Sci-database 문서

연구 논문을 검증되고 구조화된 데이터베이스로 변환하세요. 모든 값은 소스에서 추적 가능합니다.

Sci-database는 체계적인 리뷰, 메타 분석, 리뷰 논문, 기계 학습 데이터세트 등 과학 문헌의 구조화된 데이터가 필요한 연구자를 위한 AI 플랫폼입니다. 2억 개 이상의 논문을 검색하거나 자신의 PDF를 업로드하고 필요한 데이터를 일반 영어로 설명하면 Kateeb 추출 엔진(كاتب, "scribe")이 모든 논문을 읽고 데이터베이스를 채웁니다. 그런 다음 두 번째 독립 AI 모델이 결과를 교차 확인하므로 모델이 일치하는 부분과 일치하지 않는 부분을 정확하게 확인할 수 있습니다.

워크플로우 개요

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 │  1. SEARCH   │ → │  2. VERIFY   │ → │  3. SCHEMA  │ → │  4. EXTRACT  │ → │ 5. VALIDATE │
 │  200M+ papers│   │  PDFs fetched │   │  AI suggests │   │  Kateeb reads │   │  AI Judge    │
 │  or upload   │   │  & checked    │   │  you edit    │   │  every paper  │   │  cross-checks│
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                                   │ 6. EXPORT & SHARE    │
                                   │ Excel · CSV · JSON   │
                                   │ or publish/sell it   │
                                   └─────────────────────┘

서류가 들어왔습니다. 검증된 스프레드시트 하나가 나왔습니다. 0 합성 데이터 — 값이 종이에 없으면 셀에 N/A가 표시됩니다.

문서 내용

1. 소개 — Sci-database가 무엇인지, 누구를 위한 것인지, 출력을 신뢰할 수 있게 만드는 디자인 원칙.
2. 시작하기 — 로그인하고 무료 크레딧을 받고 프로필을 작성하세요.
3. 논문 검색 중 — OpenAlex, CORE 및 Semantic Scholar; 필터, API 키 및 대기열.
4. 파일 및 업로드 — 자동 PDF 확인, 자신의 PDF 업로드, 가져올 수 없는 문서 수정.
5. 스키마 구축 — 일반 영어로 데이터베이스를 설명하고 AI가 필드 초안을 작성하도록 한 다음 편집하고 저장합니다.
6. 추출 실행 — 작업, 상태, 중지 및 재개, 결과 이메일 처리.
7. 검증 및 AI 판단 — 모델 간 확인, 불일치 조사 및 90% 이상의 일치도 수렴.
8. 데이터베이스 및 내보내기 — 결과를 보고 CSV / JSON / Excel로 내보냅니다.
9. 공유 및 마켓플레이스 — 공개 스키마, 무료 공유 및 판매용 "황금" 데이터베이스 나열.
10. 크레딧 및 가격 — 모든 크레딧 비용이 하나의 테이블에 있습니다.
11. FAQ — 연구자들이 실제로 묻는 질문입니다.
12. 문제 해결 — 모든 오류 메시지와 해결 방법.

카타르 도하의 Hamad Bin Khalifa University(HBKU)의 El Tayeb Bentria 박사가 개발했습니다. · 특허 QF 참조: 2024-066.