如图3-1所示，"智研星图"的核心功能围绕三个相互关联且层层递进的模块展开，共同构成了一个完整的研究闭环。
图3-1 "智研星图"的核心功能展示
3.1可信文献检索与系统性知识梳理
可信文献检索与系统性知识梳理功能，是"智研星图"智能体的基石与核心能力，旨在彻底改变研究者面对海量学术文献时的信息过载与认知效率困境。该功能并非简单的文献检索与摘要拼接，而是深度融合了权威数据、智能推理与结构化呈现的完整知识发现流水线。其核心使命是帮助用户从零散的文献列表中，快速提炼出系统化、层次分明且可信赖的领域知识图谱，从而实现从"检索文献"到"理解领域"的范式转变。
该功能的执行遵循一个高度自动化且严谨的三阶段管道，分别为精准检索阶段、深度分析阶段和知识结构化与呈现阶段。
流程始于用户输入一个研究主题或关键词（如图3-2所示，"数学"）。智能体并非在开放互联网上进行泛化搜索，而是通过深度集成的万方数据库专用插件，构造结构化检索式，执行精准查询。万方数据库提供的经过同行评议的期刊论文、会议论文、学位论文等高质量资源，确保了数据源的权威性、准确性与时效性。系统获取的不仅是一个文献列表，更是一个包含标题、摘要、关键词、作者、机构、发表时间、DOI等丰富元数据的标准化文献集合。
图3-2 直接检索功能展示
获取初始文献集后，系统启动预设的、复杂的Prompt工程链，调用扮演"学术知识架构师"角色的LLM。该角色的核心任务远不止简单的文本摘要或关键词提取，而是需要对整批文献进行穿透式阅读、交叉比对、归纳推理与体系化构建。其目标是从一堆看似独立的论文中，识别出隐藏的知识脉络与逻辑结构。LLM的分析结果并非自由式的散文，而是被严格约束生成一份清晰、标准化的层级化知识结构。这份结构最终以直观的格式呈现给用户，完成从原始数据到洞察知识的终极转化，如图3-3所示。
图3-3 直接检索结果输出（部分）
系统在处理过程中的核心第一步是进行主题聚类，旨在从大量文献中提炼出领域的宏观架构，规则严谨：
（1）根节点确立：智能体首先通览全部文献，超越具体关键词的局限，通过理解摘要和正文的核心主旨，提炼出一个能涵盖所有文献共同研究领域的根节点名称。例如，当输入文献多与网络安全应用相关时，根节点可能被概括为"智能时代关键基础设施的网络安全防护体系"，而不仅仅是"网络安全"。这确保了知识图谱的顶层具有足够的概括性和准确性。
（2）核心子领域发现：模型接着对文献进行智能聚类，自动识别出3至5个最具代表性、文献支撑最充分的核心子领域。该过程借鉴了机器学习和自然语言处理中的主题建模思想，但由LLM驱动，更具语义灵活性。
（3）严谨性保障：为确保分析的严谨性并直观展示每个方向的研究热度，系统强制要求每个识别出的子领域必须由至少两篇及以上论文支持，并在该子领域节点后明确标注支持的论文数量，例如图3-3所示，"数学教材分析与比较（5篇）"。这一设计使得知识图谱不仅呈现结构，更具备了量化依据，用户一眼便可判断各研究方向的影响力与成熟度。
在核心层构建的骨架基础上，系统会对每一个子领域进行深度的内容挖掘与多维度剖析，这便是分支层的任务。它使得知识图谱从干巴巴的标题进化为信息饱满的决策支持工具。每一个子领域下均系统化地展开四个维度的关键信息：
a) **关键技术：**从归属于该子领域的相关论文摘要及全文内容中，提炼总结出被高频提及、具有代表性和前沿性的核心技术、方法或工具。例如，在"AI驱动威胁检测"子领域下，可能会提炼出"深度异常检测模型"、"联邦学习"、"对抗性生成网络用于安全数据增强"等。这能够帮助用户快速抓住该方向的技术主流。
b) **应用场景：**归纳出技术是如何在真实世界中具体场景和行业落地的，这回答了"这项技术用在哪儿"的问题。例如，上述技术可能对应的应用场景被归纳为"云平台内部威胁监测"、"物联网设备异常行为识别"、"金融交易实时反欺诈"等。它将技术与实际价值连接起来。
c) **挑战痛点：**深刻提炼当前论文中共同提及的尚未解决的难题、存在的局限性或未来面临的挑战。例如，可能总结出"标注安全数据的稀缺性"、"模型的可解释性差影响安全分析师信任"、"对抗性攻击下的模型鲁棒性不足"等。这部分内容对于研究者定位创新突破口、寻找科研选题极具价值。
d) **代表论文：**从支撑该子领域的多篇论文中，综合考量其影响力、创新性和典型性，遴选1至2篇最具代表性的文献，并严格保留其原标题。这为用户提供了深入探索的"入口"和"抓手"，保障了知识图谱的可追溯性和学术严谨性。
经由上述流程，用户最终获得的将是一份高度浓缩、结构清晰、关系可视化的领域知识地图，系统性地呈现了一个领域的整体框架与有机组成部分，用户既能纵览全局，又能洞察局部细节。这极大压缩了用户自行阅读、归纳、总结上百篇文献所需的时间成本，使其能在极短时间内系统性地掌握一个陌生领域的宏观框架与核心细节。同时，通过揭示技术、应用、挑战之间的关联，它不仅能回答"是什么"，更能启发"为什么"和"怎么办"，直接服务于研究规划、立项论证、技术选型与论文写作。
总而言之，可信文献检索与系统性知识梳理功能通过"权威数据+智能推理+结构约束"的三位一体设计，将LLM强大的自然语言理解能力有效地锚定在真实、新鲜的知识土壤之上，最终产出高附加值、高可信度的结构化知识资产，真正实现了AI赋能学术研究的深层价值。