Ar jau išbandei generatyvinio DI įrankius mokslinėse duomenų bazėse? Ar žinai, kaip DI technologija keičia mokslinės informacijos paiešką?
Skirtingai nei populiarusis OpenAI kalbos modelis ChatGPT ar kiti didžiaisiais kalbos modeliais grįsti pokalbių robotai, į mokslines duomenų bazes integruoti DI įrankiai nehaliucionuoja[1], pateikia recenzuotus mokslinės informacijos šaltinius, todėl pirminį šaltinį atrasi lengvai ir greitai, o paieškos rezultatai nekels abejonių, ar atrasta informacija patikima.
Tyrėjai mokslinės informacijos šaltinius randa naudodamiesi ne internetine paieška, bet mokslinėmis duomenų bazėmis. Siekiant kuo tikslesnių paieškos rezultatų, duomenų bazių paieškos laukeliuose formuojamos užklausos, sudarytos iš raktinių žodžių, jungiamų Būlio loginiais operatoriais (angl. Boolean operators), naudojami skirtingi paieškos simboliai, taip pat didelę laiko dalį tyrėjai skiria sinonimų, susijusių terminų paieškai. Pasitelkus DI šį darbą siekiama palengvinti.
Įprasta kasdiene kalba pateikta tyrėjo užklausa didžiojo kalbos modelio pakeičiama į mokslinę, atitinkamai parenkami reikšminiai žodžiai, sinonimai, susiję terminai, nustatomi ryšiai tarp jų ir taip pateikiami paieškos rezultatai. Toks paieškos būdas įvardijamas kaip semantinė paieška arba paieškos atlikimas natūralia kalba. Taip ieškoti informacijos šiuo metu galima šiose VU prenumeruojamose duomenų bazėse:
- EBSCO Natural language search;
- Web of Science Smart search;
- JSTOR Semantic search (beta)[2];
- Reaxys AI search (beta)[3];
- Oxford AI Discovery Assistant (beta);
- Britannica Academic.
Tyrėjams DI padeda ne tik ieškoti, bet ir atsirinkti informaciją. Viena labiausiai plėtojamų generatyvinio DI funkcijų skirta informacijos apibendrinimui. Kitaip tariant, DI gali būti naudingas, siekiant įsitikinti, ar naujas atrastas šaltinis aktualus atliekamam tyrimui, ar ne. Perskaičius glaustą straipsnio, knygos ar jos skyriaus santrauką, viliamasi, kad tyrėjas greičiau galės įvertinti šaltinio aktualumą, nei skaitant tekstą nuo pradžios iki galo. Štai keletas duomenų bazių, siūlančių tokį automatinį santraukų generavimą:
EBSCO Insights: sugeneruojamas 2–5 įžvalgų šaltinio apibendrinimas.
ProQuest Research Assistant (beta): duomenų bazėje ProQuest Ebook Central DI įrankis generuoja knygos skyrių, poskyrių ar pažymėtų teksto dalių santraukas.
JSTOR What is this selection about? Tai viena iš JSTOR DI įrankio funkcijų: pažymėjus didesnę skaitomo teksto dalį sugeneruojamas trumpas pažymėtos teksto dalies aprašymas.
Be to, JSTOR duomenų bazėje integruotas DI įrankis generuoja atsakymus į naudotojo pateiktus klausimus.
Topics: iš ScienceDirect duomenų bazėje publikuotų šaltinių sugeneruojami terminų, sąvokų apibrėžimai, nurodant konkretų šaltinį, kuriuo buvo remtasi.
Norėtum apie DI sužinoti plačiau ir giliau? Registruokis į dalyko bibliotekininkų vedamus nuotolinius mokymus MS Teams platformoje! Artimiausios mokymų datos:
• Lapkričio 20 d. 11:30 val.
• Gruodžio 8 d. 15 val.
• Gruodžio 18 d. 15 val.
Dėmesio! Nors DI kuriamos santraukos gali padėti greičiau įvertinti publikacijos turinį, jos nepakeičia viso teksto skaitymo. DI generuojamos santraukos gali būti netikslios ar neišsamios, nes tai automatinio generavimo rezultatas. Tokius DI įrankius siūlome naudoti tik pirminiame informacijos paieškos ir atrankos etape.
Primename, kad norint turėti prieigą prie duomenų bazių už universiteto ribų, būtina prisijungti prie VU tinklo naudojantis VU VPN paslauga.
[1] Haliucinacijomis vadinama generatyvinio DI sukurta klaidinga ar išgalvota informacija, pateikta įtikinamu stiliumi.
[2] Norint atlikti semantinę paiešką ar naudotis integruotu DI įrankiu JSTOR duomenų bazėje, būtina susikurti ir (arba) prisijungti prie JSTOR paskyros.
[3] Norint atlikti semantinę paiešką Reaxys duomenų bazėje, būtina susikurti ir (arba) prisijungti prie Reaxys paskyros.
2025-11-17
Informaciją pateikė Eglė Eidėnaitė