Sci-database Документация

Превратите научные статьи в проверенные, структурированные базы данных — где каждое значение можно проследить до его источника.

Sci-database — это платформа искусственного интеллекта для исследователей, которым нужны структурированные данные из научной литературы: систематические обзоры, метаанализы, обзорные статьи и наборы данных машинного обучения. Вы выполняете поиск в более чем 200 миллионах статей (или загружаете свои собственные PDF-файлы), описываете необходимые вам данные на простом английском языке, а механизм извлечения Kateeb (كاتب, "scribe") читает каждую статью и заполняет вашу базу данных, а затем вторая независимая модель искусственного интеллекта перепроверяет результаты, чтобы вы могли точно увидеть, где модели согласуются, а где нет.

Краткий обзор рабочего процесса

 ┌─────────────┐   ┌──────────────┐   ┌─────────────┐   ┌──────────────┐   ┌─────────────┐
 │  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│
 └─────────────┘   └──────────────┘   └─────────────┘   └──────────────┘   └─────────────┘
                                                                                   │
                                              ┌────────────────────────────────────┘
                                              ▼
                                   ┌─────────────────────┐
                                   │ 6. EXPORT & SHARE    │
                                   │ Excel · CSV · JSON   │
                                   │ or publish/sell it   │
                                   └─────────────────────┘

Документы получены. Одна проверенная таблица закончилась. Нулевые синтетические данные — если значения нет в документе, в ячейке отображается N/A.

Содержание документации

1. Введение — что такое Sci-database, для кого он предназначен, а также принципы проектирования, которые делают его результаты заслуживающими доверия.
2. Начало работы — войдите в систему, получите бесплатные кредиты, заполните свой профиль.
3. Поиск бумаг — OpenAlex, CORE и Semantic Scholar; фильтры, ключи API и очередь.
4. Файлы и загрузки — автоматическая проверка PDF, загрузка собственных PDF-файлов, исправление документов, которые невозможно получить.
5. Создание схемы — опишите свою базу данных на простом английском языке, позвольте ИИ составить поля, затем отредактируйте и сохраните.
6. Выполнение извлечения — обработка заданий, статусов, остановки и возобновления, результатов по электронной почте.
7. Проверка и ИИ-судья — проверка перекрестных моделей, исследование разногласий и достижение согласия выше 90%.
8. Ваша база данных и экспорт — просмотр результатов и экспорт в CSV/JSON/Excel.
9. Общий доступ и рынок — общедоступные схемы, бесплатный обмен и выставление на продажу «золотой» базы данных.
10. Кредиты и цены — стоимость каждого кредита в одной таблице.
11. FAQ — вопросы, которые на самом деле задают исследователи.
12. Устранение неполадок — каждое сообщение об ошибке и способы его устранения.

Разработано доктором Эль Тайебом Бентрией из Университета Хамада Бин Халифы (HBKU), Доха, Катар · Ссылка на патент QF: 2024-066.