卷姬是由 OpenBMB 开源社区推出的一款基于先进自然语言处理技术的长文本生成与综述工具，能够快速生成高质量的综述报告。
一、主要功能
快速生成综述报告：用户输入关键词或问题描述后，卷姬能够快速生成结构清晰、内容深入的综述报告。
多种处理模式：
普通模式：输出标题和关键词描述，适合快速获取核心信息。
专业模式：用户可自定义素材来源，选择“在线检索”或“上传文件”，适合对特定文献进行深度分析。
深度分析与逻辑整合：在多个维度（如结构、内容、观点、引用等）表现出色，生成的文章目录层次分明，内容分析深入，观点有理有据。
二、技术原理
卷姬的核心技术是 LLMxMapReduce-V2 长文本整合生成技术，由 AI9Star、OpenBMB 和清华大学团队联合研发。该技术借助文本卷积算法聚合参考文献，结合信息熵驱动的随机卷积测试时缩放方法，高效处理超长输入，提升文章质量。
三、应用场景
学术研究：帮助研究人员快速梳理特定领域的文献，生成高质量的综述报告，节省时间和精力。
市场分析：用于生成行业报告，快速整合市场信息，为决策提供依据。
教育领域：辅助教师和学生进行文献综述和课程设计。
四、使用方法
访问官网：打开 卷姬官网 并点击“开始综述”。
选择模式：根据需求选择普通模式或专业模式。
输入内容：在普通模式下输入关键词或问题描述；在专业模式下可上传文件或指定在线检索范围。
生成报告：提交后等待系统生成综述报告。
五、适用人群
研究人员：需要快速生成文献综述的学者。
市场分析师：需要整合大量市场信息的从业者。
学生与教师：用于学术写作和教学辅助。
六、优缺点介绍
优点
高效生成：能够快速生成高质量的综述报告，节省大量时间和精力。
深度分析：生成的内容逻辑严谨，学术性强，适合深度分析。
灵活定制：专业模式支持用户自定义素材来源，满足个性化需求。
缺点
依赖网络：需要稳定的网络环境才能正常使用。
功能局限：对于一些非学术性或非长文本生成的任务，可能表现不够理想。
分类标签：自然语言处理工具、文献综述工具、学术研究辅助工具