Elicit vs Semantic Scholar: Kedu nke ka mma maka nyocha?

Ịhọrọ n'etiti Elicit na Ọkà mmụta Semantic abụghị ihe na-adịghị mkpa mgbe ihe dị n'ihe ize ndụ bụ oge na ogo nke nyocha akwụkwọ gị. Ha abụọ emeela nnukwu ọganihu n'ihi AI, mana ha na-arụ ọrụ dị iche iche: otu na-arụ ọrụ dị ka onye inyeaka na-ahazi, na-achịkọta, na atụnyere, ebe nke ọzọ bụ engine nke na-achọpụta ma na-ebute ihe ọmụma n'ogo. N'ahịrị ndị a, ị ga-ahụ ka ị ga-esi jiri ha wepụta ikike ha zuru oke na 2025 na-enweghị ịla n'iyi n'ụzọ, yana ụzọ bara uru na nke kwụ ọtọ. ndụmọdụ doro anya maka ọnọdụ dị iche iche.

Tupu abanye n'ime nkọwa, ọ dị mma ịmara na Elicit na-adọta na nchekwa data Semantic Scholar (ihe karịrị nde 125), nke mere na ha na-ejikọta ibe ha nke ọma karịa ka ha na-asọmpi. N'agbanyeghị nke a, enwere nnukwu ọdịiche dị na mkpuchi, ogo nsonaazụ, mwepu data, na nkwado ihe akaebe na-atụnye ọnụ ọgụgụ dabere n'ụdị ọrụ. Ọ bụrụ na ị bụ onye na-eche, "Achọrọ m ihe na-azọpụta m awa," ị ga-ahụ na ọ bara uru ileba anya na Elicit. mgbe a ga-eji nke ọ bụla na otu esi ejikọta haKa anyị jiri ntuziaka a malite na: Elicit vs Semantic Ọkà mmụta

Elicit na Semantic Scholar: ihe onye ọ bụla na-eme n'ezie

Elicit bụ onye enyemaka nyocha nke AI kwadoro iji megharịa usoro nyocha na-agwụ ike: ị pịnyere ajụjụ wee weghachi ndepụta ọmụmụ dị mkpa, yana nchịkọta ngalaba, na ọbụna tebụl ntụnyere na nchọta, ụzọ, njedebe na nhazi ọmụmụ. Ọ na-ejikọta mbupụ na ngwaọrụ njikwa dị ka Zotero ma na-enye ohere nhazi nke PDFs. Ike ya dabeere n'eziokwu ahụ na-atụgharị ọchụchọ mepere emepe ka ọ bụrụ ihe akaebe enwere ike iji na obere oge.

Ọkà mmụta Semantic, maka akụkụ nke ya, bụ ihe nchọta mmụta nke AI kwadoro nke na-ebute nchọpụta na mkpa dị mkpa. Ọ na-ewepụta metadata isi site na iji nhazi asụsụ okike, na-egosiputa nturuugo ndị nwere mmetụta, mmekọrịta dị n'etiti ndị ode akwụkwọ na isiokwu, ma na-agbakwụnye nchịkọta isi ihe na-akpaghị aka, dị ka atụmatụ dị ka Ụlọ nyocha Google Ọkà mmụtaỌ na-achọpụtakwa usoro na ndị odee nwere mmetụta. Na nkenke, ọ bara uru maka maapụ ala wee chọta akwụkwọ dị mma ngwa ngwa.

• Ihe kachasị mma nke Elicit: ajụjụ n'asụsụ eke, njikọ ngalaba, matrices comparative, mwepụta data na usoro ọrụ maka nyocha usoro ma ọ bụ tesis.
• Kachasị mma nke Ọka mmụta Semantic: Nchọpụta ọgụgụ isi, nleba anya nhota, mmetụta metrik na nchịkọta AI mepụtara na-enyere gị aka ibute ihe ị ga-ebu ụzọ gụọ.

