将 10,000+ 篇文章精简成您的名单 — 只需数小时，而非数月
多个 AI 模型为您阅读并评估每篇文章的相关性 — 这样您就可以只关注对您的研究真正有意义的那些。
免费注册并使用我们的试用版筛选多达 500 条记录。
获取您的证据名单只需四步
无需编程。无需复杂设置。无需机器学习专业知识。
上传您的数据集
从 PubMed、Scopus、Web of Science 或任何数据库导入您的参考文献。我们支持 RIS、BibTeX、NBIB 和 CSV 格式。
定义您的标准
用通俗语言设置排除和特征化标准。我们的 AI 助手会使用 PICO 框架帮助您完善标准。
AI 小组筛选每条记录
多个 AI 模型独立地评估每条记录的每个标准 — 然后执行共识小组。您可以选择让哪些模型参与。
审查共识结果
按一致率排名获取您的短名单。查看哪些模型达成了一致，哪些有分歧以及为何如此 — 面向每一条记录。
过去需要几个月阅读的工作现在只需几小时。您将获得重要的文章 — 剩下的交给我们。
单一 AI 模型靠猜测。多模型共同商议。
灵感源自 Delphi 方法 — 在临床研究领域已有 75 年结构化专家共识历史。现在通过 AI 实现自动化。
传统 AI 筛选
一种算法包揽所有决策
多个模型独立进行评估
无法衡量共识度
一致率量化模型间的共识
需人工审查才能发现错误
分歧意见能突出不确定案例
黑盒建议模式
为每条记录、每个标准、每位审阅者及每次共识提供充分理由
“当 5 位 AI 审阅者中有 4 位同意应排除某篇论文 — 并且都给出了符合您标准的不同原因时 — 您就可以相信这一决定。当它们意见不一致时，您就知道应重点审查哪里。
基于成熟的研究方法
本页上的每一个声明都以同行评审的研究为后盾 — 绝非营销承诺。
Delphi 方法
在 10,000 多项已发表的研究中被使用，以在独立专家之间达成可靠共识。我们将大语言模型引入到专家小组中 — 同样的严谨性，更快的结果，且由您完全掌控。
人工筛选成本
对 10,000 条记录进行人工双重筛选大约需要 667 个研究员小时。AI 辅助工具将其减少了 50–80%。
透明性设计
科学界需要可重复性。每个 Delph-AI 决定都包含了完整的推理链 — 哪些模型同意，哪些不同意以及原因。
“历经 75 年验证的方法论 — 并首次引入至由 AI 驱动的筛选中。
前沿 AI 模型。协同工作。
一个由全球领先的 AI 模型组成的多元化小组，每种模型都为您的 Delphi 共识带来独特优势。
您选择您的审阅者。多样性越强，结果越可靠。
首款使用您母语的系统综述工具
我们的 AI 模型能以 90 多种语言理解并筛选文献 — 您只需提供数据集，无论何种语言。
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我们清楚自己使用的模型。您也一样。
透明性不是一个功能 — 这是我们的架构设计。
AI 透明性
查看哪些模型审阅了每条记录，它们的投票结果和原因。没有黑盒。遵循《欧盟 AI 法案》第 50 条的透明性原则构建。
数据保护
传输过程中和静止时均加密。核心应用基础设施托管在欧盟（比利时）。AI 推理通过多家提供商进行（参见子处理商）。遵循 GDPR 原则设计。Delph-AI 绝不使用您的数据来训练 AI 模型。
可重复性
为可重复性而建：通过固定种子和零温度最大化一致性。全审计追踪 — 每个版本都不可变且可审计。
合规性
GDPR原则、PCI-DSS（通过 Dodo Payments）、LFPDPPP（墨西哥）、LGPD（巴西）。我们公开发布了安全实践。