ResearchRabbit

ResearchRabbit是什麼？

ResearchRabbit是一種專為學生、科研人員以及系統性文獻回顧團隊所設計的學術文獻搜尋與可視化工具。它將各篇論文視為相互連結的研究網絡，幫助使用者從少量已知的論文出發，透過引用關係、參考文獻、共同被引的論文、作者以及類似的研究內容，持續擴展研究範圍，而非僅提供一次性的關鍵字搜尋結果。

它尤其適合傳統資料庫檢索之後的「滾雪球」階段：先找到幾篇可靠的種子論文，再追蹤更早的奠基研究、後來引用它們的論文、主題相近的工作以及關鍵作者，最後將有價值的結果保存到合集並導出到文獻管理軟體中。

ResearchRabbit如何使用AI？

官方說明顯示，ResearchRabbit的核心推薦算法並不依賴大型語言模型來產生答案。關鍵字、DOI和題名搜尋是透過預先計算好的索引與圖論方法來進行的，而後續的推薦則是透過分析引用、參考文獻、共引、共享引用，以及作者和合著人之間的關係來實現的。

這種方法的優點在於，其推薦依據相對透明，且結果可以回溯到原始論文及其網絡關係以進行驗證，同時也能避免因生成式摘要而捏造出並不存在的論文或引用。它雖然仍會運用算法來分析用戶的探索與儲存行為，但其核心目標仍是發現相關文獻，而非取代研究人員來撰寫結論。

3.1億多篇論文資料庫

目前官方說明文件指出，該資料庫涵蓋了超過3.1億篇學術論文，其資料來源包括Semantic Scholar、Crossref和OpenAlex等學術元數據來源，並透過與Litmaps的合作進一步擴大覆蓋範圍。

資料庫數量多並不代表所有記錄都完整。部分論文可能缺乏摘要、參考文獻、引用關係或規範的作者資訊，同名作者也有可能出現合併錯誤。

ResearchRabbit主要提供發現與元數據入口，並不保證每篇論文都有可下載的全文。

關鍵字、題名與DOI搜尋

用戶可以輸入關鍵字、研究問題、論文題名或DOI來開始搜尋。結果會顯示題名、作者、年份和引用量等資訊，適合先篩出1至3篇高度相關的論文作為第一批參考文獻。

關鍵字檢索適合用來建立初始的文獻集合，但ResearchRabbit的真正價值在於在選定論文之後，能夠進行網路上的進一步探索。對於系統性文獻回顧而言，仍應在Web of Science、Scopus、PubMed、JSTOR或相關學科的資料庫中設計出可重複使用的布林運算子檢索式，再利用ResearchRabbit來進行引文追蹤。

種子論文與迭代發現

種子論文是後續推薦的起點。免費版每次最多可使用50篇種子，RR+則可提升至300篇，適合用完整的初篩集合來尋找遺漏的、具有交叉主題的以及邊緣性的研究。

種子品質會直接影響推薦結果。若將主題模糊、方法不同或低相關的論文混在一起，結果可能偏離問題本質。

更穩妥的方法是按子主題、方法或研究問題建立小而清晰的種子集合，逐輪查看並保存。

相似論文

Similar Work會根據當前論文集合在研究網絡中的關係來推薦相關論文，從而找出那些雖然使用不同的術語，但引用結構相似的論文。對於跨學科研究而言，它常常能補充僅靠關鍵字搜尋所遺漏的文獻。

相似性不等於研究結論一致。用戶仍需查看摘要、方法、樣本、研究對象和全文，不能因為圖譜位置接近就把論文視為可直接合併的證據。

早期研究與後續研究

Earlier Work用於追蹤一篇論文所引用的先前文獻以及更早的基礎研究；Later Work則用來查看後來引用該論文的相關研究。

前向與後向引文追蹤可以理解概念如何形成、方法如何變化，以及某項結論後來是否被驗證或質疑。

新論文的引用關係需要時間累積，引用次數少也有可能只是因為發表時間較短。在評估其影響力時，應結合發表年份、該學科的引用習慣、期刊的品質以及研究的實際質量，而非僅依據引用次數來判斷。

