В последние годы информации в сети стало очень много, далеко не вся она систематизирована и легко находится. Именно поэтому актуальны стали нейросети и сайты, помогающие искать информацию, необходимые источники. Один из них – Liner. Это удобный инструмент, помогающий студентам, научным сотрудникам и исследователям максимально быстро получать доступ к проверенным источникам информации. В этом гайде мы подробно рассмотрим, как использовать Liner и узнаем, чем этот сервис отличается от привычных поисковиков или нейросетей, кому точно стоит его использовать. Знакомство и интерфейс Первое, что стоит отметить – нейросеть очень удобно использовать на любых устройствах и в разных сценариях. Начать работу можно прямо на сайте getliner.com. Но также есть расширения для браузера, приложения для IOS и Android. Изначально нужно будет зарегистрироваться. Сделать это можно как с помощью аккаунта Apple или Google, так и используя электронную почту. И сайт, и приложения доступны пользователям из России без каких-либо ограничений, но весь интерфейс на английском языке, что может быть немного неудобно. Интерфейс и стартовая страница очень похожи на привычные варианты у современных чат-ботов вроде ChatGPT. Внизу есть строка для ввода текста, кнопка отправки сообщения. Чуть выше видны примеры запросов. Есть кнопка для выбора используемой в работе модели. Доступно 3 основных варианта: «Simple search», «Advanced search» и «Deep research». Также с помощью отдельной кнопки можно добавить в чат фото или файлы, чтобы нейросеть их обработала. Есть привычная история запросов, также сами запросы можно объединить по темам и собрать в папках. Попробуем сделать тестовый запрос на русском языке, для поиска будет использоваться стандартная модель «Simple search». Нейросеть быстро формирует ответ, он очень похож на результат работы привычных нейросетей. Информация понятна и структурирована, а почти на каждой строчке есть ссылка на источник. В окне справа перечислены все используемые источники, можно наглядно увидеть, на каких сайтах Liner искал информацию. Если нажать на конкретный источник – можно больше узнать о нем, посмотреть оригинал текста, перейти на ресурс. Стоит отметить, что большинство источников – обычные сайты, которые не имеют ничего общего с научными работами, диссертациями. Всего для формирования ответа в режиме «Simple search» Liner изучил 16 источников. В таком режиме можно делать запросы для личного использования, информация получается более проверенной. Но для научных работ или формальных документов придется искать другие варианты и их тоже может предложить эта нейросеть. Продвинутые модели и возможности Liner Следующая модель – «Advanced search». Посмотрим, как она справится с аналогичной задачей и насколько качественное исследование проведёт. Переключить модель очень просто, достаточно выбрать ее в выпадающем меню и нейросеть сразу же сформирует новый ответ. Обработка запроса прошла очень быстро, и мы получили схожий по объему и структуре результат. Отличаются источники. Теперь Liner подобрал авторитетные в данной теме сайты, многие из которых тематические и узкоспециализированные. В этот раз источников стало 26, но по-прежнему нет ссылок на научные работы. Остается протестировать самую сильную модель – «Deep research». В этот раз нейросеть сразу подготовила план ответа и выдала принципиально более объемный и детализированный результат. Сам текст написан в академическом стиле и подробно раскрывает заданную тему. Его вполне можно использовать для научных работ или личных целей. Также нейросеть проанализировала рекордное количество источников – 35. Но их характер не поменялся – это по-прежнему обычные сайты. Примечание. Отдельно стоит отметить, что в предыдущих двух режимах ответы Liner были очень похожи на ответы обычных нейросетей. Информация поверхностна, а для ее структуризации используются списки, зачастую в очень большом количестве. А вот третий запрос в режиме «Deep research» дал совсем другой результат. Списков в ответе нет, а текста гораздо больше. Сравнение ответов с популярной нейросетью DeepSeek Учитывая специфику работы популярных нейросетей, сразу напрашивается сравнение – насколько хуже или лучше проанализирует информацию, например, DeepSeek. Для этого пропишем точно такой же запрос и включим режим «Search», чтобы нейросеть искала информацию в интернете и выдала как можно больше источников. Получаем объемный ответ, для формирования которого DeepSeek проанализировал 19 сайтов. Все источники можно также вывести в окно справа, и при необходимости перейти на использованный ресурс. Результат работы китайской нейросети явно не хуже, чем у Liner в режимах «Simple search» и «Advanced search». В самом продвинутом режиме Liner проанализировал сильно больше источников, а итоговый текст получился объемнее, его проще использовать для интеграции в научную работу. Примечание. Нельзя не отметить, что DeepSeek работает полностью бесплатно, а в Liner запросы в продвинутых версиях строго лимитированы, если не оплатить подписку. Режим Scholar При создании нового чата пользователь имеет возможность включить режим «Scholar», в котором нейросеть будет искать информацию только в научных работах. При этом также можно выбрать один из трех режимов глубины поиска. Такая сегментация достаточно сложна и неудобна, но главное – получить хороший результат. Но и в режиме «Scholar» все не идеально. Liner действительно формирует хороший ответ на русском языке и в источниках только научные работы. Но абсолютно все они на английском языке. ИИ проанализировал их, перевел и задействовал в своем ответе. Часть русскоязычных пользователей вполне может устроить такой список источников, но большинство студентов и научных сотрудников не смогут ссылаться только на англоязычные работы. Примечание. В этом режиме нейросеть привела целых 69 источников информации. Загрузка файлов Liner может не только формировать текстовые ответы – он способен анализировать файлы. Зачастую для написания текста или научной работы может понадобиться анализ существующих документов или распознавание информации с картинки. Посмотрим, как нейросеть сможет с этим справиться. Самый популярный формат для распознавания – PDF. Иногда скопировать текст из такого файла неудобно, поэтому нейросеть может сильно сэкономить время. Загрузим в Liner научную работу и попросим указать ее тему. Тем самым проверим, смогла ли нейросеть распознать информацию внутри документа. Нейросеть легко справляется с этой задачей и формирует ответ в соответствии с запросом. Далее эту информацию можно будет использовать в работе или продолжить анализировать документ. Заключение Liner – действительно удобная нейросеть, которую можно использовать во многих сценариях. В продвинутых режимах она не только качественно ищет информацию, но и предоставляет ее в удобном виде, позволяя сразу же использовать в своих работах. Почти каждый студент или научный сотрудник сможет адаптировать ИИ для поиска информации или написания конкретных работ, тем самым повысив их качество.