Elicit

Elicit是什麼？

Elicit是一種專為科研人員、醫學與生命科學團隊、政策研究人員以及證據整合從業者所設計的AI研究助手，由Elicit Research PBC負責運營。它並非一般的聊天機器人，也不只是輸入主題後便產生一段綜述而已；而是將文獻搜尋、篩選、全文閱讀、結構化提取、證據核驗以及報告生成等步驟分解成可逐一檢查的過程，讓使用者能夠看到相關論文、參考文獻以及篩選的理由。

截至本次核驗，Elicit已經從早期的“AI文獻檢索表格”擴展為包含研究代理人、尋找論文、論文聊天、研究報告、系統性文獻回顧、圖書館、提醒、API與MCP的一體化研究平台。

其搜尋範圍超過1.38億篇學術論文，部分方案還可檢索50萬條以上臨床試驗記錄。

產品主要透過網頁端使用，核心應用和模型為雲端專有服務。

核心功能

1. Find Papers語義文獻搜尋

使用者可以直接以自然語言提出研究問題，Elicit會透過語意相似度來尋找相關論文，即便論文並未使用與問題完全相同的關鍵字，也有可能被發現。語意搜尋適合用於探索新領域，以及補充傳統關鍵字檢索所遺漏的同義詞。

高級搜尋和關鍵字過濾則適合鎖定更精確的概念。

兩者組合，比只依賴標題關鍵字更靈活。

搜尋結果以表格形式呈現，每篇論文都會有與當前問題相關的摘要，並顯示年份、作者、期刊、引用次數、研究類型等資訊。使用者可以根據發表時間、研究設計、期刊品質、是否有全文等條件進行過濾，也可添加自訂欄位，以批量提取樣本量、研究對象、干預措施、結果、方法及主要結論。

需要注意的是，Elicit雖然能覆蓋廣泛的資料，但並不代表它能涵蓋所有的資料庫。在進行正式的系統性文獻回顧時，仍應依照研究計畫，到PubMed、MEDLINE、Embase、Web of Science、Scopus、Cochrane Library或該學科所指定的資料庫中進行搜尋，並記錄每個資料庫的搜尋式、搜尋日期以及找到的文獻數量。

語義搜尋適合擴展召回和發現相關研究，不能自動替代出版級檢索策略。

2. Paper Chat論文問答

Paper Chat允許圍繞一篇或多篇論文繼續提問，例如比較研究設計、解釋統計結果、尋找侷限性或歸納不同論文的結論。對於系統可訪問全文的論文，免費方案也提供不限次數的全文論文聊天服務；

如果只有摘要或元數據，回答能夠依據的內容會更少。

良好的使用方式是要求回答時同時提供原文證據、頁碼或支持片段，再打開論文核對。論文中的表格、附錄、掃描圖、複雜公式和圖像資訊可能解析不完整，二手摘要也可能省略條件。

涉及劑量、安全性、顯著性、樣本數和結局定義時，不應只複製AI回答。

3. 自訂資料提取表

Elicit可以將論文轉換為結構化表格。使用者可新增一列並輸入問題，系統會對每篇論文分別提取答案，適合用於製作研究特徵表、證據矩陣、競品或機制對照表。

Pro及以上方案還提供自訂提取、AI答案解釋以及更多輸出模板；Scale則能提升論文圖表的提取與解釋能力。

提取的欄位應盡可能具體，例如將「研究結果」拆分為主要終點、追蹤時間、效應量、置信區間以及不良事件。含糊的問題容易讓不同的定義混在一起。

自動提取適合用於完成第一輪整理，但正式論文、監管材料及醫學決策仍應抽樣或逐項核對全文，並保留人工修訂記錄。

4. 研究報告研究報告

研究報告會圍繞問題執行檢索、篩選和資訊提取，再生成帶有證據的研究概覽。重要的論斷可以追溯到具體的論文及相關引用，使用者還可以查看中間步驟、修改內容，並持續與報告互動。

目前Pro報告最多可從135個資料來源提取資訊，規模提升至200個資料來源。

報告適合用來快速了解某個研究方向、為專案準備背景資料、作為盡職調查的起點，或是用於內部簡報。它並不等同於經過同行評審的論文或完整的系統性文獻綜述。

報告中的結論、因果措辭、研究品質判斷及證據缺口仍需專業人員檢查，尤其不能將相關性研究改寫為因果結論。

5. Research Agent

研究代理會先將複雜的問題拆解成研究步驟，再選擇資料來源、執行多階段的搜尋、整理相關證據，並根據需求產出表格、報告或各種分析結果。它的應用範圍已超越了論文撰寫，能夠處理臨床試驗資料、監管文件、新聞稿、產品標籤等資料，同時還能輔助進行市場競爭格局、研究狀況的分析，以及對開放性主題的探索。

