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Talk to PubMed directly and it will find papers related to your question. Then, it will use the content of these fulltext to answer your question.
Let's work towards extending the average lifespan of humans, in our own small way.
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这个项目想说的是，其实我并不需要本地收藏很多文献，也并不需要在本地存储。
向量搜索的成本还很高，所以不妨先使用传统的关键词搜索，找个大概，用向量相关性来评估关键词搜索得到的摘要的结果，找到足够多相关性高的内容后再启动全文切块向量搜索。
向量搜索的成本还很高，所以不妨先使用传统的关键词搜索，找个大概，用向量相关性来评估关键词搜索得到的摘要的结果，找到足够多相关性高的内容后再启动全文切块向量搜索。
用同样的思路当然也可以做出chat IEEE，chat arXiv，甚至chat scihub
基本流程其实很简单。跟人类查文献看文献一样：
1.提出问题
2.GPT提取关键词
3.GPT生成检索式
4.检索文献获取摘要
5.计算摘要与问题的相关性，大于阈值找到topN篇（如果数量不够回步骤2）
6.根据文章ID获取全文(pubmed有PMC数据库
7.对全文切块向量检索问答
1.提出问题
2.GPT提取关键词
3.GPT生成检索式
4.检索文献获取摘要
5.计算摘要与问题的相关性，大于阈值找到topN篇（如果数量不够回步骤2）
6.根据文章ID获取全文(pubmed有PMC数据库
7.对全文切块向量检索问答
这里面其他都是常规动作，比较有趣的是用GPT生成检索式，当然其实也就是给提示命令它做而已。但真的做得很好，比如我问如何控制儿童近视进展，GPT能够生成(children OR pediatric) AND (myopia ...这样的检索式，
缺点是速度慢，每次GPT操作都要等，查文献部分大约要1分钟，后续每轮问答可能30秒。
还有是费钱，一次问答大约花费0.05-0.1$。
但如果和人工看文献相比，这算得了啥
还有是费钱，一次问答大约花费0.05-0.1$。
但如果和人工看文献相比，这算得了啥
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