0. 摘要

随着计算机领域文献数量的指数级增长，传统基于关键词的检索方法在查询效率和表达能力上面临显著瓶颈。本文聚焦生成式 AI（以 ChatGPT 为代表）在文献检索中的辅助作用，系统分析其在自然语言对话式检索、语义扩展与查询优化、快速摘要与要点提取，以及跨语言和跨领域检索等方面的优势。同时，深入探讨了生成式 AI 在知识更新滞后、内容“幻觉”现象、引用与溯源困难、隐私与版权风险，以及专业术语处理等关键局限。针对上述挑战，本文提出了生成式 AI 与传统数据库协同检索、强化人工核验、动态模型更新与插件接入，以及严格引用原始文献等改进建议。最后，展望了构建实时更新知识库、完善可追溯引用体系和优化提示工程的研究方向，为生成式 AI 在学术文献检索中成为高效、可靠的智能助手提供了路径指引。

关键词：文献检索；人工智能；大语言模型；

1. 引言

1.1 研究背景与意义

近年来，计算机领域的研究成果持续爆发式增长，导致相关文献数量呈现指数级上升趋势。这一现象在推动学术进步的同时，也给研究者带来了前所未有的检索压力。传统的关键词检索方法在面对庞大而复杂的文献库时，逐渐暴露出查询效率低下、检索结果覆盖率有限以及对复杂查询意图支持不足等问题。Blackburn 等人基于 ACM 数字图书馆中 1990–2012 年的文献与作者数据，分别从整体出版物、特殊兴趣小组（SIG）、顶级会议、机构、学者群体以及博士毕业生等多个视角展开定量分析，以期全面刻画计算机领域的出版与作者增长趋势。作者将研究者按发表持续年限划分为“新手”（Ne = 2）、“成熟”（Ne = 5）以及“资深”（Ne = 10）三类，对比了不同经验层级的增长速率，并分别使用“原始论文数（raw count）”和“分权贡献度（fractional contribution）”两种指标来度量作者产出。研究发现，计算机领域论文总量以约9.3%/年速度增长，约每八年翻一番；而作者总数的年均增长率高达10.6%，且在各经验层级中均保持一致。这一差异表明，新进入研究领域的作者人数增速超过论文产出增速，导致平均每位作者对单篇论文的“分权贡献度”下降，并进一步加剧了文献量的扩张与检索难度。^[Blackburn, S. M., McKinley, K. S., & Xie, L. (2019). Author growth outstrips publication growth in computer science and publication quality correlates with collaboration. arXiv preprint arXiv:1909.02212.] 具体而言，研究者在使用传统检索工具时，往往需要多轮调整关键词组合，才能较为准确地获取所需文献，这无疑增加了学术调研的时间成本。

在此背景下，生成式 AI 技术，尤其是以 ChatGPT 为代表的大语言模型，凭借其强大的自然语言理解与生成能力，展现出在文献检索领域的广阔应用前景。与传统检索方式相比，生成式 AI 不仅能够更好地理解复杂的自然语言查询，还可以根据用户的上下文信息动态生成检索建议，提升查询的相关性和准确性。孙伟伟，闫令勇等人在《Is ChatGPT Good at Search? Investigating Large Language Models as Re-Ranking Agents》中的研究表明，经过合理提示的生成式大型语言模型具有强大的排序能力，不仅能够在现有数据上取得优异表现，在面对全新、未知知识时也具备良好的泛化能力。此外，通过排列蒸馏，可以将大型模型的排序能力有效压缩至小型模型中，显著提升推理效率，为实际搜索系统提供了新的可行路径。^[Sun, W., Yan, L., Ma, X., Wang, S., Ren, P., Chen, Z., … & Ren, Z. (2023). Is ChatGPT good at search? investigating large language models as re-ranking agents. arXiv preprint arXiv:2304.09542.]此外，生成式 AI 具备一定的归纳与总结能力，能够在文献推荐过程中辅助用户快速理解文献主题与研究趋势，从而有效缓解信息过载问题。

