EvidenceGraph｜AraştırmaGrafiği
Makale, PDF veya linklerden kaynaklı grafik
EvidenceGraph｜AraştırmaGrafiği
Makale, PDF veya linklerden kaynaklı grafik
İçerik önizlemesi
Açıklama
Ne kadar çok materyal varsa, gerçek zorluk özetlemek değil; kavramlar, kişiler, olaylar ve kanıtlar arasındaki ilişkileri görebilmektir. EvidenceGraph; tezleri, makaleleri, PDF'leri, toplantı tutanaklarını veya birden fazla bağlantıyı okur; varlıkları ve ilişkileri otomatik olarak çıkarır, yinelenen kavramları birleştirir, çelişkili bilgileri işaretler ve sürüklenebilir, yakınlaştırılabilir, aranabilir ve filtrelenebilir etkileşimli bir araştırma grafiği oluşturur. Sıradan zihin haritalarından farklı olarak, her önemli düğüm ve ilişki kaynak numarası, kanıt açıklaması ve güvenilirlik içerir. Bir düğüme tıklayarak grafikte neden göründüğünü görebilirsiniz; böylece güzel görünen ancak doğrulanamayan bir ilişki ağından kaçınmış olursunuz. Tek çalıştırmada teslim edilir: - Etkileşimli tek dosya HTML - Yüksek çözünürlüklü PNG / SVG statik görseller - Düzenlenebilir Mermaid kodu - Yapılandırılmış JSON verisi - Kaynak ve çelişki listesi Araştırmacılar, öğrenciler, öğretmenler, ürün yöneticileri, danışmanlar, yatırım araştırmaları ve çok sayıda materyali işlemesi gereken bilgi çalışanları için uygundur.
İlgili beceriler
Tümünü gör
Bilgi Grafiği Motoru
Metin, dosya veya konulardan otomatik olarak beş tür grafik oluşturur (bilgi grafiği, zihin haritası, kavram haritası, akış şeması/mimari diyagramı, ilişki diyagramı). En yüksek standartta etkileşimli web sayfası, statik resim ve görselleştirme kodu olmak üzere üç bir arada çözüm sunar. Bilgi grafiği mühendisliği ve bilgi görselleştirme en iyi uygulamalarını birleştirir; ayrıntı düzeyi dinamik kontrolü, belirsizlik giderme ve yinelemeyi kaldırma, çoklu kaynak çapraz doğrulamayı destekler. Metninizi, dosyanızı veya bir fikrinizi anında sürüklenebilir, yakınlaştırılabilir, aranabilir etkileşimli bilgi grafiğine dönüştürün ve tek tıkla yüksek çözünürlüklü resim ve hazır kod dışa aktarın—bu, daha önce hiç deneyimlemediğiniz bir bilgi görselleştirme 'üç bir arada' motorudur. 🧠 Bilgi Grafiği Motoru nedir? Bu, basit bir çizim aracı değildir; tarayıcınızda gizlenmiş bir bilgi mühendisi ve görselleştirme uzmanıdır. Bir ders kitabı, bir makale, bir PDF veya sadece bir anahtar kelime verin, otomatik olarak: 🔍 Temel varlıkları çıkarır ve derin ilişkileri ortaya çıkarır. 🧱 Yapılandırılmış grafik JSON'ı oluşturur (bilgi grafiği/zihin haritası/kavram haritası/akış şeması/ilişki diyagramı). 🎨 Üç üst düzey formda çıktı verir: etkileşimli web sayfası + yüksek çözünürlüklü statik görsel + Markdown/Mermaid/Graphviz kodu. Bundan böyle bilgi düzenleme elle çizim gerektirmez ve bilgi sunumu sadece ölü bir görsel değildir. ⚡ Neden 'üst düzey'? 1. Tam otomatik 'metinden grafiğe' hattı Herhangi bir modelleme dili öğrenmeniz veya düğüm ve bağlantıları elle tanımlamanız gerekmez. İçeriği girin, motor otomatik olarak grafik türünü belirler: Akademik bilgi sistemi? → Anlamsal olarak zengin bilgi grafiği Kitap notları? → Net hiyerarşik zihin haritası Süreç ve kararlar? → Dallanmış akış şeması/mimari diyagramı Kişi ilişkileri? → Çok boyutlu ilişki diyagramı Sadece bir konu kelimesi atsanız bile, bağımsız olarak bilgi toplar, içeriği tamamlar ve grafiği oluşturur. 2. Üç bir arada çıktı, tüm kullanım senaryolarını kapsar 🖱️ Etkileşimli D3.js web sayfası: düğümleri sürükleyin, tekerlekle yakınlaştırın, tıklayarak ayrıntıları gösterin, ilgili yolları vurgulayın, anahtar kelime araması... Canlı bir harita gibi çalışır. Tek dosya HTML, sunucu gerektirmez, herhangi bir sayfaya gömülebilir veya herkese gönderilebilir. 