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ResearchRabbit標誌

ResearchRabbit

ResearchRabbit 能把幾篇種子論文變成相關研究的排序推薦與引用網絡圖。免費版每次搜尋最多可用 50 篇種子文章,RR+ 為規模更大的文獻回顧加入進階篩選。

研究助手教育學習#搜尋#視覺化#研究工具
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免費增值
發布日期
2026年10月3日
網域
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ResearchRabbit 工具資訊

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ResearchRabbit 是什麼?

ResearchRabbit 是一款在瀏覽器中使用的文獻回顧工具:從你已信任的論文出發,順著引用、參考文獻與作者關聯推薦相關研究。用該公司的話來說,ResearchRabbit 會分析你喜愛的論文,找出你一直錯過的研究。

它是文獻探索與引用網絡圖引擎,而不是寫作助手。該公司表示,ResearchRabbit 的核心推薦演算法並非由大型語言模型驅動。

現行服務條款由 Litmap Limited 發布,該公司以 Litmaps 名義營業,於紐西蘭註冊。網站頁尾標示「版權所有 © Litmap Limited,2016-2026,保留所有權利」。宣布改版時,該公司將這次改變歸功於與 Litmaps 的合作關係,並表示合作將帶來數以百萬計的新文章與更聰明的搜尋。

該公司稱 ResearchRabbit 受到全球 1,000,000+ 名研究人員信賴。它提供免費版與名為 RR+(ResearchRabbit+)的付費版。

核心功能

種子論文與迭代搜尋

以一篇或多篇輸入文章為起點,ResearchRabbit 會搜尋局部引用網絡,涵蓋這些起始文章的所有施引文獻與參考文獻。

搜尋會逐步擴展,因為 ResearchRabbit 會依據你選取的文章學習,並提升推薦品質。

關聯主要來自引用連結、共同參考文獻與共同作者,但 ResearchRabbit 有時也會依標題與摘要的語意相似度推斷關聯。基本搜尋設定決定候選文章的來源:與種子的所有類型關聯、僅種子的參考文獻,或僅其施引文獻。搜尋作者而非論文時,邏輯相同。

引用網絡圖與結果清單

結果會以排序清單和互動式引用網絡圖呈現。預設在網絡圖與第一頁結果中顯示最佳的 20 篇文章,可改為 10、20 或 40 篇。除了單張網絡圖,ResearchRabbit 還能把論文排到時間軸上,追蹤觀點如何興起,並找出某個領域的關鍵作者。

關鍵字搜尋

關鍵字搜尋支援布林運算子 AND、OR 與 NOT,並可用引號進行完全符合的詞組比對。該公司稱,ResearchRabbit 的關鍵字搜尋使用 Google Scholar 搜尋引擎,因此結果應與你在 Google Scholar 看到的一致。

文獻庫、收藏集與分享

  • Recently Found(最近找到): 存放你用作種子、或瀏覽過但未儲存的每篇論文,方便先瀏覽、後整理。
  • 收藏集與子收藏集: 用來保存選定論文的巢狀資料夾,可加上筆記、貼紙與顏色,方便個人整理。
  • 分享: 收藏集可透過邀請分享,每位協作者可設為 Editor(編輯者)或 Viewer(檢視者);也可透過公開連結分享,任何持有該連結的人都能檢視收藏集。

分享收藏集自新版 ResearchRabbit 於 2025 年 10 月推出後一度消失,後來作為免費版的一部分重新提供。

匯入與匯出

Zotero Importer 可將已連結的 Zotero 收藏集中儲存的論文匯入你的 ResearchRabbit 文獻庫。選取的論文可匯出為 BibTeX、RIS 或 CSV 檔案,也能一次匯出來自多個收藏集的論文。

RR+ 多了什麼

RR+ 方案將種子上限提高到 300 篇文章,並加入進階搜尋控制、多專案、Signals 警示與更快的支援回應。進階篩選涵蓋關鍵字、發表日期、以四分位(quartile)與期刊 h 指數衡量的期刊品質、開放取用 PDF,以及撤稿狀態。ResearchRabbit 已與 Signals 合作,這項服務依引用行為與引用網絡找出高風險論文,其警示會在 RR+ 中顯示於你的收藏集與新搜尋裡。

論文資料來源

資料庫涵蓋各學科 3.1 億篇以上文章,主要來自 Semantic Scholar、OpenAlex 與 Crossref。它同時收錄開放取用與非開放取用文章。該公司稱每週更新資料庫,並優先收錄文章最新、被引用次數最多的版本。

使用指南

ResearchRabbit 搜尋可以從關鍵字、DOI、既有收藏集或匯入的檔案開始。

開始搜尋

  1. 從關鍵字開始: 輸入關鍵字並按 Enter,再選取相關結果,讓它們成為這次搜尋的種子文章。
  2. 從 DOI 開始: 輸入 DOI,開啟文章的彈出視窗,點選「Similar」按鈕搜尋相似文章。
  3. 從收藏集開始: 在 Browse Library 下拉選單中選擇一個收藏集,該收藏集中的每篇文章都會被加為種子。
  4. 從檔案開始: 從 Zotero、Mendeley、EndNote 或其他書目管理軟體匯出 BibTeX 檔案並拖曳到搜尋列上,再選擇要作為種子匯入的文章。

