Elicit: как искать и сравнивать научные статьи — это работа в Research Agent: агент ищет по корпусу и по загруженным PDF, а вы просите таблицу с колонками, проверяете каждую ячейку по исходному тексту и выгружаете результат. Ниже — актуальный маршрут после 30 сентября 2026 года и заполненная приёмка извлечения.
Три маршрута на главной странице
На главной странице Elicit, как описывает справка проекта, есть три входа: сессия Research Agent, Research Report и Systematic Review. Выбор зависит от того, сколько структуры нужно вопросу и какой результат вы хотите получить. Большинство исследований начинается в агенте.
Research Agent доступен на всех планах. Сессия даёт гибкие результаты: агент обращается к корпусу из 138 миллионов научных статей и к открытому вебу, а в одну сессию принимается до 100 загруженных ресурсов (PDF, DOCX, XLSX, PPTX, JPG и другие форматы) общим объёмом до 10 ГБ. Внутри одной сессии можно пройти путь от поиска статей до извлечения данных, разбора отдельного исследования и синтеза доказательств.
Research Report доступен на всех планах: вы вводите вопрос, Elicit формирует подробный отчёт со ссылками на использованные статьи, экспорт идёт в PDF или Word. Systematic Review открыт подписчикам Pro, Scale и Enterprise: это пошаговый процесс со сбором статей из загрузок и поиска, скринингом по критериям включения и исключения, извлечением данных и итоговым отчётом в стиле PRISMA. Совместная работа в общей сессии агента доступна на Scale и Enterprise.
| Маршрут | Кому доступен | Что даёт | Экспорт |
|---|---|---|---|
| Research Agent | все планы | гибкие результаты, таблицы, отчёты, слайды | таблицы на Plus и выше |
| Research Report | все планы | обзор темы со ссылками | PDF, Word |
| Systematic Review | Pro, Scale, Enterprise | скрининг, извлечение, PRISMA-отчёт | таблицы на Pro и выше |
Один результат агента сам по себе обзор систематическим не делает: строгий контроль поиска, критериев и точек извлечения обеспечивает отдельный маршрут Systematic Review.
Что стало со старыми инструментами
30 сентября 2026 года Find Papers, Extract Data и Chat with Papers перестали быть отдельными инструментами и вошли в Research Agent. Find Papers и Extract Data теперь skills, которые запускает агент, а вопросы по конкретным статьям решаются загрузкой их в сессию.
Старые сессии остались в Recents: поиски, таблицы, колонки и переписка сохранились в том виде, в каком вы их оставили. Эти сессии работают в режиме просмотра: чтение и экспорт доступны, добавление и правка — нет. Новую работу ведут в Research Agent.
Перенос старой сессии выполняется кнопкой Continue in Research agent, по одной сессии за раз, автоматического или массового переноса нет. Что именно переходит: у Find Papers — поисковый запрос, набор статей и данные таблицы; у Extract Data — исходные статьи и таблица извлечения; у Chat with Papers — статьи и запись прежней беседы, которая служит фоном для продолжения. Старые сессии удалят из Elicit в срок, который определят в 2027 году, о дате сообщат письмом. Всё нужное стоит выгрузить или перенести заранее.
Когда месячный лимит плана исчерпан, агент ограничивается сценариями Find Papers: поиск статей и таблицы Find Papers внутри сессии остаются доступны, остальная работа возобновляется после обновления лимита. Уведомление об исчерпании появляется в поле сообщения и на главной странице.
Поиск статей и импорт документов
Поиск начинается с вопроса в Research Agent: агент подбирает статьи из корпуса и показывает их в таблице. Для тем, где нужен готовый обзор, тот же вопрос уходит в Research Report. Для строгого отбора — в Systematic Review.
Импорт расширяет базу своими источниками. Загрузить можно до 100 ресурсов на сессию в перечисленных форматах, а также импортировать PDF из коллекций Zotero. Когда у Elicit есть PDF статьи, поиск информации идёт по всему тексту; при отсутствии PDF доступен только абстракт. Elicit обычно имеет доступ к открытым статьям, а подключение институционального доступа помогает подтягивать больше полных текстов.