互動式引用圖譜

ResearchRabbit將論文顯示為節點，將引用關係顯示為連線，並可依時間與影響力來了解研究的發展狀況。使用者能夠觀察主題群集、具有橋接作用的論文、關鍵作者以及研究空白，這比在長列表中逐一查看要更直觀。

圖譜是探索和溝通的工具，而非嚴格的計量學結論。節點的大小、位置和聚類取決於當前的選擇與資料的完整度；

若把圖放入論文、海報或演示文稿，應按出版方要求註明所用工具。

作者與合作網絡

除了與論文相關的資訊之外，該平台還可以根據作者及共同作者之間的關係，來找出從事該領域研究的學者群體，並識別出那些持續發表相關研究論文的學者，進而查看他們的相關研究成果。這對於尋找潛在的指導教師、合作團隊或了解該領域的發展脈絡非常有幫助。

姓名消除歧義並不總是準確的，尤其是常見姓名、機構名稱的變更以及不同的拼寫方式。在正式引用作者的研究成果或進行科研評價時，應結合ORCID、機構官網以及原始論文來進行核對。

集合與子合集

使用者可以將論文儲存到 Collections 中，並透過 Subcollections 依理論、方法、實驗、待閱讀或寫作章節等類別進行分類。Recently Found 則可用來暫時儲存正在探索中的論文，待篩選之後再移動到正式的合集中。

合集並非單純的收藏夾，它也可以作為新的搜尋條件。良好的合集分類方式有助於提升後續的推薦品質；

若一個合集混入多個不相關主題，建議拆分後分別搜尋。

筆記、貼紙與顏色

平台允許在論文旁邊記錄筆記，並透過貼紙和顏色來建立個人的篩選體系，例如標記「納入」「排除」「需要全文」「方法相關」或「存在偏倚風險」等。這些資訊能夠減少在撰寫階段重新理解論文所需的時間。

筆記是使用者自身的研究判斷，不會取代標準化的資料提取表。系統綜述還應保存排除理由、檢索日期、資料庫、完整的檢索式以及重複項處理記錄。

共享合集與團隊協作

免費版即可邀請協作者，設定查看者或編輯者，也能產生公開查看連結。共享合集會包含其中的子合集和筆記，因此適合課題組共同篩選、導師反饋或向同學分享閱讀清單。

在分享之前，請先檢查筆記中是否有尚未發表的想法、同行評審的內容或個人資訊。對於敏感的內容，應該透過受控的邀請方式來分享，而非直接建立公開連結。

Zotero導入

ResearchRabbit提供了Zotero導入工具。初次連線時，需要授權以存取Zotero中的文獻集，之後即可選擇特定的帳戶、文獻集以及單篇論文，並將它們導入ResearchRabbit中，這些已有文獻便可以作為發現新論文的參考。

在目前的官方說明中，Zotero的連接功能主要用於資料導入；若要將新發現的資料帶回Zotero，則可透過BibTeX來完成。

雙向同步仍屬於持續開發方向，不應把現有功能描述為實時雙向同步。

BibTeX、RIS與CSV導入導出

合集可以導出為BibTeX、RIS或CSV格式，這樣就能輕鬆地將其轉移到Zotero、EndNote、Mendeley等研究工具中。另外，EndNote和Mendeley中的資料也可以先導出為BibTeX格式，再上傳到ResearchRabbit中。

導出的是文獻記錄，而非受版權保護的全文。導入後應檢查DOI、作者順序、頁碼、期刊卷期及特殊字元，以避免元資料缺失而影響最終的參考文獻。

引用格式複製

使用者可從論文選單中選擇引用樣式，並複製格式化的引用內容，以便快速分享或作為臨時筆記之用。不過，對於正式的論文而言，仍建議在參考文獻管理器中統一生成引用內容，並根據期刊的要求及論文首頁的格式要求進行修正。

