现今信息爆炸的时期，从众多的文献中找到所需要的精准信息变得愈来愈困难。相比于初期的信息检索，如今的文献搜索不但需要大量的时间，还需要高准确性的搜索引擎和技术。但是在这样的背景下，聊天式的生成式预训练模型能够为文献搜索提供新的解决思路。

在聊天式预训练模型中，OpenAI的“chatGPT”通过对大量数据进行学习，包括通用网页、课程笔记、科学期刊、新闻和其他语言资源，可以生成具有一定人类特点的文本连续体，该技术已在面临各种区别的文本任务中得到了成功的利用。chatGPT能够极大地提高文献检索效力，同时也提供了更完全、更准确的文献搜索结果，这是传统基于关键字或语句的搜索引擎所没法实现的。

在使用chatGPT搜索文献时，用户可以通过输入一个或多个关键字来要求所需信息。这些关键字将与存储在chatGPT的文本数据库进行比对，并通过学习进行挑选和评估得出最相关的文献。搜索结果可从多个维度进行挑选，如文献的来源、作者、时间等等。固然，由于chatGPT中的机器学习算法可以分析文献的语意和上下文，所以从搜索结果中获得更多深度和潜伏的信息是完全可行的。

chatGPT搜索文献的诸多优势让其遭到广泛关注。它比其他基于模版或搜索引擎的搜索方式更加快捷。在传统的查找文献时，人们常常需要设置多重过滤器条件来细化搜索结果，而这个进程需要对每一个细节进行深入研究和比较。而chatGPT搜索则可以学习用户的意图并进行自适应，从而避免了一些繁琐的步骤。它能够更加准确地搜索到所需的文献内容。与纯文本匹配和搜索引擎区别，chatGPT能够理解问题的语义、结构和上下文关系，并生成最相关和准确的回答。由此可以看到，chatGPT搜索文献是更加人性化，也更加符合高效低本钱的实际需求。

虽然chatGPT搜索文献已展现了非常大的利用潜力，但它也面临一些挑战。由于大部份查询模式基于输入的文本关键字，因此用户仍可能遇到搜索反馈结果不满意的情况。有些关键词的含义模糊不清或句子结构较为复杂等等都会影响搜索结果的效果。由于chatGPT本身是基于深度学习的，所以模型依赖于大量的数据进行预测和学习。虽然大范围的数据集可以帮助聊天型程序更好地理解人类语言，但是处理复杂的自然语言的难度和计算量仍然很大。

chatGPT是一种非常有前程的文献检索技术，它的利用广泛于理科、社科、教育、技术和辅导等领域。聊天式预训练模型的高质量、高效力和人性化的特性与现代信息技术的需求紧密契合。这类新型的文献搜索技术已成了当前文献检索领域的重要研究方向之一，未来在chatGPT和其他自然语言处理技术方面的深度研究与推广，势必会给文献检索带来更好的高质量解决方案。