InterSearch A proof of concept application for structured query building with LLM capabilities
Creators: name: Ασημακόπουλος, Βασίλειος Β.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Query Builder
AI chatbot
LLM
Νευρωνικά δίκτυα
Εργαλείο δημιουργίας ερωτημάτων
Ψηφιακός βοηθός με τεχνητή νοημοσύνη

description: Traditionally, researchers seeking academic papers were required to spend extensive hours searching through university libraries to locate relevant materials. With the advent of the Internet, digital libraries and academic organizations developed online repositories equipped with their own search engines, enabling users to retrieve research papers by formulating keyword-based queries. However, constructing precise search queries remains a challenge, as each database follows a unique syntax and glossary. In the era of Artificial Intelligence (AI) and Large Language Models (LLMs), research discovery has been further revolutionized. Modern LLM-powered applications, such as ChatGPT and Gemini, can assist researchers by generating well-structured search queries tailored to specific academic databases. For instance, databases like PubMed provide detailed search syntax guidelines, and an LLM can leverage these rules to construct optimized queries. In this thesis, we present an application that harnesses LLMs to streamline the research process by automating query generation. Our system allows users to input their research intent in natural language, after which the LLM formulates a refined search query aligned with the specific database’s search framework. Additionally, the system provides an explanation of the query structure, enhancing user comprehension of how the search parameters were determined. This approach significantly reduces the time and effort required for academic research while improving search precision and efficiency.
description: Παλιότερα οι ερευνητές που ήθελαν να αναζητήσουν ακαδημαϊκά άρθρα ή βιβλία έπρεπε να αφιερώνουν ατελείωτες ώρες σε πανεπιστημιακές βιβλιοθήκες, με την προοπτική ότι το άρθρο που ψάχνουνε να βρίσκεται εκεί. Με την έλευση του Διαδικτύου, πανεπιστήμια και οργανισμοί ανέπτυξαν διαδικτυακά αποθετήρια εξοπλισμένα με τις δικές τους μηχανές αναζήτησης, επιτρέποντας στους χρήστες να ανακτούν ερευνητικές εργασίες διαμορφώνοντας ερωτήματα βάση λέξεων-κλειδιών. Ωστόσο η κατασκευή ερωτημάτων για την αναζήτηση άρθρων παραμένει ένα αρκετά δύσκολο έργο για τους ερευνητές, διότι κάθε μηχανή αναζήτησης ακολουθεί το δικό της λεξιλόγιο. Στην εποχή της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) και των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLMs), σύγχρονες εφαρμογές, όπως το ChatGPT και το Gemini, μπορούν να βοηθήσουν τους ερευνητές, δημιουργώντας δομημένα ερωτήματα, προσαρμοσμένα στο κατάλληλο λεξιλόγιο που απαιτεί η κάθε μηχανή. Για παράδειγμα, μηχανές αναζήτησης όπως το PubMed παρέχουν μια τεράστια γκάμα από αναλυτικές κατευθυντήριες οδηγίες για τη σύνταξη ερωτημάτων, έτσι ο ερευνητής θα πρέπει να καταβάλλει μεγάλη προσπάθεια να διαβάσει το εγχειρίδιο χρήσης της συγκεκριμένης μηχανής αναζήτησης, και ίσως να πρέπει να αποστηθίσει και κάποιες λέξεις-κλειδιά. Από την άλλη ένα LLM μπορεί να αξιοποιήσει αυτούς τους κανόνες για να δημιουργήσει βελτιστοποιημένα ερωτήματα, χωρίς να καταβάλει όλη αυτήν την προσπάθεια. Έτσι ο ερευνητής εκμεταλλευόμενος αυτήν την τεχνολογία ελευθερώνει χρόνο από την καθημερινότητα του, τον οποίο μπορεί να αφιερώσει στο ερευνητικό του έργο. Στην παρούσα διπλωματική εργασία, παρουσιάζουμε μια εφαρμογή που αξιοποιεί τα LLMs για να απλοποιήσει τη διαδικασία κατασκευής ερωτημάτων μέσω της αυτοματοποίησης τους. Η εφαρμογή επιτρέπει στους χρήστες να εισάγουν το ερευνητικό τους ερώτημα στην αγγλική γλώσσα, το οποίο διαμορφώνεται σε ένα βελτιωμένο ερώτημα αναζήτησης, ευθυγραμμισμένο με τους κανόνες της εκάστοτε μηχανής αναζήτησης. Επιπλέον, το σύστημα μπορεί να εξήγησει την δομή του ερωτήματος, ενισχύοντας την κατανόηση του χρήστη σχετικά με τον τρόπο καθορισμού των παραμέτρων αναζήτησης. Αυτή η προσέγγιση μειώνει σημαντικά τον χρόνο και την προσπάθεια που απαιτούνται για την ακαδημαϊκή έρευνα, βελτιώνοντας παράλληλα την ακρίβεια και την αποδοτικότητα των αναζητήσεων.