研究背景

在全球对清洁能源需求持续激增的背景下，可再生能源技术正逐步成为解决能源危机与缓解气候变化的重要手段。其中，锂离子电池因其高能量密度与长寿命，已广泛应用于电动汽车、便携电子设备和储能系统。然而，传统锂离子电池的安全性问题和能量密度瓶颈限制了其进一步发展，亟需更先进、更安全的储能技术方案。全固态电池（ASSB）由于采用固态电解质，不仅显著提高了电池安全性，还有效抑制了锂枝晶的形成，展现出更高的电压与能量密度优势，逐渐成为下一代高能量密度电池技术的重要发展方向。然而，固态电池的商业化应用仍面临电解质性能不足与界面兼容性等诸多挑战。

成果简介

近日，上海交通大学万佳雨教授团队及合作者开发了一款名为ChatSSB的智能化、个性化科研助手。该系统基于大语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）框架，集成了实时更新的前沿文献库以及专家知识库，通过动态用户反馈机制不断优化自身性能，提供精准可靠的学术问答、数据收集与自动可视化服务。本研究成果近期发表于国际著名期刊《ACS Materials Letters》，题目为“Intelligent, Personalized Scientific Assistant via Large Language Models for Solid-State Battery Research”，旨在解决全固态电池研究领域文献激增带来的信息获取与整合难题。

当前全固态电池研究领域所面临着众多挑战，同时为了应对全固态电池领域文献爆炸式增长带来的信息获取难题，我们设计了名为ChatSSB的智能科研助手平台。该平台结合了大语言模型（LLM）与检索增强生成技术（RAG），利用“双库”架构，即覆盖最新研究成果的文献数据库和融合专家反馈的专业知识库，从而确保信息提取的实时性与精准性。此外，ChatSSB还配备了用户反馈机制，能够动态优化系统表现，不断提升问答质量与可靠性。

论文详情：

1.原文链接 https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsmaterialslett.4c02674

2.文章详细中文介绍 https://mp.weixin.qq.com/s/rx-Llv1rguPJnClC6MQFYg