因此，基于 ChatGPT 等生成式 AI 的文献检索辅助机制，有望成为解决当前检索瓶颈的重要工具。然而，这一新兴技术在实际应用中仍存在诸多挑战和局限，亟需深入分析其优势与不足，以指导未来相关系统的设计与优化。

1.2 主要研究内容

本文围绕生成式 AI（以 ChatGPT 为代表）在计算机领域文献检索中的应用展开系统分析，旨在通过全面的优劣对比，为学术界与技术开发者提供实践参考。面对海量信息环境，如何合理利用生成式 AI 提升检索效率、优化检索体验，是当前值得深入探讨的重要课题。

首先，本文将重点梳理生成式 AI 辅助文献检索所带来的主要优势。生成式 AI 能够理解自然语言复杂查询，通过上下文理解和语义扩展生成高质量的检索建议，显著降低关键词设计难度，提升检索覆盖率。同时，生成式 AI 可以根据用户查询意图，动态调整推荐策略，具备一定的主动引导和归纳总结能力，有助于提高文献筛选的效率和质量。

其次，本文也将系统阐述生成式 AI 在文献检索应用中的局限性。尽管生成式 AI 在对话式交互和语义理解方面具有显著优势，但其存在模型幻觉、生成结果不稳定、缺乏文献溯源能力等问题，可能导致检索结果的准确性与可验证性不足。此外，现阶段的生成式 AI 仍然高度依赖预训练数据，对于最新研究成果的覆盖滞后，容易遗漏前沿文献。

最后，本文将基于对优势与局限的系统分析，提出针对性改进建议，如将生成式 AI 与传统检索系统深度融合、引入文献溯源机制、优化提示工程（Prompt Engineering）设计等，以期为生成式 AI 在学术文献检索中的应用提供切实可行的发展路径。

2. 生成式 AI 辅助文献检索的主要优势

2.1 自然语言对话式检索

2.1.1 基于语义理解的检索模式

生成式 AI 支持自然语言对话式检索，显著降低了用户的操作门槛。与传统基于布尔运算符或特定搜索引擎语法的检索方式不同，用户无需掌握复杂的检索规则，仅需通过口语化或书面化的自然语言直接描述检索需求，AI 即可基于其强大的语义理解能力，自动解析用户意图并生成高质量的检索策略。

这种对话式交互不仅提升了用户体验，还有效扩展了检索表达的灵活性。无论是模糊查询、复杂问题，还是多轮补充需求，生成式 AI 均能够通过自然语言连续理解与调整，动态优化检索路径。Fengran Mo, Kelong Mao等人，在《A Survey of Conversational Search》中提出：搜索引擎作为现代信息获取的基础工具，在日常生活中已经不可或缺。随着人工智能和自然语言处理（NLP）技术的快速发展，尤其是大型语言模型（LLMs）的广泛应用，搜索引擎的交互方式正从传统的关键词检索逐步演变为更加自然、智能的对话式搜索（Conversational Search）模式。并系统回顾了对话式搜索的研究进展，重点分析了其核心技术与未来发展趋势。对话式搜索作为新一代搜索引擎的重要方向，具备以下优势：1.支持复杂查询意图的表达。2.能够在多轮对话中持续维护用户上下文。提供更强的信息整合与处理能力，显著提升用户体验。^[Mo, F., Mao, K., Zhao, Z., Qian, H., Chen, H., Cheng, Y., … & Nie, J. Y. (2024). A survey of conversational search. arXiv preprint arXiv:2410.15576.]。相比传统检索方式，这种模式极大地降低了非专业用户的使用门槛，并有助于提升检索效率和结果的相关性。

2.1.2 基于多轮对话式的交互式筛选与个性化推荐

生成式 AI 支持多轮对话式的交互式筛选与个性化推荐，显著提升了文献检索的精准性与灵活性。与传统检索系统一次性返回静态结果不同，生成式 AI 能够在检索过程中持续接受用户反馈，并根据用户的即时指令（例如“我想要更多关于 XXX 的案例研究”）动态调整推荐列表。