多語言使用

ResearchRabbit可用於檢索不同語言的學術記錄，介面也提供多語言使用指引。中文使用者可以輸入中文關鍵字或導入中文論文，但實際的涵蓋範圍與引用圖譜則取決於資料供應商是否收錄並提供規範的元數據。

對於中文核心期刊、學位論文以及本地資料庫中的資料，應同時使用知網、萬方、維普或學校資料庫等渠道來進行搜尋。ResearchRabbit無法取代中文專業資料庫所提供的完整搜尋功能。

價格與版本對比

免費版包含什麼？

Free Forever的價格為0美元，目前可進行無限制次數的搜尋，能使用無限量的資料庫與合集，還支援共享協作、資料庫上傳、引用及相似論文檢索、引用圖譜、筆記與顏色標記功能，同時最多可搜尋50篇參考論文。

免費版已足以完成聚焦型文獻綜述，官方承諾長期保留免費層。其限制主要在於大型搜尋的種子數量、進階篩選以及專案隔離功能，而非封鎖核心圖譜功能。

ResearchRabbit+價格

ResearchRabbit+的月費為12.5美元，年費則為120美元，換算下來就是每月10美元，這樣一來可以節省約20%的費用。中國等100多個國家和地區可以在升級頁面獲得購買力平價折扣，具體的優惠代碼和金額則需要登入後才能查看。

RR+適合大型綜述、多個並行研究項目，以及需要精細控制檢索結果的使用者。訂閱費用用於維持免費層的運作，但並非每位研究人員都必須升級。

RR+高級搜尋

付費版提供更細化的關鍵字、期刊及日期範圍等控制功能，可尋找主題交集、聚焦小眾領域、排除不相關的分支，並協助檢查綜述中可能遺漏的連結。

高級篩選能提升效率，但無法自動證明搜尋結果的完整性。系統性文獻回顧仍應記錄所有條件與篩選過程，並由至少一名研究人員對關鍵結果進行核驗。

RR+多項目

Multiple Projects允許為不同的論文或專案分別管理文章、合集和筆記，如此一來，某個主題的儲存行為就不會影響到另一個主題的推薦結果。對於同時撰寫多篇論文或指導多個專案的用戶而言，這種方式比將大量合集堆放在同一個資料庫中更為清晰。

研究完整性信號與提醒

RR+定價頁面列出了信號警報，用於提示與研究完整性相關的資訊，並降低遺漏風險。此類信號應作為進一步核查的線索，不能直接取代撤稿資料庫、期刊通知以及人工研究品質評估。

機構方案

Institution提供量身定做的報價服務，其內容包括RR+功能、批量折扣、LibKey研究圖書館整合功能、用戶管理、使用統計以及專屬技術支援。高校或研究機構在採購時，應確認身份驗證、圖書館資料連結、資料處理方式、帳戶遷移以及使用分析的範圍。

ResearchRabbit與資料庫的關係

ResearchRabbit官方明確建議與圖書館資料庫併用。傳統資料庫擅長結構化檢索、學科索引、全文取得以及可重複的檢索；

ResearchRabbit擅長從既有論文出發進行網絡發現、可視化與迭代擴展。

最穩妥的工作流程是先在專業資料庫中建立可重複的檢索方式，再將相關或關鍵論文導入ResearchRabbit進行前後向追蹤，最後回到機構館藏或出版商頁面以取得全文。

能否下載論文全文？

ResearchRabbit主要顯示論文的元資料、摘要以及外部連結，並非用於規避付費壁壘以下載完整內文的工具。能否取得完整內文，則取決於是否為開放取得資源、出版商的規定、作者是否將其檔案上傳，或是其所在機構是否有相關的訂閱服務。

