AskChem: 화학 문헌 종합을 위한 클레임 중심 인프라
AskChem: Claim-Centered Infrastructure for Chemistry Literature Synthesis
July 30, 2026
저자: Bing Yan, Gregory Wolfe, Stefano Martiniani, Kyunghyun Cho
cs.AI
초록
화학 문헌 종합은 종종 여러 출판물에 흩어져 있는 특정 발견들을 수집해야 하지만, 기존의 문헌 검색 시스템은 주로 순위화된 문서 목록을 반환한다. 그 결과, 과학자와 AI 에이전트는 관련 정보를 찾고, 출처를 검증하며, 논문 간 답변을 수동으로 조합해야 한다. 우리는 논문 간 화학 검색을 위한 주장 중심 인프라인 AskChem을 제시한다. AskChem은 검색의 단위를 논문에서 출처를 포함한 주장으로 전환한다: 각 논문은 원자적이고 유형화된 주장들로 변환되며, 각 주장은 출처 DOI와 원문 그대로의 인용 또는 명시적 증거 위치 표시자에 근거한다. 이 공유 주장 저장소를 기반으로 AskChem은 검색과 종합을 위한 상호 보완적 구조를 제공한다: 계층적 검색 및 탐색을 위한 안정화된 다면 분류 체계, 관계를 통해 주장들을 연결하는 증거 그래프, 그리고 색인된 논문을 과학적 원리에 따라 배치하는 탐색적 동적 분류 체계이다. AskChem은 현재 147K개 논문의 240만 개 주장을 색인하며, 웹 인터페이스와 AI 에이전트를 위한 REST, SDK 및 MCP 접근을 제공한다. AskChem-Bench에서 GPT-5.5 판독기를 AskChem에 근거시켰을 때 100%의 확인 가능한 DOI를 산출했으며, 이는 검색 없이 얻은 88.3%와 대비되고, 테스트된 다섯 시스템 중 가장 높은 인용 밀도를 보였다. AskChem은 https://askchem.org에서 운영 중이다.
English
Chemistry literature synthesis often requires assembling specific findings scattered across many publications, yet existing literature-search systems primarily return ranked document lists. As a result, scientists and AI agents need to locate relevant information, verify their provenance, and assemble cross-paper answers manually. We present AskChem, a claim-centered infrastructure for cross-paper chemistry search. AskChem changes the unit of retrieval from the paper to the provenance-carrying claim: each paper is converted into atomic, typed claims, each grounded by a source DOI and a verbatim quote or an explicit evidence locator. Over this shared claim store, AskChem exposes complementary structures for search and synthesis: a stabilized faceted taxonomy for hierarchical retrieval and browsing, an evidence graph linking claims through relations, and an exploratory living taxonomy that situates indexed papers under scientific principles. AskChem currently indexes 2.4M claims from 147K papers and provides a web interface, as well as REST, SDK, and MCP access for AI agents. On AskChem-Bench, grounding a GPT-5.5 reader in AskChem yields 100% resolvable DOIs, compared with 88.3% without retrieval, and the highest citation density among five tested systems. AskChem is live at https://askchem.org.