Esemokwu dị mkpa: ihe mere ha ji yie mgbe ụfọdụ ka ha na-eweghachi "ihe dị iche iche"

Ajụjụ na-echigharịgharị bụ ihe kpatara Elicit na-eweghachi mgbe ụfọdụ ọmụmụ ihe amachaghị ma ọ bụ nke sitere na akwụkwọ akụkọ a na-adịghị ahụ anya. Nkọwa ahụ dị okpukpu abụọ. N'otu aka ahụ, usoro nhazi ya nwere ike ịkwado ọmụmụ ihe ndị dabara nke ọma na ajụjụ nyocha, ọ bụrụgodị na ọ bụghị ndị a kacha kpọtụrụ aha; n'aka nke ọzọ, oghere nke ederede zuru oke na-egbochi ihe enwere ike ichikota na-akpaghị aka. Nke a apụtaghị na ọ na-eleghara akụkọ ndị nwere mmetụta dị elu anya, kama nke ahụ ... Ihe kacha mkpa Elicit bụ uru ozugbo na ịza ajụjụ gịọ bụghị otú ahụ ka a ma ama nke magazin ahụ.

Ọkà mmụta Semantic na-atụpụta ma ọdịnaya ohere imeghe yana metadata akụkọ akwụ ụgwọ. Ọ bụ ezie na ederede zuru ezu anaghị adị mgbe niile, ikpo okwu na-egosipụta nhota, ndị odee nwere mmetụta na mmekọrịta isiokwu na-enyere aka nyochaa mkpa. Ọ bụrụ na ị chere na Elicit bụ "ihe na-adịghị ahụkebe," mepee otu ọchụchọ ahụ na Semantic Scholar wee nyochaa nkọwa nkwubi okwu: ị ga-ahụ ngwa ngwa ma ọmụmụ ihe ahụ dabara na isi mmalite ma ọ bụ ọ bụrụ na ọ na-enye akụkụ akụkụ bara uru.

Mgbe ị ga-eji ngwá ọrụ ọ bụla

Ọ bụrụ na ị nọ na usoro nyocha ma chọọ nyocha ngwa ngwa nke ubi ahụ, malite na Ọkachamara Semantic. Ido ya ụzọ dabere na mmetụta yana ogo metadata na-enye gị ohere ịchọpụta akụkọ seminal, ndị isi odee, na usoro. Ozugbo ị chọpụtachara isi ihe, gaa n'ihu na Elicit iji wuo tebụl atụnyere, wepụta mgbanwe, chịkọta usoro, wee hazie ihe akaebe dị njikere maka ide. Nke a Nchikota ukwuu accelerates usoro n'ihi na Ị na-achọpụta na otu ma hazie na nke ọzọ.

Maka nlebanya n'usoro na asịrị, Elicit nwere oke n'ịmepụta matrices na abtracts na-agbanwe agbanwe n'ofe ọmụmụ. Maka ọchụchọ mepere emepe, maapụ akwụkwọ, na nleba anya isiokwu na-aga n'ihu, Ọkà mmụta Semantic na ngwaọrụ ndị metụtara ya dị ka ResearchRabbit ma ọ bụ Litmaps na-enye ntụle dị mkpa. Dị ka o kwesịrị, a ga-ejikọta ha. Asịrị m na otu ngwá ọrụ nwere ike ime ya niileMana usoro ego kachasị mma na-arụ ọrụ na 2025 bụ cross-ikpo okwu na nhazi.

