AskChem：面向化学文献综合的声明中心基础设施

化学文献综述通常需要整合分散在多篇出版物中的具体发现，然而现有的文献检索系统主要返回排序后的文档列表。因此，科学家和AI代理需要手动定位相关信息、验证其来源，并跨论文组装答案。我们提出AskChem，一种以主张为中心的基础设施，用于跨论文化学搜索。AskChem将检索单元从论文转变为携带来源的主张：每篇论文被转换为原子化、类型化的主张，每个主张均以源DOI和逐字引用或显式证据定位器为依据。在这一共享主张存储之上，AskChem提供互补的搜索与综合结构：用于层级检索和浏览的稳定分面分类法、通过关系连接主张的证据图，以及将索引论文置于科学原理下的探索性活体分类法。AskChem目前索引了来自147K篇论文的240万条主张，并提供网页界面，以及面向AI代理的REST、SDK和MCP访问。在AskChem-Bench上，将GPT-5.5阅读器基于AskChem进行接地，可实现100%可解析的DOI，相比之下，无检索时为88.3%，并且在五个测试系统中拥有最高的引用密度。AskChem已在https://askchem.org上线。