯,並綜合成一份可供你延伸運用、附引用的文獻回顧。

    看看實際運作
    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

    將這些論文綜合成一份附引用的文獻回顧。

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  2. 知識庫 Q&A

    在所有檔案中取得有根據的答案

    從你的文件建立知識庫,接著取得以來源為根基的答案——每項論述都連結到它出自的確切段落。

    看看實際運作
    Sharper knowledge graph connecting uploaded research papers, handbooks, and extracted concepts

    只使用我們的內部文件來回答這個問題。

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  3. 比較分析

    從零散的文件到並列比較

    將一組提案或報告轉為結構化的並列比較,每項數據都可追溯回它的來源。

    看看實際運作
    Six fanned vendor proposal documents flowing into a ranked comparison matrix with citation markers on every cell and the winning vendor highlighted

    把這些提案並列比較,並為每個數字附上引用。

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常見問題

關於 Sharper 如何運用你的資料來源與交付成果的常見問題解答。

答案如何維持有根據且可驗證?

每個答案都連結到你來源中的確切段落,讓你能查核每項論述。當 Sharper 是透過搜尋而非通讀整份檔案時,它會引用檢索到的段落。

Sharper 可以分析哪些檔案類型?

PDF、Word 文件、試算表、簡報與網頁——它能通讀全部並綜合成一份可追溯的交付成果。

它可以一次比較多份文件嗎?

可以。將它指向一組報告或提案,它就會建立結構化的並列比較,每項數據都可追溯到來源。

我們的資料會被用來訓練 AI 模型嗎?

不會。你的文件只會用來回答你的問題——絕不會用於訓練基礎或通用的 AI 模型。

Put your next 研究 workflow to work.

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

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