最精準的 AI 文獻檢索法 – 回饋式檢索：千萬不要浪費指導教授給你的明確方向！
交出論文初稿後，在收到指導教授的滿滿意見時，許多人心裡都會忍不住吶喊：
「天啊，這篇論文怎麼改都改不完！」
但你知道嗎？教授的意見其實不只是挑毛病，更是一條明確的捷徑。如果能善加利用，這些意見等於是替我們指好了一條最有效率的補強路線。
接下來，我想和大家分享兩個真實案例。
兩個實際案例
第一個案例是一位學生，他的論文初稿已經大致成形，但準備進入第三章研究方法時，教授要求他先盤點與研究相關的概念分析資料。
這可是個大工程：不僅要回頭檢視所有內容，還要釐清哪些概念交代完整、哪些不足，最後才能連動到後續的文獻回顧工作。
第二個案例是一位學生，想把他投入近一年的研究計劃，整理成期刊論文投稿。教授建議的補強重點在於提升驗證的嚴謹度，以符合學術期刊的標準。
這兩個情境有個共通點：研究內容已經很充實，但仍需要針對部分關鍵面向做補強。這正是每篇論文都會遇到的瓶頸。那麼問題來了——我們能不能借助 AI 來加速這個過程？
答案是：可以！而這就是「回饋式檢索」的價值。
核心原理
大家對傳統的文獻回顧流程應該都印象深刻：冗長、耗時，而且大量閱讀後，真正能寫進去的文獻往往只有少數幾篇。更頭痛的是，當教授追問「為什麼選這些文獻？」時，我們常常答不上來。
「回饋式文獻檢索代理流程」正是為了解決這個痛點。
它的核心概念是把 AI 視為學術助理，讓代理人幫我們診斷問題、規劃檢索策略、搜尋文獻，最後整合成具體的補強報告。這樣，我們不必再孤軍奮戰，而是能更系統化地完成研究任務。
流程說明
我們今天和大家分享的案例，整個流程大致分工如下：
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輸入資訊：包含論文草稿（研究基礎）與教授給的指導意見（改進方案）。
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AI 研究教練：執行「概念分析診斷」與「補強需求診斷」。
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AI 研究助理：接手進行「檢索策略分析」與「文獻補強檢索」。
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最終產出：整合成一份清晰的【文獻探討補強報告】，明確指出缺口與對應文獻。
想看實際成果嗎？你可以到這裡查看我們的範例：👉 實際範例。
文獻回顧是學術研究中最重要的基本功。
我們接下來也會持續分享更多 AI 輔助研究的方法。
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