Sharper 研究团队解决方案

跨越所有来源开展研究,获得可验证的答案

总结单篇论文或综合整个文献集。探索概念与联系、比较发现、检查引用,并把证据转化为可编辑的研究成果。

打开发现背后引用的来源上下文,核查论文的实际表述,并让人的判断始终参与研究过程。

一句话,交付完整成果。

用自然语言说清目标。Sharper 会检索可信来源、完成分析,并生成可审阅、可编辑、可复用的成果。

  1. 文献综述

    从论文集到可编辑、带引用的文献综述

    以一致方式阅读每篇论文,探索概念与图谱联系,比较方法和局限,再起草可供修改、带引用的文献综述或相关工作章节。

    了解具体做法
    Ten research papers connected to an AI comparison workspace and a literature review with source-linked citations

    把这些论文综合成一篇带引用的文献综述。

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  2. 知识库问答

    在你的所有文件中获得有据可依的答案

    用你的文档搭建知识库,然后获得基于来源的答案——每个论断都链接到其确切出处。

    了解具体做法
    Sharper knowledge graph connecting uploaded research papers, handbooks, and extracted concepts

    仅使用我们的内部文档来回答这个问题。

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  3. 对比分析

    从零散文档到并排比较

    把一组方案或报告整理成结构化的并排比较,每个数据点都可追溯到来源。

    了解具体做法
    Six fanned vendor proposal documents flowing into a ranked comparison matrix with citation markers on every cell and the winning vendor highlighted

    把这些方案并排比较,并为每个数字标注来源。

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常见问题

关于 Sharper 如何处理你的来源与交付物的常见问题解答。

如何确保答案有据可依、可核实?

每个答案都与你来源中的确切段落相关联,让你可以核实每项主张。当 Sharper 采用检索而非通读整份文件时,会引用检索到的段落。

Sharper 能分析哪些文件类型?

PDF、Word 文档、电子表格、演示文稿和网页——它会跨这些内容进行阅读,并综合出一份可追溯的交付物。

它能同时比较多份文档吗?

可以。把一组报告或方案交给它,它会构建结构化的并排比较,每个数据点都可追溯到来源。

我们的数据会被用于训练 AI 模型吗?

不会。你的文档只用于回答你的问题——绝不会用于训练基础或通用 AI 模型。

让下一个研究工作流真正运转起来。

从你信任的资料开始,再让 Sharper 交付你需要的成果。

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