湖北
第一步：创建文献知识库
打开 Topbeeai 后，首先需要创建一个属于自己的文献知识库。你可以把它理解成一个"专属文献库"，所有的 PDF 上传、AI 问答、空白分析都会基于这个知识库来进行。
创建过程很简单，点击"新建知识库"，给知识库起个名字（建议用研究方向命名，比如"深度学习在医学影像中的应用"），系统会自动为你搭建好底层的知识索引框架。一个账号可以创建多个知识库，方便不同课题分开管理。
第二步：上传 PDF 文献
知识库搭好之后，就可以往里填充文献了。Topbeeai 支持直接上传 PDF 格式的论文，建议至少上传 3 篇以上——文献太少的话，后续的对比分析和空白挖掘的效果会打折扣，毕竟 AI 也需要足够的"素材"才能找出共性规律和差异点。
上传速度很快，几十页的英文论文基本几秒钟就解析完毕。系统会自动提取文献的标题、作者、摘要、关键词等元数据，不需要手动填。我一般会把同一主题下比较核心的 10-15 篇论文一次性上传，这样知识库的覆盖面比较全。
第三步：一键搜索相似文献
这是我个人觉得比较实用的功能。上传完基础文献后，Topbeeai 可以基于你已有的文献内容，自动在数据库中搜索高度相关的研究，然后一键添加到知识库中。
举个例子，我上传了 5 篇关于"图像分割 + Transformer"方向的论文，系统帮我匹配到了另外 8 篇我没搜到的相关文献，其中有几篇是刚发出来的预印本。这个功能相当于帮你做了一次系统性的文献补全，省去了自己在各大学术数据库里反复调整关键词搜索的时间。
第四步：AI 问答——让知识库"活"起来
文献收集完之后，真正好用的地方在于 AI 问答。你可以在对话框中用自然语言提问，AI 会基于你知识库中的文献给出回答，并且会注明答案来源于哪篇论文的哪个部分。
比如我问："这十几篇论文中，模型训练普遍用的是什么优化器？效果差异大吗？" 系统很快给出了对比总结，还标注了每篇论文的具体参数设置。这对于写文献综述中的横向对比表格非常有帮助——以前我自己手动做这件事，至少要花一两天。
第五步：研究空白分析——找 gap 的神器
对于开题和找创新点来说，这一步可能是最关键的功能。Topbeeai 会在你已有文献的基础上，从研究问题、方法选择、数据集使用、评价指标等多个维度，帮你分析当前研究还存在哪些空白点或可改进的方向。
比如我的知识库分析结果显示：现有研究大多集中在监督学习范式下，半监督和自监督方法在特定医学图像模态上的探索非常有限，且公开数据集以 CT 为主，MRI 相关的 benchmark 明显不足。这几个点后来都成了我开题报告中"研究动机"部分的重要论据。
使用小结
整体用下来，Topbeeai 比较适合以下场景：
- 开题/选题阶段，需要系统梳理文献和找研究缺口
- 写文献综述，需要横向对比多篇论文的异同
- 导师突然让你"回去看看这个方向有没有人做过"
当然，AI 生成的分析结论仍然需要通过自己阅读原文来验证和深化——工具辅助的是效率和视野，真正的学术判断力还是得靠自己的积累。但至少在文献调研这个环节，它确实省下了不少重复劳动的时间。
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