Usoro ọrụ akwadoro na-ejikọta Elicit na Ọkà mmụta Semantic

1. Nchọpụta izizi na Ọkammụta Semantic: ọchụchọ site na mkpụrụokwu, nzacha site n'afọ, wee nyochaa nrụtụ aka ndị nwere mmetụta. Chịkọta akụkọ 15–30 dị mkpa ma chọpụta ndị isi odee na akwụkwọ akụkọ. N'oge a, bute ụzọ àgwà na centrality.
2. Ịchọgharị njikọ: Jiri ResearchRabbit hụ netwọk mmekọrịta na isiokwu, yana akwụkwọ ejikọrọ iji hụ mgbanwe nke echiche ahụ. Otu a ị ga-esi gbasaa setịpụ gị n'echefughị ​​uche na isi echiche. ihe jikọrọ ọmụmụ ihe n'ezie.
3. Nkwenye ntụaka dabere na ọnọdụ na Scite: na-achọpụta ma arụrụ ọrụ iji kwado, iche, ma ọ bụ kwuo naanị. Nke a na-azọpụta gị oge ikewapụ "mkpọtụ na ikike" na-enye gị akara maka jiri ezi uche kparịta nsonaazụ.
4. Synthesis na mmịpụta na NwetaHazie ajụjụ nyocha gị, bubata ndepụta akụkọ gị, wee wepụta nchịkọta ngalaba na tebụl atụnyere nchọta, ụzọ na oke. Bupụ na Zotero wee gaa n'ihu. esichara akaebe.
5. Nkwado oge na ajụjụ ndị AI kwadoro: mgbagwoju anya na-enye gị azịza ndị a kpọtụrụ aha ozugbo, bara uru maka ikpochapụ obi abụọ ngwa ngwa, na Consensus na-ejikọta ihe akaebe gburugburu otu ajụjụ sitere na isi mmalite ndị ọgbọ nyocha, nke zuru oke maka. kwadoro hypotheses n'ụzọ agile.
6. Ịgụ na nchịkọta akwụkwọ: Ọkà mmụta na-ewepụta nchịkọta akpaka nke akwụkwọ ọ bụla, na SciSpace na-enyere aka na nkọwa, nghọta nha anya, na nhazi ihe odide. Ọ bụrụ na ị na-ejikwa nnukwu batches PDF, duo a na-eme ka usoro ahụ dịkwuo elu. irè ọgụgụ.

Ọrụ ndị akọwapụtara nke ọma kwesịrị ịmara

Ọkachasị Semantic

• Nchọgharị akụkọ zuru ezu: Nchịkọta AI mepụtara, ngalaba isi na isiokwu ndị metụtara ya na-enye gị ohere ikpebi ihe ị ga-ebu ụzọ gụọ. ebumnobi njirisi.
• Mkparịta ụka na ntinye aka na-emetụta: na-akọwapụta akwụkwọ akụkọ kachasị emetụta na ndị na-ede akwụkwọ dị mkpa n'ọhịa, dị mma maka itinye ọrụ ọ bụla n'ime mkparịta ụka sayensị na hazie ibu gị.
• Nzaghachi ozugbo: kaadị ndị nwere isi echiche nke akụkọ ahụ na-achịkọta nchoputa na nkwubi okwu na-akpaghị aka, bara uru maka nyocha mbụ. na-emegheghị PDF.
• Ntụtu aka na ntinye aka: ịnyagharị ngwa ngwa site na ntụnye aka na akụkọ ndị na-ekwu maka ọrụ ịgbasa corpus n'ụzọ a na-achịkwa. na-efunari eri.

Nweta

• Malite na ajụjụ sayensị n'asụsụ eke: chepụta ajụjụ gị wee nweta tebụl nwere ọmụmụ ihe, ebumnobi, ụzọ na nsonaazụ dị mkpa, dị njikere iji. rụọ ọrụ na atụnyere.
• Abstracts na mmịpụta ozi: njikọ ngalaba, nchọpụta oke na mgbanwe dị iche iche, na ngalaba ahaziri maka iji usoro atụnyere ọmụmụ ihe na usoro. na-enweghị akwụkwọ mpịakọta akwụkwọ ntuziaka.

otutu mmadu kwenyere

• Ajuju sayensị: ihe nlegharị anya iji jụọ ajụjụ wee nata nchịkọta dabere na akwụkwọ ndị ọgbọ nyochara, yana njikọ na ngụ - bara uru nke ukwuu mgbe ịchọrọ. nzaghachi nkwado ndabere.
• Mita nkwenye: nleba anya nke mpaghara ihe akaebe na-egosi ma enwere nkwekọrịta ma ọ bụ enweghị ọdịiche na akwụkwọ, na-eme ka ọ dịrị gị mfe iji kwado ọnọdụ gị. kpochapụ data.
• Edemede ewu ewu na abstracts na AI: akara mmetụta na njikọ ọmụmụ iji gaa n'ihu na-ebute ụzọ na-agụ na ịkọwapụta ya. emelitere njirisi.