这一机制允许用户逐步细化检索需求，通过实时交互不断优化文献筛选标准。AI 不仅可以根据用户反馈调整关键词、限定研究方向，还能智能调整推荐排序，确保检索结果与用户期望持续趋近。交互式推荐突破了传统系统对检索路径的单一依赖，为用户提供了更加灵活、高效、可控的文献检索体验。

2.2 查询优化和检索增强能力

2.2.1 语义扩展与查询优化

生成式 AI 在文献检索中具备显著的语义扩展与查询优化能力。传统关键词匹配方式往往局限于字面相同或简单变体，容易遗漏与查询意图紧密相关但表达不同的文献。而生成式 AI 能够基于上下文深入理解用户需求，自动生成同义词、相关术语以及计算机领域内的专业词汇，从而有效扩展检索范围，提升文献的召回率。Rolf Jagerman, Honglei Zhuang在《Query Expansion by Prompting Large Language Models》指出：查询扩展（Query Expansion）是信息检索系统中常用的技术，旨在通过扩展原始查询，提升搜索系统的召回率。传统方法如伪相关反馈（Pseudo-Relevance Feedback，PRF），通常依赖从检索结果中获取伪相关文档，再据此进行扩展。然而，这类方法对检索初始结果的质量高度敏感，存在一定局限。但是作者也提出了一种新颖的查询扩展方法，充分利用大型语言模型（LLMs）的生成能力，与传统方法相比具有如下优势：1.摆脱对伪相关文档的依赖。2.多种提示策略设计。3.思维链提示的优势。作者等人以此想法在 MS-MARCO 和 BEIR 数据集上进行了实验，实验结果表明：基于 LLMs 的查询扩展在检索表现上超过传统查询扩展方法（如 PRF）;LLMs 在扩展词的丰富性和相关性上表现出更强的能力。^[Jagerman, R., Zhuang, H., Qin, Z., Wang, X., & Bendersky, M. (2023). Query expansion by prompting large language models. arXiv preprint arXiv:2305.03653.]

此外，生成式 AI 可以智能识别查询中的潜在歧义，并通过调整查询结构或推荐补充关键词，优化检索路径，进一步提高结果的相关性和准确性。这一过程不仅减少了用户手动调整查询策略的时间，也显著改善了复杂检索场景下的使用体验。语义扩展与查询优化能力是生成式 AI 在文献检索中区别于传统检索系统的核心优势之一。

2.2.2 快速摘要与要点提取

生成式 AI 在文献检索后续处理阶段展现出显著的快速摘要与要点提取能力。面对检索到的大量文献，用户往往需要投入大量时间逐篇阅读以获取关键信息，而生成式 AI 能够通过对文献内容的自动解析，快速生成简明摘要，并高效提炼每篇文献的核心贡献点。Aditi Godbole, Jabin Geevarghese George等人在《Leveraging Long-Context Large Language Models for Multi-Document Understanding and Summarization in Enterprise Applications》聚焦于如何利用长上下文大语言模型（Long-context LLMs）处理和总结多文档，特别针对企业应用中的非结构化数据激增问题。作者指出：1.传统多文档总结方法在捕捉上下文、保持逻辑一致性和提取关键信息方面存在明显不足。2.长上下文 LLMs 能够有效理解跨文档的深层关联，生成连贯、准确的总结，且具备较强的跨行业适配性。^[Godbole, A., George, J. G., & Shandilya, S. (2025). Leveraging long-context large language models for multi-document understanding and summarization in enterprise applications. In International Conference on Business Intelligence, Computational Mathematics, and Data Analytics (pp. 208-224). Springer, Cham.]上下文 LLM 为企业级多文档理解与总结提供了高潜力的解决方案，但在实际部署中仍需重视数据多样性、模型偏差与伦理风险，确保技术落地的可靠性与公平性。