В Systematic Review переключатель «Has PDF» фильтрует статьи с полным текстом; в Research Agent загрузите нужные PDF или импортируйте их из Zotero. Для сложных формул, плотных таблиц и неудобной вёрстки существует более внимательный разбор PDF, доступный на всех планах, кроме Basic; он применяется ко всем PDF, пока включён, и расходует месячный лимит быстрее стандартного разбора.
Практический порядок для сравнения статей:
- Сформулируйте вопрос и запустите Research Agent.
- Добавьте свои PDF или импортируйте их из Zotero.
- Для извлечения в Research Agent используйте загруженные PDF или импортированные из Zotero полные тексты.
- Попросите таблицу и перечислите нужные колонки.
- Сверьте каждую ячейку с исходным текстом.
- Исправьте расхождения и выгрузите результат.
Колонки: как задать извлечение
Колонки создаются по одной точке данных: каждая колонка тянет сведения из основного текста статьи или из её таблиц. В Research Agent колонки добавляются через чат: достаточно сказать агенту, какая колонка нужна, например «Add a column for study type». Если таблица уже есть, работает кнопка Add Column в её верхней части.
В Systematic Review настраиваются колонки скрининга и колонки извлечения данных. Имя колонки — одна фраза, описывающая нужную информацию, например «Main or primary outcome measured in the study». Внутренние коды в именах запутывают модель и повышают расход. Инструкции описывают, как получить информацию, и принимают несколько абзацев: справка советует давать столько указаний, сколько вы дали бы человеку-разметчику.
Полезные приёмы из документации: просить максимальную точность («50 hours» лучше, чем «2 days»), задавать варианты ответа, числовой формат вида «mean ± standard deviation», единицы измерения и явные оговорки вроде числа участников на конец исследования. Хорошие примеры ответов помогают модели. Готовую колонку можно сохранить как Preset и использовать в других рабочих процессах.
Учебный пример: два текста и ручной эталон
Ниже — учебная фикстура: обе записи вымышлены, DOI им не назначаются. Она показывает, как выглядит полностью заданный вход и заполненный ручной эталон.
TEXT-A, учебная метка A2: «80 взрослых участников случайно распределены поровну в две группы. Первая проходила тесты воспроизведения, вторая перечитывала материал. Через неделю средний балл первой группы составил 14 из 20, второй — 11 из 20».
TEXT-B, учебная метка B3: «В наблюдении участвовали студенты двух курсов. Частота самотестирования связана с итоговой оценкой. Размер выборки и коэффициент связи в этом фрагменте не приведены».
Ручной эталон для этих текстов:
| document | study design | total sample | per-arm sample | follow-up | outcome | supporting quote | source label | missing data |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A | randomized | N=80 total | 40/arm, вычислено: 80 ÷ 2 | 1 week | 14/20 vs 11/20 | «80 взрослых участников случайно распределены поровну в две группы»; «Через неделю средний балл первой группы составил 14 из 20, второй — 11 из 20» | A2 | В запрошенных полях пропусков нет; 40/arm вычислено из общего N и равного распределения |
| B | observational | Not reported | Not reported | Not reported | association only | «Частота самотестирования связана с итоговой оценкой»; «Размер выборки и коэффициент связи в этом фрагменте не приведены» | B3 | Размер выборки, коэффициент связи и срок наблюдения не приведены |
Для A причинный вывод ограничен условиями эксперимента; для B причинность не доказана.
Запрос для Research Agent, который воспроизводит эту таблицу:
По двум учебным текстам TEXT-A и TEXT-B, приведённым выше, составь таблицу: document, study design, total sample, per-arm sample, follow-up, outcome, supporting quote, source label, missing data. Используй только документы; отсутствующее обозначай Not reported. Не превращай связь в причинность. Число участников суммируй лишь при явном разделении групп и помечай вычисление.
Что менять под себя: список колонок, формулировку запрета на причинные выводы и правило обозначения пропусков. Маршрут: начать Research Agent, вставить оба текста полностью в запрос, вызвать Extract Data skill или попросить таблицу, добавить колонки и уточнить инструкции, вручную сверить каждую ячейку с исходным текстом, исправить расхождения, экспортировать доступным для плана способом.