🖼️ Yüksek çözünürlüklü statik grafik: kuvvet yönelimli düzen, renk sınıflandırması, doğrudan akademik yayınlarda, PPT sunumlarında, öğretim materyallerinde kullanılabilir; her etiket net ve okunaklı. 📜 Görselleştirme kodu: Aynı anda Mermaid ve Graphviz kaynak kodlarını üretir; geliştiriciler dokümanlara, wiki'ye, Notion'a ekleyebilir ve ikincil düzenleme ile sınırsız genişletebilir. 3. Üst düzey kullanıcı deneyimi tasarımı 🎨 Renkler varlık türüne göre otomatik olarak eşlenir, hiyerarşi düğüm boyutlarıyla ifade edilir. 🔗 İlişki etiketleri doğrudan eğriler üzerinde görüntülenir; 'içerir', 'neden olur', 'destekler' gibi ilişkiler bir bakışta anlaşılır. 💡 Herhangi bir düğüme tıklayın, ilgili olmayan kısımlar otomatik olarak soluklaşır, düşünce yoluna odaklanılır. 🔄 Düzeni sıfırlama, arama konumlandırma, yakınlaştırma ve kaydırma... tüm işlemler pürüzsüz. 4. 'Genişlik' ve 'derinliği' dengeleyen mühendislik zekası Varlık belirsizliği giderme ve yinelemeyi kaldırmadan çoklu kaynak çapraz doğrulamaya; hiyerarşi ayrıntı düzeyi kontrolünden etki alanları arası ilişkileri gösteren kesikli bağlantılara kadar—bu, bilgi grafiği mühendisliğinin en iyi uygulamalarını yansıtır, oyuncak değil, üretkenlik aracıdır. 👥 Kimler en çok ihtiyaç duyar? Öğretmenler & Eğitim İçerik Üreticileri Bir ders kitabı bölümünü etkileşimli bir bilgi haritasına dönüştürün, öğrenciler kavram ilişkilerini bir tıklamayla anlar. Araştırmacılar & Öğrenciler Literatür taramaları artık sadece metin yığını değil; bir grafikle onlarca makalenin teorik bağlantılarını netleştirin. Ürün Yöneticileri & Kurumsal Mimarlar Sistem mimarisi, iş süreçleri, özellik ayrıştırmaları anında mimari diyagrama dönüşür, iletişim verimliliği iki katına çıkar. Okurlar & Yaşam Boyu Öğrenenler Notlar artık sadece taslak değil, keşfedilebilir bir düşünce ağı; bilginin gerçekten 'birbirine bağlanmasını' sağlayın. 🚀 Şimdi, bilginizi canlandırın Siz içeriği verin, o içgörüyü sağlar. Siz konuyu verin, o sistemi kurar. Siz ihtiyacı verin, o web sayfası, resim ve kod olarak eksiksiz teslimatı yapar. Bu bir özellik değil, bilgiyi bilişe yükselten bir iş akışıdır. 'Bilgi Grafiği Motoru'nun düşüncenizin bir uzantısı olmasına izin verin, uzmanlığınızı görselleştirin ve her izleyicide 'aha anı'nı tetikleyin. — Bugünden itibaren, grafik 'çizmeyin', 'üretin'.
AraştırmaTek Tıkla Zihin Haritası 2.0
Karmaşık belgeleri, web sayfalarını veya uzun metinleri tek tıkla yapılandırılmış görsel bir zihin haritasına dönüştürün. Akademik makaleler, ders materyalleri veya teknik belgeler olsun, bu araç ana temaları ve çok düzeyli bilgi noktalarını akıllıca çıkararak konu akışını hızlıca anlamanıza yardımcı olur. Kaynak içeriğin derinlemesine analiziyle bölüm yapılarını ve kritik ayrıntıları otomatik olarak tanır ve katmanlı bir bilgi sistemi oluşturur. Bu araç, profesyonel eğitim ağacı diyagramı (PlantUML formatı) ve sezgisel merkezden yayılan radyal diyagram (Mermaid formatı) dahil olmak üzere birden fazla tarzda harita oluşturmayı destekler. Tarayıcıda görüntüleyebileceğiniz SVG görsellerini ve ayrıca ilgili kaynak kod dosyalarını doğrudan alırsınız. Bu sayede sonuçları hızlıca önizleyebilir ve kaynak kodunu XMind, FreeMind veya Markdown düzenleyicisine aktarıp yeniden düzenleyerek daha derin işleyebilirsiniz. Tek yapmanız gereken bir PDF, Word veya metin dosyası yüklemek ya da bir web bağlantısı sağlamak; böylece büyük miktardaki bilgiyi görsel bir bilgi haritasına dönüştürebilirsiniz. Öğrenme notlarını düzenleme, makaleleri yapılandırılmış bir şekilde okuma ve beyin fırtınası sunumları gibi senaryolar için çok uygundur. Bilgiyi düzenlemeyi ve paylaşmayı daha verimli ve profesyonel hale getirir.