擴展並結束搜尋

  1. 勾選看起來有用的文章;選取後它們會在右側欄排隊。
  2. 點選 Search 執行下一步,選取的文章會成為新的種子。
  3. 如果結果偏離主題,可加入更多相關種子、移除無關種子,或用 RR+ 篩選縮小搜尋範圍。
  4. 完成後,點選導覽控制項中的 X 按鈕關閉搜尋,這時可以把找到的內容儲存到收藏集。

ResearchRabbit 使用情境與範例

該公司將這款工具定位為輔助:ResearchRabbit 的設計是搭配傳統圖書館資源使用,而不是取代它們。圖書館資料庫仍是進行結構化關鍵字檢索與取得全文的地方;ResearchRabbit 則找出關鍵字遺漏的相關研究。

  • 擴充文獻回顧: 從圖書館資料庫找到的幾篇論文出發,追蹤較早、較晚與相似的研究,看看哪些研究一再出現。
  • 追溯領域根源: 一項有紀錄的教學練習給學生兩三篇近期發表的論文,要求他們用 ResearchRabbit 追溯背後的奠基文獻。
  • 尋找研究缺口: 對仍在形塑研究問題的學位論文學生,指導教授可以分享一個含 10 到 15 篇關鍵論文的入門收藏集,請他們找出尚未被研究的部分。

適用人群

ResearchRabbit 適合透過追蹤引用線索、而不是撰寫冗長關鍵字檢索式來了解一個領域的人。

  • 學生與初入職涯的研究人員: 免費版涵蓋核心工作流程;該公司自己也說,用免費版仍能做出出色的研究,只是可能多花一點時間。
  • 進行大型回顧的研究人員: 針對 100+ 篇文章的回顧,RR+ 被宣傳為人工檢查變得難以負荷時的安全網,單次搜尋最多可使用 300 篇文章。
  • 同時撰寫多篇論文的研究人員: RR+ 支援多專案,可依論文分開管理文章、收藏集與筆記。
  • 教育工作者與圖書館員: 教學材料、示範文獻庫與分享收藏集支援課堂與指導使用。

作為系統性回顧的主要檢索引擎,它較不適合。一份大學圖書館評估認為,這款工具最適合用來尋找靈感,而不是系統性的證據檢索。它也不開放給未滿 18 歲的人使用,且條款限制未經該公司核准的商業用途。

支援平台

  • 網頁應用程式: ResearchRabbit 在瀏覽器中執行,於主網站註冊與登入。
  • 介面語言: ResearchRabbit 尚未提供原生語言支援,因此該公司建議使用瀏覽器內建翻譯,它可套用到整個應用程式。
  • 行動瀏覽器: 翻譯說明涵蓋 Mac 上的 Safari,也涵蓋 iPhone 或 iPad 上的 Safari。
  • 搜尋語言: 搜尋品質因語言而異,英文涵蓋最豐富,其次是西班牙文、葡萄牙文、法文與德文。
  • 機構: 機構(Institution)方案加入透過 LibKey 與研究圖書館的整合、數千名使用者的管理,以及使用統計。

價格套餐

ResearchRabbit 價格分為三個等級,付費版 RR+ 的價格取決於你所在的國家。

方案標示價格每次搜尋的種子文章數主要內容
免費版$0最多 50 篇無限次搜尋與收藏集、分享、Zotero 匯入工具、BibTeX 匯入與匯出
RR+年繳方案每月 $10;月繳方案每月 $12.5最多 300 篇進階搜尋控制、多專案、Signals 警示、更快的支援回應
機構方案依需求洽詢未說明RR+ 全部功能、大量採購折扣、LibKey 整合、使用者管理、使用統計、專屬支援

免費版被描述為足以完成一次文獻回顧,包括無限次搜尋、無限收藏集、協作、文獻庫上傳,以及每次搜尋最多 50 篇種子文章。註冊免費版不需要信用卡。

方案卡片列出的 RR+ 價格為年繳方案每月 $10、月繳方案每月 $12.5。說明中心給出的總價為每月 12.50 美元,或每年 120 美元,可省 20%。相較之下,定價 FAQ 將每月 10 美元列為美國、英國、加拿大及其他國家的 RR+ 預設價格。它把 RR+ 描述為按月付款的進階訂閱,即使取消,存取權也會持續到方案結束。因此,FAQ 與方案卡片對 $10 這個數字的描述並不相同。

在 100+ 個國家,RR+ 依國家平價分組提供折扣。符合資格的使用者在應用程式內升級時會自動看到折扣碼,並於結帳時套用。依服務條款,所有付款均以美元計價。訂閱會自動續訂,除非取消。取消於目前已付費期間結束時生效。本文查核的條款中沒有退款規定。

