For Human Search · For Agent Calls

面向人类与 AI 的新一代知识基础设施

SciBase 覆盖公开学术文献、图书、专利等多类型知识资产,将跨源数据持续加工为可计算、可理解、可追溯、可被 Agent 直接调用的 AI-Ready Knowledge Objects。

SciBase 知识基础设施冰山概念图
01 · Overview

覆盖论文、图书、专利的知识总览

SciBase 不是传统文献检索系统,而是面向大模型时代的 AI-Ready 学术知识基础设施,强调全面性、实时性与 Agent 可用性。

多源知识资产汇聚为 AI-Ready Knowledge Objects
4.66 亿

知识记录总量,覆盖文献、图书、专利等多类型资产

3.6 亿

文献记录数,跨学科、跨语种、多来源聚合

1.06 亿

图书记录数,覆盖现代图书、古籍与手稿类知识资产

7000 万

专利记录数,支撑查新、技术情报与产业研究

2,825 万

AI-Ready OA 全文数,适用于 RAG、训练与 Agent 调用

193 万

期刊 / 会议 / Venue 覆盖,支持来源与学科过滤

语言分布 Top 5

英文 en3.01 亿
中文 zh5,071 万
德语 de2,221 万
法语 fr1,278 万
西语 es880 万

四大学科域

物理科学8,405 万
社会科学6,006 万
健康科学4,186 万
生命科学3,412 万
02 · Scenarios

面向人类与 Agent 的核心使用场景

SciBase 的核心价值不只是“检索”,而是作为 Agent 与企业系统的上游知识数据基础设施。

03 · Data Foundation Layers

SciBase 数据基座五层架构

从多源接入、原始留存、标准化解析,到知识对象、证据层与索引治理,形成可追溯、可计算、可被 Agent 调用的数据基座。

1多源接入层
接入论文、专利、图书、标准、数据集、代码等多类型来源
2原始数据层
保存原始响应、全文、文件和采集上下文,保证可追溯
3标准化与解析层
统一 schema,解析全文结构,抽取章节、图表、引用和 claims
4知识对象与证据层
生成 Paper、Patent、Book 等 canonical objects 和 evidence spans
5索引治理层
构建全文、向量、图谱、质量、版权和版本索引
04 · Entry

使用入口

Endpoints

API

智能搜索接口。输入自然语言问题,返回来自学术文献和可信网页的相关文本片段,并附带相关性分数。支持全文检索、向量语义搜索及两者融合。

POST /agentic-search
GET /content
GET /resource
POST /meta-search
GET /meta-catalog
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Agent Search

在线体验

聚焦 Agent Search:以自然语言提出研究问题,系统返回论文、专利、图书和证据片段,并展示来源、质量信号与可追溯链路。

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