用ChatGPT做文献综述？2025年6月新手到高手的操作路径
以下是一条从新手到高手、系统化地使用 ChatGPT 辅助完成文献综述的“操作路径”。结合 2025 年 6 月最新版 ChatGPT 特性（如链式思维显式、文件检索插件、API 定制化等），分为五个阶段，每个阶段包含目标、核心技能、示例 Prompt 与工具／插件建议。
阶段 1：入门——快速获取关键信息
目标
- 熟悉基本对话互动
- 快速概览领域背景与关键词
核心技能
- 定义范围：让 ChatGPT 帮你梳理研究领域核心概念与经典文献
- 生成关键词列表：提炼常用术语、同步中英文对照
示例 Prompt
“我是新手，想做‘可持续供应链管理’的文献综述。
1. 简要介绍该领域的研究背景与意义（100–150字）。
2. 列出 8–10 个常见的中英对照关键词。
3. 推荐三篇奠基性经典文献（含作者、年份、核心结论）。”
工具／插件
- ChatGPT 原生对话（不必接入插件）
- 如有“文献检索插件”（Retrieval Plugin），可同时调用 Google Scholar、Semantic Scholar 摘要
阶段 2：进阶——结构化文献收集与管理
目标
- 建立文献收集流程
- 用 ChatGPT 生成初步文献分类框架
核心技能
- 文献分类：按主题、方法、结论等维度分组
- 自动摘要：让 ChatGPT 针对指定文献生成 3–4 行的结构化摘要
- 引用格式：自动输出 BibTeX / APA / MLA 条目
示例 Prompt
“我已收集以下五篇论文（附上标题和 DOI），请：
1. 为每篇生成 4 行摘要（背景、方法、结果、贡献）。
2. 按研究方法（定量/定性/混合）将它们分类，并说明理由。
3. 给出相应的 BibTeX 条目。”
工具／插件
- 文献检索插件：可直接抓取 DOI 对应的元数据
- Reference Manager 插件（如 Zotero 集成）
阶段 3：熟练——深入比对与批判性分析
目标
- 对比不同研究间的异同与争议
- 识别研究空白和未来方向
核心技能
- 论点对比：拆解各论文的核心假设与结论
- 可视化对比表：用 Markdown 或 Mermaid 生成对比矩阵
- 批判性提问：设计针对性问题，让 ChatGPT 指出方法论或样本局限
示例 Prompt
“下面是两篇关于‘绿色供应链绩效测度’的研究摘要：
- 文献 A：XX 方法，样本 100 家制造业；
- 文献 B：YY 模型，样本 50 家零售业。
请：
1. 制作一张 3×3 的 Markdown 表格，对比它们的理论框架、数据来源和主要发现；
2. 针对表格中可能的偏误或局限，提出三条批判性意见；
3. 基于现有研究，建议下一个可探索的研究空白。”
阶段 4：精通——整合与自动化撰写
目标
- 用 ChatGPT 生成连贯的文献综述草稿
- 引入自定义 “Chain-of-Thought” 显式标注推理链
核心技能
- 分段生成：按“引言—方法论—研究结论—未来展望”分次调用
- 合并校对：让 ChatGPT 统一文风、检查引用一致性
- 显式推理：要求模型在每段落前标注 “推理步骤 1/2/3…”
示例 Prompt
“请帮我撰写文献综述的‘研究方法’部分（约 300 字），
1. 首先用‘推理步骤 1: …’的格式，说明为何要按定量vs定性分类；
2. 其次总结各类别方法的优缺点；
3. 最后给出过渡段，衔接到‘研究结论’部分。”
阶段 5：专家——插件集成与定制化 API
目标
- 将 ChatGPT 与本地文献数据库／CI/CD 流程打通
- 构建个性化 Retrieval + RAG（检索增强生成）流水线
核心技能
- 部署 Retrieval Chain：使用 OpenAI API + 自建向量数据库（Pinecone、Weaviate）
- 定制化 Prompt Template：用 LangChain、LLM-flow 等框架批量化文献综述生成
- CI/CD 集成：将文献更新自动触发综述草稿重写
操作示例（伪代码）
from langchain import OpenAI, VectorStore, RetrievalQA
# 1. 加载本地文献向量库
store = VectorStore.load("my_lit_db")
llm = OpenAI(model="gpt-4o-mini")
qa = RetrievalQA.from_llm(llm, retriever=store.as_retriever(k=8))
# 2. 定制化模板
template = """
你是一名文献综述助手。
请基于以下检索到的文献片段，生成“研究空白”段落（200字），
并在末尾列出引用编号对应文献。
"""
# 3. 批量执行
docs = qa.chain.apply({"query":"可持续供应链 未来研究空白"}, template=template)
print(docs['result'])
小结与建议
- 循序渐进：每个阶段建立在前一个阶段技能之上，务必熟练掌握并内化 Prompt 样板。
- 插件＋API：2025 年已成熟的 Retrieval Plugin、Reference Manager 插件，以及自建向量库，可大幅提升文献调用准确度。
- 透明推理：利用“显式 Chain-of-Thought”功能，保障综述脉络清晰、可审计。
- 自动化流水线：对高手来说，不断迭代你的 Prompt，最终可实现“文献更新→自动生成综述草稿”的闭环。
按照上述“新手→高手”五大阶段，结合示例 Prompt 与工具，你就能用 ChatGPT 高效、系统地完成从文献检索到高质量综述的全流程。祝你一臂之力！