2026年的更新進一步加入了對基因序列、組學數據、顯微圖像、科研海報、PDB、FCS以及自訂檔案的處理能力，同時也能進行數據分析、繪圖與圖像理解。Agent會先詢問範圍與輸出偏好，結果出來後仍可追問、縮小範圍或生成新的分析。

Research Agent、Reports和Systematic Review目前共享方案內的月度使用池，複雜任務會比普通搜索消耗更多額度。

6. 系統性回顧系統綜述

Elicit提供專門的系統綜述工作流程，涵蓋候選論文收集、納入與排除標準、標題與摘要篩選、全文篩選、結構化提取以及報告生成。使用者可以匯入自己的搜尋結果與PDF，再利用語意搜尋來補充候選論文；

AI會對每項標準給出判斷、解釋及支持證據，人工可隨時覆蓋決定。

Pro可在專用工作流中篩選最多5000篇論文，Enterprise可擴展到40000篇並提取40列。流程支援導出篩選表和提取表，便於生成審計記錄。

2026年的PRISMA 2020更新強化了去重、流程統計和人機雙審場景，AI可以協助兩位人工評審，也可以擔任第二評審者。

官方評測顯示，其在特定Cochrane開放獲取資料集上的搜尋、篩選及提取功能，具有較高的召回率或準確率，但評測也存在明顯限制：全文測試樣本量較小，且提取工作主要依賴於可取得的開放論文，因此其結果未必能推廣至有付費壁壘的文獻、所有非醫學領域，以及不同的綜述規範。

出版、臨床指南或監管級綜述應由研究人員預先註冊方案、驗證檢索式、執行雙人篩選與偏倚風險評估，而非將整項責任交給AI。

7. 圖書館、Zotero與導出

Library用於儲存論文並以集合的方式進行管理。免費版可以從Zotero匯入資料；

用戶也可上傳PDF或把檢索結果加入個人庫。

需要注意的是，目前的Elicit Library無法一次性導出所有資料，因此不能將其視為唯一的長期文獻備份，或是Zotero、EndNote與Mendeley的完整替代品。

研究報告在所有方案中皆可導出PDF或Word格式。Plus及以上版本還可導出Find Papers和Paper Chat表格，而Pro、Scale與Enterprise版本則可導出Systematic Review表格。

表格支援CSV或Excel格式，部分來源清單則支援RIS和BIB格式，可進一步導入文獻管理器以產生指定的引用格式。不過，引用格式和DOI仍需在正式提交前再次核對。

8. Research Alerts

研究提醒功能可讓使用者持續追蹤與保存主題相關的新論文，適合用於維護「即時更新的綜述」，或是關注發展迅速的領域。Pro版提供10個個人化提醒，而Enterprise版則可提供無限量的論文提醒。

提醒結果仍受檢索範圍和匹配策略影響，不應作為藥物警戒、監管監測或緊急情報的唯一通道。

9. API與MCP

Elicit向Pro、Scale和Enterprise開放API與MCP。Search API可在1.38億篇以上的論文以及ClinicalTrials.gov的記錄中進行語義或關鍵字搜尋，並支援按年份、期刊類別和研究類型等進行過濾，預設會排除已被撤稿的論文。

Reports API可生成Markdown、PDF或DOCX報告；Systematic Review API可執行搜尋、摘要與全文篩選、提取並生成最終報告，且能將各階段的結果導出為CSV或XLSX。

MCP將相同的功能帶入Claude Desktop、Claude Code以及其他相容的用戶端中，且透過OAuth 2.0進行認證。官方的GitHub api-examples倉庫提供了Python與MCP整合的範例，並採用MIT授權條款。

開發者應妥善保存憑證、限制調用權限與預算，並在自動管線中記錄檢索參數、模型輸出、失敗重試及人工審核狀態。

價格與方案

Elicit提供免費版、個人訂閱、團隊訂閱以及企業詢價服務。官網同時顯示年付與月付的選項，頁面會根據計費方式切換並顯示不同的費用等級；

以下為本次核驗時的公開美元價格，稅費、地區與後續調整以結算頁準。

官網年付Pro的「每月折合39美元」和「每年480美元」並非簡單相乘關係，目錄採用頁面原樣口徑，不自行換算。Plus是否在月付切換中顯示、API具體限額及不同工作流的額度消耗可能變化，購買前應在賬戶結算頁再次確認。

GitHub與開源狀態

Elicit擁有官方的GitHub組織，其中公開了API範例、論文搜尋與評估工具、機器學習相關資料、研究數據集，以及少量過去的專案代碼。api-examples和paper-search-eval等儲存庫採用MIT許可證，而部分舊儲存庫則已被歸檔。

Elicit網頁應用、Research Agent、搜尋索引、系統綜述工作流和雲端模型並未完整開源，也沒有官方可自行部署的社群版。公開範例和評測代碼僅涵蓋介面用法或特定研究資產，不能據此將產品標記為開源軟體。

