如何用 AI 建立可信的文獻回顧補強與品質評估
這幾天有一位朋友來信問到一個犀利卻也很關鍵的問題：
使用 AI 來做文獻回顧可以對齊我們的研究問題？ 真的可信嗎？
這確實是一個好問題。雖然 AI 的幻覺目前難以完全避免，但在文獻回顧上的應用其實有解，而且的確能做到與研究需求對齊。今天就和大家分享我們的思維邏輯，並提出一個實務可行的解決方案。
「我們的解決方案規模不小，因此會拆成三篇文章逐步分享：
- 直接檢索法 —— 用最直覺的方式快速定位研究缺口，但必須搭配事實查核來降低幻覺。
- 分析檢索法 —— 結合補強報告與品質評估，讓檢索結果更貼近研究需求。
- 回饋檢索法 —— 將指導教授的意見納入檢索策略，形成更動態的 agentic 工作流。
今天這一篇，我們就先從最核心、也是大家最常用的【直接檢索法】開始談起。」
兩個最常見的顧慮
朋友提出的顧慮，可以分成兩個層次。
1. AI 的結果到底準不準？
換句話說，AI 幫我們檢索或整理的文獻，到底能不能真正支持我們的研究？
要回答這個問題，我們得先回顧：文獻回顧本質上在做什麼？
簡單來說，文獻回顧的任務，就是把所有能支撐或挑戰研究問題的文獻找出來，並建立完整的知識背景。傳統上我們要逐一搜尋、篩選、閱讀；但在 AI 時代，可以用更高效率的方式。
我們的核心思路是：AI 不是取代，而是幫助你縮小篩選範圍、補強不足、提供初步分析，最後仍需人工驗證。這樣做，才能兼顧效率與可信度。
在這裡，我們提出 三大解法：
- 解法一：直接檢索 + 事實查核 —— 解決 AI 的幻覺問題。
- 解法二：品質評估 + 矩陣化 —— 確保檢索結果能真正支撐研究。
- 解法三：散點圖視覺化 —— 幫助研究者快速決定哪些文獻應該優先閱讀。
2. AI 的幻覺問題（解法一）
另一個顧慮則是語言模型的「幻覺」：它有時會生成不存在的文獻。這點若沒意識到，會讓整個研究基礎不牢靠。
解法其實很務實：
- 第一步：要先有「安全意識」，知道幻覺可能發生。
- 第二步：透過設計好的流程，加入 double check 的事實核對環節。
（基本 AI 文獻檢索策略）
為什麼流程可以解決問題？
因為現今語言模型（如 GPT-5）在內部已具備某種 agentic flow 的能力，只要我們在檢索策略中明確要求「來源驗證」或「事實核對」，它就能被觸發，主動做多次查核。這樣一來，幻覺率會大幅下降。
這正是我們的 解法一：直接檢索 + 事實查核。
成果展示：品質評估與散點圖（解法二 + 解法三）
當我們再把檢索結果經過流程化的品質評估，就能生成像下面這樣的成果：
（文獻檢索品質報告）
在這裡，我們會：
- 依據 主題相關性、研究品質、新穎性與貢獻度，逐篇評估文獻，形成 品質評估報告（解法二）。
- 將這些數據轉換成 散點圖，讓研究者一眼辨識哪些文獻值得優先閱讀，哪些需小心引用（解法三）。
整體流程，我們將在我們的【AI 輔助研究精彩 30 例 Day15 】中和各位朋友做個完整說明，如果各位朋友想事先預覽部分成果，可以參考下方連接。
流程總覽
前面我們提到的三大解法，其實並不是各自為政，而是設計在同一個工作流裡。
整個流程從「論文初稿」出發，經過 AI 的檢索、品質評估，再到視覺化呈現，
每一步都有清楚的中間產出，讓研究者能逐步驗證結果的可信度。
下面這張流程圖，就是我們把整個核心檢索策略拆解後的總覽：
-
輸入：論文初稿（研究問題 + 已引用文獻）
-
文獻檢索：依據檢索策略生成候選清單
- 輸出：文獻檢索結果
-
品質評估：根據評估方法與品質矩陣，逐篇打分
- 輸出：文獻檢索品質評估報告
-
散點圖分析：將評估數據轉換為視覺化成果
- 輸出：文獻品質評估散點圖分析
這只是我們「AI 文獻回顧工作流」系列的第一篇：
- 今天聊了【直接檢索法】，以及為何需要事實核對來克服幻覺。
- 下一篇，我們會進一步介紹【分析檢索法】，帶你看到品質評估與補強策略如何結合，並實際用散點圖來比對檢索結果。
如果你正在準備碩士或博士論文，卻常遇到以下困境：
- 檢索文獻時，總覺得找到的資料不夠貼近研究問題。
- 教授常提醒你「文獻不足」、「論述不完整」。
- 不知道該先讀哪篇、或怎麼有效補強文獻。
那麼我們設計的 【文獻補強診斷模組】，能幫助你快速補足缺口，並用量化評估圖表，給你一份可信的行動指南。
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我們下次見！