আপনার যে বিষয়টি উদ্ধৃত করতে হবে, তা নিজের ভাষায় বর্ণনা করুন, এবং ফিরে পান বাস্তব পেপার: Crossref ও Semantic Scholar-এর মতো বিশ্বস্ত উন্মুক্ত বৈজ্ঞানিক ডাটাবেস থেকে পুনরুদ্ধার করা, আপনার যুক্তিকে কতটা ভালোভাবে সমর্থন করে তার ভিত্তিতে র্যাঙ্ক করা, এবং সাতটি citation styles-এ ফরম্যাট করা। এখানে AI আপনার বর্ণনা পড়ে records-গুলো র্যাঙ্ক করে; এটি কখনোই reference লিখতে পারে না, তাই এটি কিছু invent করতে পারে না।
Your description is turned into search queries against trusted scholarly databases.
0 / 50 words
Trusted by researchers publishing in
আপনি কী নিয়ে যুক্তি দিচ্ছেন, অধ্যয়ন করছেন বা পরিচয় করিয়ে দিচ্ছেন, সে সম্পর্কে কমপক্ষে 50 words লিখুন: দাবি, জনসংখ্যা বা উপাদান, ক্ষেত্রের পরিভাষা। আপনার সমর্থন, পাল্টা-প্রমাণ, পটভূমি বা পদ্ধতি দরকার কি না তা যোগ করুন, এবং বছর-পরিসর ও source type নির্ধারণ করুন।
আপনার বর্ণনা কয়েকটি database search-এ পরিণত হয়, যা শত শত million records আচ্ছাদনকারী বিশ্বস্ত উন্মুক্ত বৈজ্ঞানিক ডাটাবেসের বিরুদ্ধে চালানো হয়। ফিরে আসা papers-গুলো আপনার প্রকৃত প্রশ্নের ভিত্তিতে র্যাঙ্ক করা হয়, প্রতিটির সঙ্গে এটি কী অবদান রাখে তার এক-লাইনের নোট থাকে।
প্রতিটি record link অনুসরণ করে আপনি যা উদ্ধৃত করতে চান তা পড়ুন, তারপর individual references বা পুরো list APA, MLA, Chicago, Harvard, IEEE বা Vancouver-এ কপি করুন, এমন italics সহ যা Word বা Google Docs-এ paste করার পরও থাকে।
ফলাফল Crossref ও Semantic Scholar-এর মতো বিশ্বস্ত উন্মুক্ত বৈজ্ঞানিক ডাটাবেস থেকে পুনরুদ্ধার করা হয়, কখনোই generate করা হয় না। AI ডাটাবেস যা ফেরত দেয় তা র্যাঙ্ক করে এবং নিজস্ব কোনো paper যোগ করতে পারে না, তাই invent করা reference আপনার list-এ আসার কোনো পথ নেই।
আপনার বিষয়কে সমর্থন করে, চ্যালেঞ্জ করে, পটভূমি দেয় বা methods বর্ণনা করে এমন উৎস কি না, তা বলুন। ফলাফলে stance label এবং প্রতিটি paper কী অবদান রাখে তার এক-লাইনের নোট থাকে, ফলে triage করতে এক বিকেলের বদলে কয়েক সেকেন্ড লাগে।
50-word description তিনটি keyword যা করতে পারে না তা করে: দাবি, জনসংখ্যা, আপনার প্রয়োজনীয় প্রমাণের ধরন। finder একাধিক দিক থেকে search করে এবং আপনার প্রশ্নের ভিত্তিতে র্যাঙ্ক করে, আর এভাবেই keyword box যে papers মিস করত তা সামনে আনে।
প্রতিটি ফলাফল record-এর নিজস্ব metadata থেকে, আমাদের citation generator-এর একই engine দিয়ে ফরম্যাট করা হয়: সাতটি style, সঠিক italics, প্রতি সারিতে copy এবং পুরো list-এর জন্য copy-all।
2026-এ একটি reading list পাওয়ার দ্রুততম উপায় হলো একটি chatbot-কে জিজ্ঞেস করা, আর এতে একই সঙ্গে একটি reference list-এ invent করা entries পাওয়ারও ঝুঁকি থাকে। sources চেয়ে ভাষা মডেল এমন text লেখে যা sources-এর মতো দেখায়; প্রতিটিই আদৌ আছে কি না, তা model নিজেই জানে না। Search engine-গুলোর বিপরীত সমস্যা আছে: প্রতিটি result বাস্তব, কিন্তু keyword box বুঝতে পারে না যে আপনি কোনো দাবির বিপক্ষে প্রমাণ, বা নির্দিষ্ট জনসংখ্যা নিয়ে studies, বা এমন methods চান যা আপনি ধার নিতে পারেন। দুটোকে ঠিকভাবে একসঙ্গে ব্যবহার করতে হলে প্রত্যেকটিকে শুধু সেই কাজটাই দিতে হয়, যাতে সেটি ভালো।
