作者之前根据不同的应用场景，更新了很多关于ChatGPT辅助文献综述的教程。而今天要更新的，依旧是利用ChatGPT辅助文献综述。但是与之前的教程是有所不同的，这篇教程主要是对手中现有的大量文献进行综述，并且完成论文中综述部分的撰写。这里的大量指的是上百篇。
关键词：
现有文献；文献综述；综述撰写。
1.需要了解的信息点：
首先我们要了解综述一篇文献需要获取哪些关键信息点？只有了解了需要获知的关键信息点，我们才能以此给ChatGPT编辑出更加精准的指令提示词。
1. 研究背景与问题：文献探讨的核心问题是什么？该问题的研究背景是什么？为什么该问题具有学术或实践意义？
2. 研究目的与问题陈述：文献的研究目的是什么？研究者试图回答哪些具体的研究问题？
3. 理论框架与文献综述：研究者基于哪些理论框架？他们引用了哪些相关的文献？如何将当前研究与已有文献关联起来？
4. 研究方法：该研究使用了哪些研究方法？是定性研究还是定量研究？使用了哪些数据收集方法和分析工具？
5. 研究结果：研究发现了什么？结果是否支持研究假设或研究问题？有哪些关键数据和分析结果？
6. 讨论与结论：研究者如何解释他们的研究结果？这些结果对理论或实践有何贡献？研究者在讨论部分提出了哪些重要的见解？
7. 研究局限性与未来研究方向：研究有哪些局限性？文献是否指出未来研究的方向或提出了进一步研究的建议？
8. 实用价值与创新点：该文献的研究成果有何实际应用价值？该研究在理论、方法或实践上有哪些创新之处？
2.编辑指令提示词：
根据上面了解到文献须知信息点，来编辑一个指令提示词。指令提示词的编辑需要简洁易懂，并且包含所有需要关键信息。下面黄色划线部分为指令提示词，直接复制使用即可。
请你对下面上传的学术文献进行全面的综述，包括研究背景、研究问题、理论框架、研究方法、研究结果、讨论与结论、研究局限性及未来研究方向、以及该研究的实用价值和创新点。
综述要求：
1.研究背景与问题：概述该文献研究的背景和提出的问题。
2.研究目的与问题陈述：明确该研究的主要目标和具体研究问题。
3.理论框架与文献综述：说明该研究依托的理论基础，并简要提到文献综述的关键内容。
4.研究方法：描述研究采用的方法和工具，数据的收集与分析方式。
5.研究结果：总结该研究的主要发现和数据分析结果。
6.讨论与结论：探讨研究者如何解释结果，并提出了哪些结论。
7.研究局限性与未来研究方向：列出该研究中提到的局限性及未来可能的研究路径。
8.实用价值与创新点：指出该研究的应用价值及在理论或方法上的创新。
注意：请尽量保持综述内容的简洁性和逻辑性，使其易于理解，同时不丢失核心学术信息。
3.指令使用演示：
步骤一：打开一个ChatGPT-4o或4.0的对话框。
步骤二：复制上述的指令到输入框里发送即可。
步骤三：上传文献即可，支持word和PDF格式。
4.获取文献信息
下面我们只需要将手中现有下载好的文献，逐一发送至ChatGPT的上述对话里。然后我们需要新建一个文档，并把ChatGPT给每篇文献的综述信息复制到文档中，并且标注序号。复制的格式如下：
**1、标题：
****作者：
****发表年份：
**研究背景与问题：
研究目的与问题陈述：
理论框架与文献综述：
研究方法：
研究结果：
讨论与结论：
研究局限性与未来研究方向：
实用价值与创新点：
**2、标题：
**…
文档整理排版的格式
特别注意：文献上传至ChatGPT进行获取关键信息时，建议一篇一篇地上传。这样ChatGPT对于每篇文献的关键信息，可以精准获取。如果一次性发送的文献较多的话，获取的信息可能没有那么精准。
5.综述部分撰写
下面我们只需要将上述整理好的文档，以及下面的三条指令，分别依次发送给ChatGPT即可。下面附带全程截图演示。
上述文档中是我整理了XX篇文献的关键信息。你需要阅读文档的内容，并且熟悉文档中所有文献的关键信息。然后完成我下一步的要求。
阅读文档指令
**我需要一篇关于“XXXX”的文献综述。你将基于我提供的文档内容撰写，并引用其中的文献。**请使用APA格式引用文献，并在文中标注文献在文档中的文献标题。文献综述的结构应包括：引言、相关研究综述、研究的不足与未来发展建议、总结。篇幅为XX字左右，请保持严谨的学术语气，注重分析性评论，尽量引用与主题密切相关且存在文档中的文献。
文献综述指令(划线处可根据自己要求修改)
我需要你将上述内容中引用的文献，按照学术规范的形式生成参考文献列表，并且指出该文献在文档中编号。
生成参考文献列表指令
由于时间和篇幅原因，上图中的演示文档只有一篇文献。而我们实际操作上，可能有几十篇或者是几百篇文献。
6.总结大致流程
流程一：通过ChatGPT获取手中每篇文献的关键信息
流程二：将每篇文献关键信息按格式整理到单独文档中
流程三：将整理好的文档发送ChatGPT，并发送指令
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
