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Undermind 是一个以“查全”为目标的 AI 文献检索工具。它不是简单地对关键词做语义匹配，而是模拟研究者的检索过程：反复扩展术语、追踪引文、评估相关性，最后给出一个按相关度排序的结果集。
它适合处理那种“知道应该有人做过，但搜不到”的题目——尤其是跨学科的方法学文献，比如把网络药理学方法用在某种复方上的研究，关键词往往散落在不同领域。
- 资源类型
- AI 搜索与研究
- 适合人群
- 科研
- 主要领域
- 深度文献检索 · 相关性排序
- 访问方式
- 需注册；按检索额度订阅
01适合与不适合的题目
适合：边界模糊、术语不统一的交叉题目；需要补漏的综述；进入新领域时的广度扫描。
不适合：需要严格可复现检索式的系统评价（它的排序过程不完全透明）；查特定一篇论文；查中文文献。系统评价的检索仍应在 PubMed、Embase 等库中用明确检索式完成。
02怎么用结果
把高相关文献作为种子，提取其关键词与引文网络，再回到专业数据库构建检索式，是目前比较稳妥的用法。
03记录与复现
AI 检索的过程难以完全复现，写方法学时不能只写“使用某 AI 工具检索”。建议保存提问原文、检索日期、结果列表与筛选记录，作为补充材料，正文仍以数据库检索式为主。