更重要的是，生成式 AI 还可根据用户需求，将文献的关键信息按研究方法、实验结果、应用场景等不同维度进行结构化归类，帮助用户快速把握当前研究领域的发展脉络与知识分布。此类基于生成式 AI 的要点提取功能，显著提升了文献处理效率，有助于研究者在短时间内完成高质量的文献综述与信息筛选。

2.2.3 跨语言与跨领域检索

生成式 AI 在支持跨语言与跨领域文献检索方面展现出独特优势。Changjiang Gao, Hankun Lin等人的研究《Understanding LLMs’ Cross-Lingual Context Retrieval: How Good It Is And Where It Comes From》探讨了大语言模型（LLMs）在跨语言上下文检索（Cross-Lingual Context Retrieval, CLCR）方面的能力，并首次系统性分析了该能力的形成过程及影响因素。作者采用跨语言机器阅读理解（xMRC）作为主要测试场景，全面评估了超过 40 个主流 LLM 在 12 种语言下的跨语言检索表现。研究表明部分经过后训练的小规模开源模型，其跨语言检索能力可与 GPT-4o 等闭源模型媲美，且在经过后训练（post-training）后，表现有显著提升。^[Gao, C., Lin, H., Huang, S., Huang, X., Han, X., Feng, J., … & Chen, J. (2025). Understanding LLMs’ Cross-Lingual Context Retrieval: How Good It Is And Where It Comes From. arXiv preprint arXiv:2504.10906.]所以，生成式 AI 具备强大的多语言处理与即时翻译能力，允许用户直接使用母语进行检索，同时能够理解并处理不同语种的文献资源，从而有效突破语言壁垒，帮助研究者获取更广泛、更加全面的非母语文献。

其次，生成式 AI 在跨领域知识迁移上具有明显优势。通过理解不同学科的术语体系与研究背景，AI 能够主动将其他领域（如医学、物理、社会科学）中的相关理论、方法或应用场景，智能引入计算机领域的文献检索推荐中。这种跨领域的检索能力，有助于拓展研究视野，促进学科交叉与技术创新，为计算机领域的前沿探索提供新的研究路径。

3. 生成式 AI 辅助文献检索的主要局限

3.1 内容的不可靠性

3.1.1 知识截止与更新滞后

当前生成式 AI 在文献检索应用中存在显著的知识截止与更新滞后问题。绝大多数主流大语言模型的训练数据均截止于特定时间节点，这意味着其对最新发表的会议论文、期刊文章以及快速发展的前沿研究往往无法及时掌握。Aditi Singh, Abul Ehtesham等人在《Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG》指出大型语言模型（LLMs）推动了人工智能的发展，实现了类人文本生成与自然语言理解。然而，LLMs 固定的训练数据限制了其对实时查询的响应能力，容易产生过时或不准确的回答^[Singh, A., Ehtesham, A., Kumar, S., & Khoei, T. T. (2025). Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG. arXiv preprint arXiv:2501.09136.]。尤其在计算机领域，学术成果迭代速度极快，生成式 AI 由于缺乏实时数据更新机制，容易导致遗漏重要的新兴研究。

此外，生成式 AI 并非实时检索工具，其知识库更多来源于预训练阶段的数据快照，对于会议和期刊等动态信息源的实时响应能力有限。这一局限直接影响了生成式 AI 在快速获取最新学术成果时的有效性与时效性。因此，如何通过技术手段解决知识更新滞后问题，是生成式 AI 在学术文献检索中进一步应用的关键挑战之一。

