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结构化文献综述

行业专业 更新于 2026.08.30

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技能介绍

解决的问题

当研究主题同时涉及期刊、会议、预印本和多个数据库时，人工做文献综述容易出现三个问题：检索词覆盖不全、纳入与排除标准随时间漂移、最终文本只是逐篇摘要。这个技能把综述过程工程化，让 Agent 先固定研究问题，再按可复现规则筛选、提取和综合。

工作流与适用边界

核心路径通常包括：

  • 用 PICO 或等价框架明确 Population、Intervention、Comparison、Outcome，并限定时间、语言和来源类型；
  • 在 Semantic Scholar、arXiv、PubMed、ACM DL 等来源生成带布尔运算符的检索式，并记录查询与日期；
  • 应用预定义标准过滤重复、撤稿、离题和非学术内容，保留各阶段数量以形成 PRISMA 式流程；
  • 用统一表格提取模型、方法、指标、局限性和与综述问题的相关性；
  • 按主题综合共识、争议与空白，而不是逐篇罗列。

它适合学术研究、技术格局分析和循证决策，尤其适合需要引用证据、比较方法差异，并明确证据空白的写作任务。注意：若相关论文很少，应转为范围综述或研究空白分析；预印本要标记评审状态；非英文来源限制要写入方法局限。

使用场景

  • 在立项前梳理 LLM 评估基准在推理、安全、任务完成上的证据，生成带检索式与综合表的综述。
  • 对 RAG 降低幻觉的论文做系统筛选，按 PICO 记录纳入排除标准，并输出 PRISMA 式流程。
  • 在技术方案评审中对比不同模型代码生成基准的指标、局限与适用场景，形成引用列表。
  • 为跨学科 AI+医疗选题检索 PubMed 与 CS 数据库，标记预印本状态并说明非英文限制。

适合人员

  • 做 LLM 评估研究的工程师：需要把基准、指标、局限性整理成可引用的综述段落。
  • 写技术方案的架构师：需要快速形成检索策略、证据对比表和未来方向。
  • 跨学科研究助理：需要同时覆盖 CS 与领域数据库，并标注预印本与非英文限制。
  • 循证决策的产品负责人：需要区分共识、争议和研究空白，支撑选型判断。