N'ofe duo: AI uzo ozo na mmeju

ResearchRabbit

Nchọgharị anya nke netwọkụ nke akụkọ, ndị ode akwụkwọ na isiokwu. Ọ bụrụ na ị na-enwe ntụsara ahụ na eserese, ọ ga-amasị gị ịhụ ka ụlọ akwụkwọ nke echiche, mmekorita na ahịrị ajụjụ si apụta. Ọ na-enye gị ohere iso ndị odee ma ọ bụ isiokwu wee nata ọkwa mgbe ihe ọhụrụ pụtara-zuru oke maka onyunyo ubi.

Akwụkwọ ejikọrọ

Maapụ njikọ na-egosi mgbanwe echiche nke isiokwu. Ha bara uru nke ukwuu maka ịghọta "ebe echiche si bịa" yana ụzọ ndị ọzọ otu ndị ọzọ nyochaworo. Ị ga-ahụ na nlele anya nke ọmụmụ gbara akwụkwọ gị dị mkpa na nke na-enye aka na ya. ihe gbara ọkpụrụkpụ.

Ọcha

Ntụle nrụtụ aka n'ọnọdụ ọnọdụ: na-ekewa ma ọrụ ọ na-akwado, ọ dị iche na, ma ọ bụ na-ekwu naanị ihe ọzọ. Nke a na-egbochi nrụtụ aka na-ebufe ma na-enye arụmụka iji dobe ntinye aka gị. Na-ejikọta ya na ndị njikwa ntụaka ma na-enyere aka iji chebe mkparịta ụka ahụ.

Iris.ai

Mwepụta ihe ọmụma na nyocha akpaghị aka na AI. Ọ dị mma mgbe ị na-eji akwụkwọ buru ibu ma chọọ ịchọpụta echiche, mgbanwe na mmekọrịta. Na-eme ka usoro nyocha dị ngwa. ọgụgụ dị omimi.

Ọkà mmụta

Nchịkọta akpaaka, tebụl onyinye, na ntinye akwụkwọ maka edemede ọ bụla. Ọ bụ ngwa zuru oke maka ịtụgharị otu PDF ka ọ bụrụ ndetu enwere ike ijikwa. ndetu.

Litmaps

Kwuo chaatị na nsochi omume. Ọ bụrụ na ị nwere mmasị ịmata ebe ubi a na-aga na ọmụmụ ihe na-enweta mkpa, Litmaps na-eme ka ọ dị mfe site na iji maapụ mmekọrịta yana atụmatụ mmekọ ọnụ. arụ ọrụ.

Ihe mgbagwoju anya AI

Igwe nchọ mkparịtaụka ọtụtụ asụsụ nwere nrụtụ aka ndị a na-ahụ anya (PubMed, arXiv, ndị mbipụta sayensị). Ọ na-aza n'asụsụ Spanish, Bekee na ndị ọzọ, na-edobe ọnọdụ nke ajụjụ gị, ma na-enyere aka ịkọwapụta obi abụọ ụfọdụ. isi mmalite na anya.

SciSpace

Site na nchọ ruo n'ịhazi: chọpụta na kọwaa ya na AI, ghọta nke ọma mgbakọ na mwepụ n'akwụkwọ, na hazie ihe odide dị ka ntuziaka akwụkwọ akụkọ si dị. Jikọọ na ebe nchekwa ma kwado a eruba ihe odide dị ọcha.

DeepSeek AI

Nlereanya asụsụ dị elu maka ọrụ dị mgbagwoju anya. Ọ bụrụ na ị na-arụ ọrụ na ọgbọ ederede pụrụ iche na nyocha, ike ya ime mgbanwe na ngalaba akọwapụtara na-enye uru ọzọ. mgbanwe nyocha.