ResearchRabbit 替代工具

  • Litmaps 與 Connected Papers: 一位獨立圖書館員對改版的評測稱,ResearchRabbit 是進入迭代引用追溯的友善入口,而 Litmaps 在進階視覺化與篩選方法上仍然領先,Connected Papers 仍是最快、最簡單的單一種子網絡圖。
  • 免費版與 Litmaps Pro: 同一評測認為免費版足以應付大多數探索性任務,並指出如果你需要期刊層級的篩選,Litmaps Pro 可能更有價值。
  • citationchaser: 對於最透明的系統性回顧工作流程,該評測指出免費的 citationchaser 是遙遙領先、最受歡迎的選擇。
  • Inciteful 與 Scite: 一份大學圖書館評估將用於引用網絡視覺化的 Connected Papers 與 Inciteful,以及用於引用脈絡分析的 Scite 列為可比較的工具。

注意事項

收錄缺口

  • 僅限開放元資料: ResearchRabbit 只能收錄元資料公開可得的論文,因此沒有開放取用元資料的文章及其施引文獻或參考文獻無法出現。
  • 引用次數不同: 引用與參考文獻次數可能與 Google Scholar 不同,因為後者的計算方式不同。
  • 收錄延遲: 一份圖書館科技刊物上的署名評測報導指出,與 Google Scholar 或 Scopus 相比,這款探索引擎收錄近期出版物時經常落後。
  • 偏重期刊文章: 同一評測發現,該工具針對期刊文章大幅最佳化,經常遺漏在資訊科學等領域很重要的研討會論文集與技術報告。
  • 作者姓名分散: 評測也指出,作者姓名或機構隸屬的差異可能把同一位研究人員的成果分散到多個節點。
  • 規模數字不一致: 大多數官方頁面稱有 3.1 億篇以上文章,而說明中心索引頁仍將資料庫概述為 2.7 億篇以上研究文章。

搜尋控制

  • 排序固定: 結果排序目前是固定的,使用者無法微調;篩選只能縮小哪些候選文章符合條件。
  • 不支援布林篩選: 進階關鍵字篩選中無法使用布林運算子,它採用寬鬆的關鍵字比對。
  • 不支援 Zotero 雙向同步: 該公司表示正積極開發 Zotero 雙向同步,目前論文需透過 BibTeX 匯出回到 Zotero。

獨立評估

一份大學圖書館評估首次發表於 2025 年 9 月,早於 2025 年 10 月的重新推出。它建議把 ResearchRabbit 當作探索的跳板,而不是全面或權威的檢索工具,理由是來源透明度與可重現性有限。它也發現,搜尋結果可能因輸入方式(標題或 DOI)而不同,進而影響可重現性。

使用條款

  • 年齡: 本服務供 18 歲或以上的使用者使用,未滿 18 歲者不得使用或註冊。
  • 商業用途: 條款規定,除非獲得該公司明確認可或核准,否則不得將本服務用於任何商業活動。
  • 你的資料: 儘管該公司會例行備份,使用者仍須對自己傳輸的資料負完全責任,條款也排除了對資料遺失或損毀的責任。

隱私與資料權利

  • 不用你的成果訓練: 該公司表示不會用你的文章或筆記訓練 AI 模型。
  • 不出售研究資料: 該公司也表示不會出售你的文章與筆記,也不會將其揭露給第三方。
  • 第三方 AI 供應商: 隱私權聲明稱,其 AI 產品透過包括 Databricks 與 OpenAI 在內的第三方供應商運作,並為提供這些產品而與它們分享輸入、輸出與個人資料。本文查核的次處理者清單並未列出這兩家公司。
  • 資料位置: 隱私權聲明稱 ResearchRabbit 的伺服器位於美國。
  • 處理者: 列出的次處理者包括負責雲端託管與資料儲存的 Amazon Web Services。Mixpanel 被列為產品分析服務。
  • 刪除: 應要求,帳戶及其資訊會被停用或從使用中的資料庫刪除,但部分資訊可能為防範詐欺、疑難排解或法令遵循而保留。
  • 分享的筆記: 與你分享收藏集的任何人都能看到你的筆記,其子收藏集也會一併分享。
  • 所有權: 條款規定使用者保有其貢獻內容(Contributions)的完整所有權。

FAQ

Q1. ResearchRabbit 是免費的嗎?

是的。免費版沒有時間限制,每次搜尋最多可用 50 篇種子文章;RR+ 為選用項目。

Q2. ResearchRabbit 隸屬於 Litmaps 嗎?

服務條款寫明,以 Litmaps 名義營業的 Litmap Limited 是經營 ResearchRabbit 網站的公司;改版版本則是作為與 Litmaps 合作關係的成果而宣布。

Q3. ResearchRabbit 使用 ChatGPT 或其他大型語言模型嗎?

它的核心推薦來自引用與作者網絡,而不是大型語言模型。另外,隱私權聲明將 Databricks 與 OpenAI 列為其 AI 產品的供應商。

Q4. ResearchRabbit 能在系統性回顧中取代資料庫檢索嗎?

依它自己的說法不能。該公司稱它是圖書館資料庫的輔助,上文引用的圖書館評測者也建議將它與系統性檢索搭配使用。

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