3.1.2 危险的“幻觉”现象

生成式 AI 在文献检索与信息生成过程中存在内容可靠性问题，尤其是“幻觉”（hallucination）现象的不可忽视风险。所谓幻觉，指的是生成式 AI 在回答问题或生成文献摘要时，可能凭空捏造不存在的研究成果、作者信息或文献引用，甚至出现错误归纳和事实性偏差Stephanie Lin, Jacob Hilton等人在ACL 2022年会中以《TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods》一文指出现有的大型语言模型（LLMs）在自然语言生成任务中展现了强大的能力，但缺乏真理性（Truthfulness），容易生成错误信息，尤其是模仿了人类社会中广泛传播的错误观念。当前 NLP 评价体系较少关注模型输出的真实性问题。该文提出了TruthfulQA基准测试集，用于系统性衡量语言模型是否倾向于生成符合人类错误认知的回答。并在以下几个模型（GPT-3、GPT-Neo/J、GPT-2、T5 系列模型）上进行了实验，实验结果表明：GPT-3 在 TruthfulQA 上的真实性得分仅为 58%，而人类正确率为 94%。大模型通常更容易生成错误回答，且这些错误多为模仿人类常见误区的结果。这一现象与 NLP 其他任务形成鲜明对比：在许多任务中，模型规模越大，表现越好；但在真实性任务上，规模更大的模型可能更容易“复制”错误。^[Lin, S., Hilton, J., & Evans, O. (2022). TruthfulQA: Measuring how models mimic human falsehoods. In S. Muresan, P. Nakov, & A. Villavicencio (Eds.), Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) (pp. 3214–3252). Association for Computational Linguistics.]

这一问题在学术场景尤为敏感，因为文献检索强调数据来源的准确性与可验证性。一旦生成式 AI 提供虚构或错误的信息，极有可能误导用户的学术判断，影响后续的研究质量。此外，由于当前生成式 AI 多缺乏对答案出处的明确溯源能力，用户难以对生成内容进行快速验证，这进一步放大了其内容生成的不确定性。

因此，内容生成可靠性问题是生成式 AI 辅助文献检索应用中亟需解决的核心挑战。未来系统设计应加强检索结果的可追溯性，避免 AI 输出未经验证的信息。

3.2 潜在的侵权风险

3.2.1 引用与溯源困难

在文献检索应用中，生成式 AI 的引用与溯源能力存在明显不足。与传统学术数据库（如 IEEE、ACM、Google Scholar）提供标准化文献引用与直接溯源路径不同，生成式 AI 输出的推荐结果、文献摘要或相关文献信息往往缺少完整、规范的引用格式，且文献出处不明确。

这一问题使得用户在使用 AI 推荐结果时，必须额外投入时间对文献的真实性、作者、出版时间及期刊来源进行人工核实，否则容易出现引用虚假文献或遗漏关键检索细节的风险。尤其在需要精确参考文献的学术写作与系统性综述中，AI 的引用与溯源不透明会显著影响检索的严谨性与学术价值。

因此，当前生成式 AI 在文献检索场景下仍无法取代传统数据库的标准化溯源功能，如何完善引用信息与提升溯源精度，是未来生成式 AI 学术应用亟需重点突破的问题。

3.2.2 隐私与版权风险

生成式 AI 在处理受版权保护的文献时，存在潜在的法律合规与隐私保护风险。一方面，当 AI 对付费期刊、会议论文或专利文献进行自动摘要或直接转载核心内容时，可能侵犯原始著作权人的复制和展示权，尤其是在缺乏明确授权或超出“合理使用”范围的场景下。《Generative AI Has an Intellectual Property Problem》一文指出：生成式 AI 正在广泛应用于创意行业，其通过利用数据湖和问题片段（question snippets）来提取模式与关系。然而，当前关于生成式 AI 的法律适用仍存在诸多不确定性，生成式 AI 的法律框架尚在快速演变中，企业在应用此类技术时，应重视版权合规与数据许可问题，提前布局风控措施，以减少潜在的法律纠纷。^[J. Neelbauer, “Generative AI Has an Intellectual Property Problem,” Harvard Business Review, Apr. 2023.]若未经许可将大量受保护文本公开发布，易引发版权纠纷与侵权诉讼。

另一方面，使用云端服务进行检索和生成时，研究者上传的文献或个人查询历史可能包含敏感信息，如未公开的实验数据、商业机密或个人隐私。若云服务提供商对数据保护机制不完善，存在数据泄露或滥用的风险，可能导致研究成果或个人信息外泄。同时，不同地区的隐私法规（如 GDPR、CCPA）对数据存储与跨境传输有严格要求，研究者需确保 AI 平台满足合规性标准。