Tek Soruda Görsel Analiz
# Tek Soruda Görsel Analiz **Bir karmaşık soru, tek bir net analiz görseli.** Mağazanın müşteri trafiği neden değişmediği hâlde kâr neden sürekli düşüyor? Video izlenmeleri neden aniden azaldı? Projeler neden sürekli gecikiyor? Anlamak istediğiniz soruyu girin; yapay zekâ olası nedenleri ayrıştırır, nedensel ilişkileri düzenler, inceleme sırasını belirler ve anlaşılması kolay, Çince bir analiz görseli oluşturur. Size yalnızca «olası neden ne olabilir» sorusunun yanıtını vermez; daha önemlisi, **neden gerçekleşmiş olabileceğini ve sonraki adımda neyi incelemeniz gerektiğini** gösterir. ## Elde edecekleriniz **① Akıllı soru ayrıştırma** Sorunun kritik adımlarını belirler. Formülle analiz edilmeye uygun durumlarda önce metrikler arasındaki ilişkiyi kurarak incelenmesi gereken yönü bulmanıza yardımcı olur. **② 4–6 olası neden** Her neden şunları içerir: - Ortaya çıkabilecek belirtiler - Sonucu etkileyen nedensel mekanizma - Uygulanabilir bir doğrulama yöntemi Doğrulanmamış varsayımları gerçek gibi sunmaz. **③ Akıllı inceleme sırası** Etki düzeyine, doğrulama zorluğuna ve mevcut bilgilere göre önce neyi, sonra neyi incelemeniz gerektiğini önererek gelişigüzel incelemenin önüne geçer. **④ Profesyonel bir Çince analiz görseli** Soruna göre merkezden yayılan diyagram, nedensel zincir, balık kılçığı diyagramı veya zaman çizelgesi gibi uygun bir yapı seçer. Bilgi türlerini farklı renklerle ayırır ve nedenlerin yanına şu örneklerdeki gibi somut eylem ipuçları ekler: - İncele: gösterim tıklama oranı - İncele: ürün brüt kâr marjı - Gözden geçir: müşteri yorumları ve geri bildirimleri **⑤ Görsel metin kontrolü** Oluşturma sonrasında Çince metinleri, neden sayısını ve görsel ile metin arasındaki tutarlılığı kontrol eder. Belirgin metin hataları bulursa, çalışma ayarlarına göre bir kez otomatik düzeltmeyi dener; ek oluşturma puan tüketimini artırabilir. ## Hangi sorular için uygundur? **İşletme yönetimi** - Müşteri trafiği değişmediği hâlde kâr neden düşüyor? - Müşteri değerlendirmeleri iyi olduğu hâlde geri dönen müşteriler neden azalıyor? **İçerik üretimi** - YouTube izlenmeleri neden aniden düşüyor? - Video gösterimleri çok olduğu hâlde tıklama oranı neden düşük? **İş ve eğitim** - Projeler neden sürekli gecikiyor? - Öğrenmeye ayrılan zaman arttığı hâlde başarı neden belirgin biçimde yükselmiyor? ## Kullanım 1. Analiz etmek istediğiniz belirli bir soruyu girin. 2. Verileriniz, ekran görüntüleriniz veya referans materyalleriniz varsa bunları da ekleyin. 3. Yapay zekâ nedenleri ayrıştırır, mekanizmaları analiz eder ve doğrulama yöntemleri sunar. 4. Her noktayı sırayla incelemenize yardımcı olacak Çince, çok faktörlü bir analiz görseli oluşturur. ## Kullanım ipuçları - Soru ne kadar belirli ve sağlanan veriler ne kadar kapsamlı olursa analiz de o kadar hedefe yönelik olur. - İstatistiksel veri, araştırma sonucu veya dış kaynak uydurmaz. - Görseldeki nedenler analiz varsayımlarıdır; gerçek nedenlerin kesin olarak belirlendiği anlamına gelmez. - Görsel oluşturma sırasında düzen ve metin hataları oluşabilir. - Tek bir çalıştırma testi yaklaşık 100–200 puan tüketir; gerçek puan tüketimi modele, görevin karmaşıklığına ve ek oluşturma gerekip gerekmediğine bağlıdır. **Karmaşık sorunları anlaşılır, incelenebilir ve yönü belli hâle getirin.**
Bilgiler
- Sürüm
- v4
- Son güncelleme
- Çalıştırma kredileri
- Kullanıma göre
- Modeller
- Otomatik