এইভাবেই এই finder তৈরি। ভাষা মডেল আপনার বর্ণনা পড়ে এবং শুধু দুইটি কাজ করে: এটি subject librarian যেভাবে search query লিখতে পারেন, সেই database search queries লেখে, এবং সেই searches যে records ফেরত আনে, সেগুলো র্যাঙ্ক করে। Retrieval নিজে ঘটে Crossref-এর মতো বিশ্বস্ত উন্মুক্ত বৈজ্ঞানিক ডাটাবেসে, DOI registry-তে, যেখানে publisher-deposited metadata-সহ 160+ million works আছে, এবং Semantic Scholar-এ, যা Allen Institute for AI-এর 200+ million papers-এর index। যেহেতু model কখনোই reference লেখে না, hallucination failure পরে বাদ দেওয়ার প্রয়োজন পড়ে না; এটি গঠনগতভাবে অসম্ভব।
50-word minimum হলো নকশার অন্য অর্ধেক। Relevance ranking যতটা ভালো, প্রশ্নও ততটাই ভালো হওয়া দরকার, আর আপনার ক্ষেত্রের নিজস্ব terminology-তে আপনার বিষয়ের পূর্ণ বর্ণনা finder-কে একসঙ্গে কয়েকটি দিক থেকে search করতে দেয়: মূল দাবি, mechanism বা population, এবং আপনি counter-evidence চাইলে critiques। প্রতিটি result-এর stance label paper-এর title এবং abstract থেকে আসে, তাই এগুলোকে triage হিসেবে ধরুন, এবং যা কিছু cite করতে চান তা পড়ে নিন। একটি citation হলো আপনার পড়ার বিষয়ে একটি দাবি, শুধু paper-এর অস্তিত্ব সম্পর্কে নয়।
যখন আপনার list প্রস্তুত হয়, দুটি companion tool কাজ শেষ করে। The AI citation checker যে কোনো tool-এর যেকোনো reference list-কে একই open databases-এর সঙ্গে মিলিয়ে যাচাই করে, এবং citation generator DOI বা title lookup থেকে individual source-গুলো ফরম্যাট করে। আমাদের hallucinated-citation audit এই তিনটির পেছনের manual checks ব্যাখ্যা করে।
Chatbot-গুলো reference hallucinate করে কারণ model সেগুলো লেখে। এখানে model-কে সেই কাজ থেকে পুরোপুরি দূরে রাখা হয়েছে।
এই tool-এর language model-এর ঠিক দুইটি কাজ আছে: আপনার বর্ণনাকে database search query-তে রূপান্তর করা, এবং সেই searches যে records ফেরত আনে, সেগুলো র্যাঙ্ক করা। এর নিজস্ব কোনো paper যোগ করার উপায় নেই, তাই chatbots-এর hallucinated-citation failure এখানে নকশাগতভাবে বাদ দেওয়া হয়েছে, পরে filter করা হয়নি।
Titles, authors, years, venues, DOI এবং citation count সরাসরি Crossref ও Semantic Scholar-এর মতো বিশ্বস্ত উন্মুক্ত বৈজ্ঞানিক ডাটাবেস থেকে নেওয়া হয়। কোনো paper যদি সেই indexes-এ না থাকে, তা এখানে আসতে পারে না, এবং result-এর কোনো কিছুই generated text নয়।
প্রতিটি result যে record থেকে এসেছে, সেখানে link করে, প্রথমেই DOI, তাই source যাচাই করা এক ক্লিকের ব্যাপার। আর যখন আপনার reference list চূড়ান্ত হয়, এই site-এর AI citation checker একই databases-এর বিরুদ্ধে প্রতিটি entry যাচাই করে, একটি closing integrity pass হিসেবে।
ProofreaderPro tracked changes সহ আপনার পুরো manuscript proofread করে এবং আপনার citations-এ কখনো হাত দেয় না: grammar, clarity এবং academic register, line by line পর্যালোচনাযোগ্য। গবেষকদের জন্য তৈরি, free to try।
আমার লেখা free-তে proofread করুনএক জায়গায় আপনার একাডেমিক লেখা প্রুফরিড করুন, মানুষের মতো করে তুলুন, প্যারাফ্রেজ করুন এবং অনুবাদ করুন। শুরু করতে ফ্রি, ক্রেডিট কার্ডের দরকার নেই।
ফ্রি শুরু করুন