3.3 领域深度与专业术语处理问题

生成式 AI 在处理高度专业化或前沿领域术语时，可能因训练数据覆盖不足而出现识别不准或生成错误的情况。对于新兴概念、专门化符号或极细分学科领域的专有名词，AI 往往难以准确匹配其精确含义，导致检索时遗漏关键文献或将无关材料误纳入结果。

此外，不同学科内部术语常伴随高度上下文依赖性，AI 在缺少足够领域监督信息的情况下，难以判断某些术语在特定研究背景中的特定含义，从而影响检索的召回率与精准度。Huu Tan Mai, Cuong Xuan Chu等人在《Do LLMs Really Adapt to Domains? An Ontology Learning Perspective》探讨了大语言模型（LLMs）在领域适应性与本体学习（Ontology Learning, OL）中的实际能力，重点分析其是否真正具备推理能力，还是仅依赖于对词汇意义的模式学习。作者通过设计对照实验，使用 WordNet 合成平行语料库（包括英文词汇与无意义词汇）进行验证，重点考察两个 OL 任务：1.关系抽取（Relation Extraction）。2.分类体系发现（Taxonomy Discovery）。实验结果表明：LLM 在面对无意义词汇语料时，并不能稳定地推理概念之间的语义关系，更多是依赖词汇习得的意义与框架；通过微调，LLM 能有效提升在词汇语义任务上的表现，即使面对领域专属、训练阶段未出现的新词汇，也显示出较好的适应性。^[Mai, H. T., Chu, C. X., & Paulheim, H. (2024, November). Do LLMs really adapt to domains? An ontology learning perspective. In International Semantic Web Conference (pp. 126-143). Cham: Springer Nature Switzerland.]因此，LLM 原生状态下并不总能真正实现领域推理，其优势主要体现在词汇层面的学习。但是微调可以显著改善 LLM 在领域本体学习中的应用前景，即便数据存在词汇重定义现象。所以，提示预训练大模型在 Ontology Learning 场景下，仍需配合领域适配策略以确保知识结构提取的准确性。

4. 总结与展望

4.1 总结与建议

一、协同使用生成式 AI 与传统学术数据库
将 ChatGPT 等生成式 AI 作为辅助工具，与 IEEE Xplore、ACM Digital Library 等权威数据库并用，可在检索覆盖率与语义理解能力之间形成互补。传统数据库负责高精度的文献溯源与元数据检索，生成式 AI 则擅长理解复杂查询、推荐相关文献主题和扩展查询表达，从而提升整体检索效率。

二、强化人工核验机制
对 AI 推荐的文献条目与自动生成的摘要，必须进行手动核验，以确保引用信息的准确性与完整性。通过严格的人工审查流程，可有效规避 AI “幻觉”现象和溯源不明带来的学术风险，维护研究成果的可靠性。

三、定期更新与插件接入
为解决模型训练数据截止导致的知识滞后问题，建议定期对生成式 AI 进行再训练，并通过插件或 API 实时接入最新文献索引。这样可确保系统持续覆盖前沿研究，为用户提供最新、完整的检索结果。

四、严谨引用原始文献
在学术写作与报告中，仅引用原始文献，不直接摘录或引用 AI 生成的摘要或段落。此举不仅遵循学术规范，还可保证引用质量，使研究成果的论据来源明确、可验证。

4.2 展望

尽管生成式 AI 在自然语言理解、语义扩展与快速摘要方面展现出巨大潜力，但在实时更新、专业深度与引用溯源等方面仍存在显著挑战。未来的研究应聚焦于：一是构建动态更新的知识库；二是完善可追溯的引用体系；三是优化提示工程以增强专业术语处理能力。只有在技术、流程与法规层面多管齐下，生成式 AI 才能成为科研工作中真正可靠、高效的智能助手，辅助科研之路方能走得更远、更稳。