체계적인 검토 · 메타 분석 · ML 데이터 세트
정적 데이터베이스 검색을 멈추세요. Kateeb AI로 2억 편 이상의 논문에서 몇 분 만에 맞춤형 매개변수 데이터베이스를 구축하세요.
신용카드 없음 · 영원히 무료 등급 · Excel, CSV 및 JSON로 내보내기
100개 이상의 언어 입력 → 하나의 검증된 데이터베이스 출력
가격
1학점은 논문 1편과 같습니다. 이것이 전체 공식입니다.
스키마에 필요한 만큼 필드를 추출합니다. 100개의 종이는 일반적으로 1,000~2,000개의 깨끗한 행을 생성합니다.
→ the Researcher Pro ($79 for 2,000 papers) plan covers this comfortably.
Starter
$29
500 papers · one-time package
- 500 credits (~500 papers)
- Parallel batch queueing
- Discrepancy arbitrator
- DOI / PMID full-text resolver
모든 계획에는 3단계 정확도 엔진, 페이지 수준 추적 및 구조화된 내보내기가 포함됩니다.
연구원들이 사용하는
작동 원리
PDF 더미와 게시 가능한 데이터 세트 사이의 세 단계입니다.
논문 검색 및 추가
2억 개가 넘는 논문에서 자동 검색 엔진을 사용하거나 PDF를 끌어서 DOI 또는 PMID를 붙여넣으세요.
스키마 설명
필요한 것을 쉬운 언어로 말하세요. 우리의 AI 전문가는 유형화된 필드와 단위를 제안합니다. 모든 것을 편집할 수 있습니다.
검토 및 내보내기
AI 판사는 의견 차이를 표시하고 결코 조용히 해결하지 않습니다. 확인된 결과를 Excel, CSV 또는 JSON로 내보냅니다.
신뢰 루프
단순히 추출만 하는 것이 아닙니다. 수렴합니다.
독립 모델은 소스를 추출하고 다시 읽습니다. 동의하지 않는 경우 스키마를 구체화하고 데이터베이스가 신뢰 임계값을 넘을 때까지 루프를 다시 실행합니다.
DOIs 붙여넣기; 전체 텍스트를 가져오고 모든 행은 DOI 링크로 유지됩니다.
일반 언어; 입력된 필드와 제어 장치가 밖으로 나옵니다.
모든 값은 페이지 수준 소스 좌표에 고정됩니다.
독립 모델은 소스를 다시 읽고 일치도를 평가합니다.
판사가 동의하지 않는 부분에 대한 정의를 강화한 후 다시 실행하세요.
Pass 3 · AI 심사위원
0%
90% 신뢰 임계값
running cross-model verification…
✓ 신뢰할 수 있는 데이터베이스 · DOI 연결 · 가치 추적
무료로 시작하세요 · 150개 논문신용카드 불가 · 150개 서류 무료
합성 데이터 없음
모든 숫자는 그것이 어디서 왔는지 알고 있습니다.
소스의 정확한 구절을 검사하려면 표의 값을 클릭하세요. 논문이 가치를 보고하지 않으면 데이터베이스는 가치를 발명하는 대신 N/A라고 표시합니다.
☝ 시도해 보세요: 추출된 값을 검사하세요.
| 공부하다 | Value | |
|---|---|---|
| 1 | 샘플 크기 | 참가자 418명 |
| 2 | 평균 차이 | -5.3mmHg |
| 3 | 95% 신뢰구간 | −7.1 ~ −3.5 |
click a value → see its source ↗
3.2 일차 결과
418명의 무작위 참가자 중 중재 그룹은 사전 등록된 분석 계획과 일치하여 대조군에 비해 -5.3mmHg의 평균 차이를 나타냈습니다(95% CI -7.1 ~ -3.5, p < 0.001).
cross-model agreement confirmed
추출 후
스프레드시트는 시작에 불과합니다.
해당 분야 전반의 추세를 찾고, 원고에 대한 수치를 만들고, 모델이 신뢰할 수 있는 교육 데이터를 생성하세요.
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Scientific Data Marketplace · Reusable Schemas · Verified Datasets
Explore, reuse, and publish research data with complete provenance.
Discover ready-to-plot scientific databases extracted from papers with AI Judge cross-validation, reusable domain schemas, and open datasets from global research repositories (DataCite, Zenodo, Dataverse).
marketplace · generative-ai-evaluation-benchmarks
생성적 AI 평가 및 안전성
빠르게 진행되는 평가, 안전, 보안, 하드웨어 및 자율 시스템 연구.
| model_name | model_version | benchmark_name | task_type | evaluation_score | safety_dimension | evaluation_language | doi |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Llama-3-70B-Instruct | v1.0 | MMLU-Pro | Reasoning | 68.4 | Truthfulness | English | 10.48550/arXiv.2407.21783 |
source_doi, validation_summary.csv, data_dictionary.csv, manifest.json (SHA-256), README.mdSci-database로 제작됨
이슬람 잉크 아틀라스(Islamic Ink Atlas): 3,300개 이상의 역사적 조리법이 살아있는 연구 포털로 변모했습니다.
아틀라스는 원고, 재료, 요리법, 장소 및 날짜를 과학적, 역사적 자료를 바탕으로 구축된 하나의 탐색 가능한 데이터베이스에 연결합니다.
이것은 QEERI-Materials에 있는 우리 팀의 프로젝트입니다. 고객 사례가 아닌 시연입니다. 라이브로 판단하세요.
라이브 아틀라스 탐색
연구자들이 실제로 묻는 질문들
귀하의 리뷰로 우리를 신뢰하기 전에
저널 리뷰어가 AI에서 추출한 데이터를 받아들일까요?
AI가 숫자를 잘못 입력하면 어떻게 되나요?
내 데이터베이스가 정확한지 어떻게 알 수 있나요?
내가 업로드한 콘텐츠로 모델을 훈련시키나요?
나는 의학 분야에 있지 않습니다. 이게 나한테 맞는 걸까?
PDF를 업로드하지 않고 논문을 가져올 수 있나요?
크레딧은 어떻게 작동하나요?
결국 나는 무엇을 얻나요?
인간의 지식을 통합하고,
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