上海交通大学万佳雨教授团队最新进展：智能、个性化的全固态电池科研助手

本文介绍了上海交通大学万佳雨教授团队开发的一款名为ChatSSB的智能化、个性化科研助手，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。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。研究背景是全球对清洁能源需求持续激增，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。研究目的是解决固态电池的商业化应用面临的电解质性能不足与界面兼容性等诸多挑战。结论是ChatSSB不仅能完成基本的知识检索，更能实现类似人类专家的分析与推理，为研究人员提供了可依赖的智能科研助手。