公平的研究經驗
EBSCO 擁有廣泛多樣化的內容，涵蓋經驗水準、方法、語言、研究領域以及文化和微觀文化認識論，收錄最廣泛的期刊內容。
透過以這套多元資訊為基礎來補強我們的 AI 功能（grounding 並非 AI 訓練），EBSCO 持續實踐我們對於公平研究體驗的承諾。
大型語言模型與公平搜尋
許多大型語言模型（Large Language Models, LLMs）雖具備廣泛的一般知識，卻常在面對具體且具領域專業性的問題時出現困難，這也容易導致回答不準確的情況發生。 為了支援準確的研究查詢，LLM需要特定領域的資訊和專家審核。
此外，LLM必須了解文化和語言上多樣化的資訊，以確保其包容性。
EBSCO 的 AI 公平性
EBSCO 使用者遍佈全球，我們不僅知道語言是不同的，而且人們識別和與資源進行互動的方式也是不同的。
每個使用者都有自己的心理模型，包括他們的經驗、文化、語言和需求。 這就是為什麼支援公平檢索幾十年來一直是EBSCO的首要任務，首先是在資料庫中定位出版社主題詞彙，以確保無論使用者熟悉哪種出版社主題詞彙，即使主題標籤不是同義詞匹配，他們仍然可以檢索內容。 這種映射的資源稱為 Unified Subject Index，或 USI。
EBSCO更進一步，將所有國家圖書館主題機構和 最權威的政府和鏈接數據詞彙添加到 USI，創建了世界上最大的學術詞彙多語言索引之一，涵蓋280多種語言和方言。 更令人振奮的是，同年我們蒐集了數十億筆自然語言詞彙，並將其對應至 USI 中控制詞彙的對等關係。。
解碼搜索體驗
的更多訊息，EBSCO 還使用人工智慧進行搜索，以幫助「解碼」學術搜索新手的搜索體驗。 複雜的進階查詢仍然是進階研究的標準，但如果許多人不熟悉研究及其圖書館資源，他們很難找到立足點。
EBSCO Discovery Service 和 EBSCOhost 中的全新自然語言搜索模式，透過幫助將查詢解析成更有意義的名詞短語塊，幫助 EBSCO 專有的搜索引擎不僅檢索相關結果，而且還檢索特定上下文的結果，從而尊重使用者的檢索要求。
這可以幫助那些可能不知道如何制定複雜查詢的使用者，以獲取有助於他們研究旅程的結果。 這有助於提高該領域水平，並讓更多的人在沒有專業知識的情況下進行研究，從而提供更公平的搜索體驗。閱讀EBSCO的Natural Language Search beta中的發現
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