遇到付費論文時，可透過學校圖書館、館際互借、作者公開版本或合法的開放取得管道來尋找，不能將記錄被檢索到理解為已獲得全文授權。

ResearchRabbit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ResearchRabbit中上傳有權使用的資料或輸入檢索問題；
3. 先用ResearchRabbit如何使用AI？建立框架，再通過1億多篇論文數據庫補充證據；
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ResearchRabbit如何使用AI？、1億多篇論文資料庫與關鍵字、題名與DOI搜尋形成固定研究步驟；
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；

是否適合系統綜述？

• 它適合用於補充引文追蹤、發現遺漏以及理解研究網絡，但不應作為系統綜述的唯一資料庫；
• 單獨依賴網路算法可能偏向引用豐富、元數據完整或已形成成熟網絡的研究，也可能低估新發表和小眾地區文獻；
• 系統綜述需配合預註冊方案、多個資料庫、重複篩選、品質評估和PRISMA記錄；
• ResearchRabbit可保存發現過程，但不能自動完成全部合規要求；

GitHub與開源狀態

ResearchRabbit的核心搜尋功能、圖譜功能、Web應用程式以及推薦算法均非開源產品。官方的GitHub帳戶目前僅公開了與Amplitude分析服務相關的Python用戶端分支，並未公開完整的ResearchRabbit平台源代碼。

在 GitHub 上，名為 research-rabbit 的本地研究代理、下載器以及 LangGraph 專案，大多屬於第三方或其他產品，與該學術引用圖譜工具無關。此類專案應被標記為閉源 SaaS，不能僅憑同名儲存庫就認定其可進行私有部署。

適合哪些用戶？

• 準備課程論文、畢業論文和博士論文的学生；
• 從事敘述性綜述、範圍性綜述或系統性綜述研究的學者；
• 需要發現奠基論文、最新論文和跨學科連接的團隊；
• 使用Zotero、EndNote或Mendeley來管理參考文獻的使用者；
• 需要與導師、合作者共享閱讀清單和筆記的課題組；
• 希望用圖譜展示研究脈絡和作者網絡的教師。

產品優勢

• 免費版保留完整的核心文獻發現和圖譜能力；
• 3.1億多篇論文資料庫覆蓋範圍廣；
• 引用網路能發現關鍵詞表達不同的相關研究；
• 核心推薦不依賴大語言模型生成內容；
• 支援Collections、筆記、協作和公開分享；
• 能與Zotero及BibTeX研究流程銜接。

限制與注意事項

• 元數據、引用和作者消歧可能不完整，推薦也會受種子論文偏差影響；
• 它不能保證全文可被訪問、檢索的完整性、論文品質或引用準確性，重要資訊必須回到原論文及專業資料庫核對；
• 免費版單次最多50篇種子，RR+雖提高到300篇並增加篩選，仍不是自動系統綜述工具；
• 公開分享合集前還要檢查筆記與未發表研究資訊；

常見問題

ResearchRabbit免費嗎？

有永久免費版，包含不限搜尋、不限合集、引用圖譜、協作以及最多50篇種子論文，足以完成大多數聚焦型文獻發現。

RR+多少錢？

每月費用為12.5美元，全年則為120美元；若按年支付，則等於每個月10美元。中國等符合條件的國家和地區，可在登入後的升級頁面查看折扣優惠。

ResearchRabbit會用AI生成論文摘要嗎？

其核心建議是不要使用大型語言模型，而應以引用、共引、作者及合著者之間的關係作為依據。摘要與元資料雖來自學術資料來源，但仍需核對原文。

可以和Zotero同步嗎？

目前可授權導入Zotero合集，並透過BibTeX將新發現的資料導回Zotero；官方說明中的完整雙向同步仍在開發中。

能替代Google Scholar、PubMed或Web of Science嗎？

不行。它適合用於補充網路發現與引用追蹤的功能，應與圖書館資料庫及學科資料庫結合使用。

ResearchRabbit是開源的嗎？

不開源。官方GitHub並未公開完整搜尋、圖譜及推薦平台的原始碼，同名第三方倉庫也不是官方產品。