Elicit使用教學

完成一次基礎任務

1. 明確問題、時間範圍、地區、來源優先級和輸出格式；
2. 在Elicit中上傳有權使用的資料或輸入檢索問題；
3. 先用Find Papers語義文獻搜索建立框架，再透過Paper Chat論文問答補充證據；
4. 要求區分來源事實、作者觀點和AI推斷；
5. 逐條核對日期、數字、原文位置和相互衝突的證據；
6. 人工修訂結論並記錄核驗時間後再發布；

建立可重複使用的專業工作流

1. 把複雜主題拆成背景、數據、比較和結論四類問題；
2. 組合Find Papers語義文獻搜索、Paper Chat論文問答與自訂數據提取表形成固定研究步驟；
3. 優先使用官網、論文、監管文件和原始數據；
4. 對高風險結論設置第二人複核；
5. 保存查詢、證據、版本和未解決的問題；
6. 資料變化後重新運行並更新結論；

適合哪些用戶？

• 查找論文、整理研究背景及建立閱讀清單的學生與科研人員；
• 進行快速證據綜述、範圍綜述或系統綜述的研究團隊；
• 需要篩選臨床試驗、監管文件和產品標籤的醫藥與生命科學團隊；
• 製作結構化證據表、研究報告和競爭格局的諮詢與政策人員；
• 希望將學術搜尋、報告或系統綜述接入內部系統的開發者；
• 需要持續追蹤主題並維護living review的研究組織。

產品優勢

• 語義搜尋與關鍵字過濾結合，適合發現措辭不同但主題相關的論文；
• 答案、篩選決定和提取結果盡量附帶論文證據，便於核查；
• 表格化批量提取比逐篇複製更適合研究特徵整理；
• 同時覆蓋快速報告、嚴格系統綜述和更開放的Research Agent；
• 支援Zotero導入，以及CSV、Excel、RIS、BIB、PDF和Word的導出；
• 提供API與MCP，可納入自動化研究管線；
• 免費版已能完成大範圍論文搜尋、摘要和部分全文問答。

限制與注意事項

• Elicit能夠降低搜尋、閱讀和整理的成本，但無法保證論文涵蓋完整、全文解析無誤或AI結論正確；
• 撤稿過濾、研究類型識別、期刊分區、引文及全文權限也可能存在延遲或缺失；
• 重要研究必須回到出版物、補充材料、註冊記錄和原始數據核對；
• 系統綜述不能只追求生成速度；
• 研究者仍需明確PICO或其他問題框架、註冊協議、設計可重複的檢索式、記錄排除理由、處理重複研究、評估偏倚風險和證據確定性，並說明AI在各階段承擔的角色；
• 醫療、藥物、公共政策與投資判斷不可僅憑自動報告作出；
• 在上傳未發表的論文、患者資料、商業機密或受限制的資料庫全文之前，應先檢視所屬機構的資料政策以及Elicit的現行隱私條款；
• Enterprise提供更強的身份、安全與部署控制，但具體數據保留、子處理商、區域、訓練使用及刪除承諾應以合約與信任中心為準；

常見問題

Elicit免費嗎？

有Basic免費版，可不限次數搜尋1.38億篇以上論文、生成摘要並與可訪問全文的論文聊天，但Research Agent和Reports的用量有限，導出與系統綜述的高級功能則需要付費方案。

Elicit可以寫系統綜述嗎？

可以輔助搜尋、摘要和全文篩選、資料提取及報告生成，並記錄每項決定。不過出版或監管級系統綜述仍需要人工制定方案、檢索多個指定資料庫、複核篩選和提取、完成偏倚風險評估。

Elicit支援中文論文嗎？

可以檢索及處理部分非英文論文，但覆蓋範圍、元資料與全文的可用性通常會因語種和資料庫而異。中文核心期刊、學位論文及本地資料庫並不保證全部被收錄，對於中文相關的資料，應補充參考知網、萬方、維普或機構指定的資料來源。

Elicit和Google Scholar有什麼區別？

Google Scholar更像廣泛的學術發現入口；Elicit則強調語義問題搜尋、與問題相關的摘要、批量自訂提取、論文問答、報告以及系統性文獻回顧流程。

嚴謹檢索中兩者可以互補，不宜互相完全替代。

Elicit提供API嗎？

提供。Pro、Scale和Enterprise可使用搜尋、報告、系統綜述API與MCP，官方GitHub提供範例。

實際調用額度隨訂閱和用量池變化。

Elicit是開源嗎？

核心產品並未開源。官方的GitHub上雖然提供了API範例、評測資料及研究資料，其中部分資料是採用MIT許可證授權的，但並不包含可自行部署的完整Elicit平台。