Ngwá ọrụ bara uru na mbido mbụ na nkwado ederede

Kpaa GPT

Akwa nkwado maka ide na ntughari, ma ọ bụghị ihe nchọta agụmakwụkwọ (lee mkparịta ụka gbasara ịjụ ChatGPT na klaasị). Ebe ọ na-enwu n'ezie bụ mgbe ị na-ebugo PDF gị (ọbụlagodi nchekwa) wee jụọ ya ka ọ kọwaa ụzọ, chịkọta akụkụ, ma ọ bụ dokwuo anya echiche. Maka nyocha akwụkwọ, jiri ya na akwụkwọ ndị ị họrọla; nke a na-enyere gị aka izere ịkpa ókè ma nweta nsonaazụ kacha mma. nchịkọta kwesịrị ntụkwasị obi nke ederede gị.

Keenious

Chọta akụkọ ndị metụtara ya dabere na ọdịnaya nke ederede ị tinye, PDF ị bulitere, ma ọ bụ URL nke akwụkwọ agụmakwụkwọ. Dị ka ikpo okwu n'onwe ya si kwuo, ọ naghị echekwa akwụkwọ ndị ị na-enyocha, nke bara uru ma ọ bụrụ na ị na-arụ ọrụ na ihe odide na-adịghị ebipụta ma ọ bụ na-arụ ọrụ na-aga n'ihu ma chọọ nzuzo nzuzo.

Chat4data yana mgbakwunye enweghị koodu

Chat4data, dị ka ndọtị ihe nchọgharị, na-akpaghị aka nchịkọta ntụaka sitere na ibe ị na-elele. Ị na-arịọ ya ka ọ "chịkọta aha, akwụkwọ edemede, na ọnụ ọgụgụ nke amaokwu," ọ na-eweghachite tebụl dị njikere mbupụ na CSV ma ọ bụ Excel, nke nwere ike ịgụ ndepụta sitere na Google Scholar, Dialnet, ma ọ bụ SciELO na-ahapụghị taabụ. Ọ bụ ụzọ dị mfe tọghata ibe ka ọ bụrụ data.

Ọ bụrụ na ị ga-emecha mkpa ka ị wepụta mmịpụta ma ọ bụ guzobe usoro ọrụ dị mgbagwoju anya, ngwa mgbakwunye enweghị koodu dị ka Octoparse nwere ike ịbụ ezigbo onye mmekọ: ọ na-ewepụta data ahaziri ahazi site na ebe nrụọrụ weebụ na-echekwa ma ọ bụ ọba akwụkwọ dijitalụ nwere interface anya. Ọ bara uru karịsịa maka oru nchịkọta uka na mgbasa ozi ma ọ bụ netwọk.

Profaịlụ ojiji: atụ ngwa ngwa

• Onye mmụta Master ma ọ bụ PhD na agụmakwụkwọ, akparamaagwa, ma ọ bụ sayensị mmekọrịta ọha na eze: jụọ ajụjụ na Consensus iji nweta azịza ya na ihe akaebe na isi mmalite, jiri Semantic Scholar chọpụta akụkọ kachasị emetụta, wee jiri Elicit mepụta tebụl atụnyere site na usoro. Mechaa na Scite iji mezie nhota ndị dị na zere mperi. nkwenye nkwenye.
• Nchọpụta nka na mgbakọ na mwepụ ma ọ bụ koodu: dabere na SciSpace ka ịghọta nha nhata, mgbagwoju anya maka azịza ọsọ ọsọ na nhụta ndị a na-ahụ anya, na Elicit iji hazie mgbanwe na nsonaazụ. Site na Litmaps ị ga-ahụ ebe omume na-aga, yana ya ResearchRabbit ga-enyere gị aka ịchọta ndị mmekọ ọhụrụ.
• Ọrụ akwadoro maka njikọ ngwa ngwa maka atụmatụ ma ọ bụ oru ngo: Ọkà mmụta Semantic ịchọta "akwụkwọ arịlịka", Ọkà mmụta wepụta isi ihe nke ọ bụla na Elicit iji mepụta matrix akaebe dị njikere maka dee usoro iwu.

