Újfajta chatbotok, például a Consensus, az Elicit vagy a Scite nagy nyelvmodelleket használva, fontos publikációk rangsorolásával, megtalálásával, összegzésével segítenek kutatókat, diákokat és érdeklődőket, sok időt spórolnak meg nekik. A szöveges kérdésekre szakemberek által hitelesített, átnézett adatbázisokból gyűjtött infókat elemezve válaszolnak.

A Consensus PhD-hallgatók által annotált több tízezer tudományos publikáción gyakoroltatott, meg nem nevezett nyelvmodellt használ. Lekérdezésre az Allen Institute of Artificial Intelligence fejlesztésű és az akadémiai irodalomra specializált Semantic Scholar segítségével keresi a válaszokat. Relevancia, minőség, idézettség száma és megjelenési időpont alapján rangsorol. Felhasználói kérésre, a GPT-4 egybekezdéses összefoglalót generál az anyagról.

Kérdésekre, az Elicit a Semantic Scholar adatbázisában keresi a legjobb négyszáz választ, két nyelvmodell újrarangsorolja azokat, és kiválasztja közülük az első nyolcat. Mások összefoglalót készítenek, megint mások kritikát írnak róluk.

A Scite tudományos publikációkból kivonatolt 1,2 milliárd idézetből álló saját adatsorára engedi rá az Elasticsearch keresőmotort, majd a top kétszázat újrarangsorolja, releváns szövegeket kivonatol.

Probléma lehet, hogy ezek a keresők vagy érzékeny, vagy nagyon gyorsan fejlődő – vagy egyszerre mindkét – területeken végzik a munkájukat. A Manitoba Egyetem egyik kutatója például megállapította, hogy az okoznak-e autizmust az oltások kérdésre a Consensus tudományos kutatások eredménye helyett a közvéleményre fókuszáló tanulmánnyal válaszolt. Mások szerint az Elicit gyakran elavult eredményeket prezentál.

A problémák ellenére a rendszerek ígéretesek. Az internetes keresés kezdetén a motorok, mint a Google a teljes webet lefedték, miközben mások egyes területekre összpontosítottak: az Amazon a kereskedelemre, az Expedia az utazásra stb. Most is hasonló verseny körvonalazódik az általános rendeltetésű és a vertikális chatbotok között.