AI 研究数据工具
用户要的是带着来源的答案、可追溯的文献，或把一堆资料收成可提问的笔记本——不是再要一个泛聊天窗口。
搜索型助手、论文工作流和文档笔记本解决的问题不同。先看你的材料是公开网页、学术论文，还是自己上传的文件。
适合解决什么
- 对公开网页做带来源的问答
- 筛选论文并提取方法与结论
- 把一组文档收成可提问的笔记本
- 为检索准备 Embedding 或托管 File Search
精选工具
相关指南
- 用 Responses API File Search 检索 PDF 知识库上传一个 PDF 到 OpenAI Vector Store，再用 Responses API 的 file_search 基于这份文件回答问题。
- 用 Gemini File Search 做托管文档检索创建 File Search store、上传文档、等待索引，再在 Interactions 中启用 file_search 做 RAG 问答。
- 用 Gemini Embeddings 做文本向量化按 Gemini API Embeddings 文档：用 embedContent 生成向量，配置 task 前缀或 task_type，并用 output_dimensionality 控制维度。
- 用 Datasets 加载并处理第一个数据集按照 Datasets 官方 Quickstart，用 load_dataset 拉取 MRPC，map 做 tokenize，再 with_format 交给 DataLoader。
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