Ntụnyere bara uru: uru na ọghọm dị na nchịkọta

• Elicit: Na-echekwa awa ịmepụta tebụl na nchịkọta, magburu onwe ya maka nyocha ahaziri ahazi. Ọ nwere ike bute ihe ọmụmụ ndị a kpọtụrụ aha obere ụzọ ma ọ bụrụ na ha zaa ajụjụ gị nke ọma. Onye mmeri mgbe ị na-achọ akpaghị aka njikọ.
• Ọkammụta Semantic: nwere oke na nchọta, ọkaibe site na mmetụta, ma na-egosiputa isi okwu na ndị ode akwụkwọ. Zuru okè maka iwulite corpus mbụ na ịghọta ihe ime obodo ije.

Ngwaọrụ nkwado ederede na nrụpụta (nhọrọ nwere ọnụ ahịa egosi)

Na mgbakwunye na isi Elicit-Semantic Scholar core na ngwa mgbakwunye ọchụchọ ya, ọ bara uru inyocha ngwaọrụ ndị ọzọ lekwasịrị anya na ide, ndezi, na nhazi. Ọnụọgụ ndị na-eso bụ approximations kọrọ site na isi mmalite ndị a nyochara; lelee ibe ọrụ ngwaahịa ọ bụla maka mgbanwe ọ bụla. N'agbanyeghị nke ahụ, ha ga-enyere gị aka ịchọpụta nhọrọ na ọnụ ahịa atụmatụ.

• Jenni: onye inyeaka na-ede akwụkwọ iji kpọghee akwụkwọ mbụ gị wee meziwanye ụdị gị. Atụmatụ gụnyere atụmatụ efu nwere oke kwa ụbọchị yana atụmatụ na-akparaghị ókè maka ihe dịka $12 kwa ọnwa, gbakwunyere nhọrọ maka otu. Bara uru mgbe ị chọrọ mkpali okike ahaziri ahazi.
• Akwụkwọ: ihe ụtọ ụtọ asụsụ na ụdị nlele lekwasịrị anya na akụkọ agụmakwụkwọ, yana nhọrọ "Prime" maka ihe dịka $5,7 / ọnwa dịka nyocha si dị. Ọ na-enye nghọta na nrube isi na ụkpụrụ nchịkọta akụkọ maka nnyefe na-egbu maramara.
• Nkebiokwu: Ọdịnaya dabere na SEO, yana atụmatụ na-amalite na gburugburu $45 / ọnwa maka otu onye ọrụ. Ọ bụrụ na nyocha gị na-abanye n'ime blọgụ ma ọ bụ ihe nchọta kachasị ọdịnaya, ọ na-enyere gị aka ime ya hazie isiokwu na nhazi.
• Akwụkwọ ntuziaka: igwe nchọta ahaziri maka nyocha, na-enye ihe odide na nchọpụta ọrụ metụtara ya. Atụmatụ sitere na $12 ruo $24 kwa ọnwa, yana nnwale efu dị. Na-akpali maka ngwa ngwa reviews.
• Yomu: onye na-agụ akụkọ na onye nhazi nwere nkọwapụta, nkọwa na nchịkọta. Enwere ntụaka maka atụmatụ efu na akwụ ụgwọ (dịka, "Pro" na-amalite na $11 / ọnwa) na-eme ka ọ dị mfe. jikwaa ugwu PDF.
• SciSpace: Na mgbakwunye na ihe ekwuru na mbụ, ọ na-enye ọkwa sitere na atụmatụ isi n'efu ruo na atụmatụ nwere ọtụtụ ndezi na imekọ ihe ọnụ. Ọ na-enyere aka ịkpụzi ihe odide ahụ, site n'echiche gaa na mbupu.
• CoWriter: ide nkwado maka ụmụ akwụkwọ nwere ụtọ asụsụ na atụmatụ nhazi; Atụmatụ "Pro" na-amalite na gburugburu $11,99 / ọnwa na elu. Bara uru maka iwu ụlọ obi ike na were were.
• QuillBot: ịkọwapụta na idegharị ụdịdị nwere nhọrọ efu yana atụmatụ akwụ ụgwọ ga-amalite na $4,17 / ọnwa maka otu. Kwesịrị ekwesị maka ịzere ugboro ugboro na ịhazigharị ihe ụda nke ederede.
• Grammarly: Nchọpụta mperi na nkwalite ụdị ya na atụmatụ efu, “Pro,” yana atụmatụ azụmaahịa. Kwesịrị ekwesị maka izipu ozi-e, akụkọ, na ntinye. ezigbo oge nzaghachi.

