实战案例：用提示词把50篇论文读成一篇文献综述

背景

某研究生需在两周内围绕「大语言模型的幻觉缓解方法」完成一篇文献综述，初始搜集到 50 篇候选论文，时间紧、外文多。借助提示词把「泛读→精读→综述」流程化。

第一阶段：论文筛选（降噪）

提示词

你是一位文献筛选助手。以下是50篇论文的标题+摘要，请：
1. 按「直接相关 / 弱相关 / 不相关」三级分类
2. 直接相关的定义：明确提出 hallucination 的缓解技术（如 RAG、自洽、知识校准）
3. 输出直接相关论文清单（编号+一句话贡献）
仅依据摘要判断，不确定标[待读全文]。

产出：从50篇筛出18篇直接相关，避免平均用力。

踩坑：初版未定义「直接相关」，AI 把「提及幻觉」也算相关，导致清单虚胖。补定义后精准。

第二阶段：结构化速读

对18篇逐批送入，使用统一模板：

请按固定结构总结这篇论文：
- 研究问题：
- 方法（一句话）：
- 关键实验/数据：
- 局限：
- 与我主题「幻觉缓解」的关系：
输出JSON，便于我汇总。

价值：每篇输出同构 JSON，后续可直接拼表对比。

第三阶段：观点对比与聚类

以下是18篇论文的结构化摘要（JSON数组）。请：
1. 将方法聚为3-4类（如检索增强、解码策略、训练对齐、后处理）
2. 每类指出：代表论文、共同思路、优劣
3. 找出2个尚未被充分解决的问题（研究空白）

产出：清晰的方法谱系 + 两个可写进「未来方向」的空白点。

第四阶段：综述大纲与初稿

复用 academic-literature-review-template 思路：

基于上面的聚类结果，生成文献综述大纲：
1. 引言（背景+本文贡献）
2. 分类框架
3. 各类方法详述（每类2-3篇代表）
4. 对比表（维度：成本/效果/适用场景）
5. 研究空白与趋势
然后撰写「引言」与「分类框架」两节的初稿（学术语气，引用编号用[1][2]）。

成果与复盘

注意：AI 生成的「研究空白」有时是基于摘要的推测，必须用原文核实；引用编号需人工对应真实文献，防止虚构参考文献（幻觉高发区）。

关键经验

1. 先定义再筛选：分类标准不明确，AI 就会放宽口径
2. 统一输出结构：JSON/表格让多文档可聚合
3. 聚类后再写：避免一篇一篇堆砌，先有框架
4. 人工守住事实关：方法名、数据、引用必须回原文校验

来源：基于研究生文献综述实战流程整理，结合 academic-literature-review-template 思路