Sharper 為研究團隊打造

跨越所有來源進行研究,取得可驗證的答案

摘要單篇論文或綜合整個資料集。探索概念與連結、比較發現、檢查引用,並把證據轉化為可編輯的研究成果。

開啟發現背後所引用的來源脈絡,檢視論文實際說法,並讓人的判斷保留在研究流程中。

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

    從論文資料集到可編輯、附引用的文獻回顧

    以一致方式閱讀每篇論文,探索概念與圖譜連結,比較方法與限制,再起草可供修改、附引用的文獻回顧或相關研究段落。

    看看實際運作
    Ten research papers connected to an AI comparison workspace and a literature review with source-linked 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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