Приёмка извлечения и частые ошибки
Приёмка — это ручная сверка каждой ячейки с источником. В учебном примере проверяются четыре вещи. Текст B не должен получить выдуманный N=80 из соседнего документа. Значение 40/arm нельзя принять за общий размер выборки. Числа 14 и 11 обозначают баллы по шкале с максимумом 20. Переводить их в проценты при извлечении не требуется. Вывод по B остаётся связью, причинность по нему не доказана.
Отдельно фиксируются пропуски: у B размер выборки, коэффициент связи и срок наблюдения обозначены как Not reported. Такое значение соответствует заданному учебному входу. Точная формулировка ответа модели заранее неизвестна, поэтому расхождения возможны и устраняются правкой инструкций колонки.
Частые причины слабого извлечения: колонка названа внутренним кодом, инструкции короткие и без формата ответа, в таблицу попали статьи без полного текста, сложные таблицы разбираются стандартным парсером. Лечение по шагам: переименовать колонку в понятную фразу, дописать инструкции с примерами и оговорками, в Systematic Review отфильтровать статьи с PDF, а в Research Agent загрузить полные тексты; для сложной вёрстки включить внимательный разбор PDF, если он доступен на вашем плане.
Экспорт результатов
Research Report выгружается в PDF или Word на любом плане: формат выбирается стрелкой рядом с кнопкой Save PDF в правой панели. Таблицы из сессии Research Agent доступны для экспорта подписчикам Elicit Plus и выше, таблицы Systematic Review — подписчикам Pro, Scale и Enterprise, включая таблицы рекомендаций скрининга и таблицу извлечения данных.
Экспорт таблицы запускается кнопкой в её верхней части. Таблицы выгружаются в CSV и Excel, часть таблиц источников — в RIS или BIB. Другие артефакты сессии скачиваются в форматах, зависящих от типа артефакта. Из старых сессий экспорт продолжает работать, хотя сами сессии доступны только для чтения. Ссылки удобно выгружать в .bib или .ris и переносить в Zotero, Mendeley или EndNote; библиотеку Elicit тоже можно выгрузить в .ris.
Частые вопросы
Что такое Elicit и для чего он нужен?
Elicit — исследовательский инструмент, который ищет научные статьи и собирает из них структурированные данные. На главной странице доступны Research Agent, Research Report и Systematic Review. Агент работает с корпусом из 138 миллионов статей и с загруженными документами. Итог — таблица с колонками, которую вы проверяете по исходным текстам.
Куда делись Find Papers, Extract Data и Chat with Papers?
30 сентября 2026 года эти инструменты вошли в Research Agent. Find Papers и Extract Data стали skills, которые запускает агент, а вопросы по статьям решаются загрузкой их в сессию. Старые сессии лежат в Recents и доступны только для чтения. Перенести их можно кнопкой Continue in Research agent, по одной.
Как добавить колонку в таблицу Elicit?
В Research Agent колонки добавляются через чат: скажите агенту, какая колонка нужна, или нажмите Add Column над таблицей. В Systematic Review настраиваются колонки скрининга и извлечения. Имя колонки — понятная фраза, инструкции описывают способ извлечения и формат ответа. Готовую колонку можно сохранить как Preset.
Почему Elicit не извлекает данные из статьи?
Когда у Elicit есть PDF, поиск идёт по всему тексту; при его отсутствии доступен только абстракт. Если нужных сведений в абстракте нет, извлечение не сработает. Помогает фильтр «Has PDF», загрузка своих PDF и импорт из Zotero. Для сложных таблиц и формул включают внимательный разбор PDF.
В каком формате экспортировать результаты?
Отчёты Research Report выгружаются в PDF или Word на любом плане. Таблицы Research Agent — в CSV и Excel на Plus и выше, таблицы Systematic Review — на Pro, Scale и Enterprise. Часть таблиц источников и библиотека выгружаются в RIS или BIB для менеджеров ссылок. Из старых сессий экспорт продолжает работать.