AI 기반 연구 흐름 정리
논문을 읽고,자료를 모아,다음 실험으로 이어갑니다
gennote.io는 논문 검색, 구조화된 Finding, Chopa AI 리서치, 분자 시뮬레이션을 하나의 연구 흐름으로 연결합니다. 출처와 한계를 확인하면서 흩어진 자료를 가설과 실험 계획으로 정리할 수 있습니다.
논문 기반 답변 · Finding 추출 · 시뮬레이션 해석 · 연구 카드 정리
흩어진 자료를 실험 계획으로 정리합니다
01
description
논문
찾고 읽기
02
psychology
Finding
핵심 정리
03
science
시뮬레이션
구조 예측
04
category
카드
가설 관리
05
article
초고
작성
—
색인된 논문
—
검색 가능 단위
—
추출된 Finding
24h
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주요 기능
gennote.io가 하는 일
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논문 수집
PubMed와 OpenAlex에서 매일 자동 수집합니다. 안과, HNSCC, 펩타이드, 노화 연구를 다룹니다.
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RAG 질의응답
연구 질문을 입력하면 코퍼스에서 추출한 구조화 PICO+ Finding과 인용 기반 답변을 제공합니다.
hub
지식 그래프
논문을 구조화된 지식 그래프로 변환해 임상 마커와 보고된 결과를 연결합니다.
smart_toy
Chopa 에이전트
텔레그램 기반 AI 연구 파트너. 질문하고, 분석을 요청하고, Finding을 자연어로 검토하세요.
나>
@Chopa HNSCC에서 MET 증폭에 대한 최신 논문 찾아줘
chopa>
12개 논문 찾았어요. 가장 강한 신호는 Chen 2024 — MET 키나제 (PDB 3LQ8)에 대해 capmatinib 도킹해볼까요?
나>
응, 걸어줘
chopa>
Boltz-2 대기열 등록 · A10G · 예상 3분. 결과 나오면 그림 카드로 묶어드릴게요.
나>
01 / 데이터 인프라
- 의미 기반 지식 그래프
- pgvector 임베딩 저장소
- PubMed 실시간 동기화
- 전용 코퍼스 엔진
02 / 검색 계층
- BM25 + 벡터 하이브리드 검색
- PICO+ 구조화 추출
- 인용 위치 기반 청킹
- 논문 간 중복 제거
03 / 에이전트 지능
- Claude/Gemini 다중 모델
- ReAct 의사결정 로직
- 자율 논문 탐색
- 연구 카드 합성
중요
책임 있는 사용
임상 도구가 아닙니다. 이 시스템의 결과를 환자 치료 결정에 사용해서는 안 됩니다.
AI 생성 요약은 반드시 검증해야 합니다. 항상 원문을 확인하세요. [Author2024_s2_c1] 같은 인용 라벨은 원본 위치로 연결됩니다.
연구 결과는 생성이 아닌 추출입니다. 이 시스템은 문헌에 존재하는 것을 표면화할 뿐, 내용을 생성하지 않습니다.