Ngwa aghụghọ na ngwakọta na-arụ ọrụ

• Ọ bụrụ na ị na-echegbu onwe gị maka "ọhụụ" nke nsonaazụ ụfọdụ dị na Elicit, gbaa otu ajụjụ ahụ na Semantic Scholar, tinye nzacha maka mmetụta na ụbọchị, wee laghachi na Elicit jiri ndepụta ahaziri. Otu a ị na-ejikwa ogo ntinye ma jikwaa... ọsọ nke njikọ.
• Iji kwado mkpebi usoro ma ọ bụ chọpụta ịdị ike nke nchoputa, jụọ Consensus na ajụjụ nyocha gị wee nyochaa "mita nkwenye." Ọ na-enye gị a ngwa ngwa echiche nke ma ubi na-converging ma ọ bụ diverging, na-enye Ntụtuokwu dị njikere iji.
• Ọ bụrụ na ị na-eji ngwa arụ ọrụ n'ọtụtụ asụsụ, mgbagwoju anya na-enye azịza n'asụsụ Spanish, Bekee na ndị ọzọ, ebe a na-ahụ isi mmalite. O zuru oke maka ịkọwapụta nkọwa okwu ma ọ bụ obi abụọ nke echiche mgbe ị ka na-eme ya. otu okwu mkparịta ụka.
• Iji wepụta eserese ndị nwere mmetụta na ụlọ akwụkwọ echiche, gbanwee n'etiti ResearchRabbit, Akwụkwọ ejikọtara, na Litmaps. Ụzọ atọ a na-ezere ntụpọ ndị kpuru ìsì ma na-ekpughe usoro ndị na-apụta - isi ma ọ bụrụ na ị na-achọ. isiokwu tesis ma ọ bụ oghere.
• Otu Ọkachamara Semantic si arụ ọrụ yana ihe kpatara na ọ bụ otu n'ime ọdụ data akwụkwọ efu kacha mma: Ntuziaka zuru oke

Elicit na Semantic Ọkà mmụta abụghị ndị na-asọ mpi, kama ọ bụ akụkụ nke otu egwuregwu mgbagwoju anya: otu na-achọpụta ma na-ebute ụzọ, nke ọzọ na-achịkọta, atụnyere, na hazie. Gburugburu ha, ngwaọrụ dị ka ResearchRabbit, akwụkwọ ejikọtara, Scite, Iris.ai, Scholarcy, Litmaps, Perplexity, SciSpace, DeepSeek, ChatGPT, Keenious, Chat4data, Octoparse, Consensus, na ide ihe dị ka Jenni, Paperpal, Frase, Paperguide, Yomri na Comu, ngwa ngwa, na-eme nchọpụta, yomu, na ngwa ngwa. usoro a pụrụ ịdabere na ya. Site na usoro ọrụ jikọtara ọnụ, ị na-esi na "Ebee ka m ga-amalite?" ka "Enwere m akụkọ ihe akaebe na-ejikọta ọnụ," na nke ahụ, na nyocha, bụ edo edo. Ugbu a ị maara ọtụtụ ihe banyere ya Elicit vs Semantic Ọkà mmụta.