PaperReadingAssistant

介绍

科研工作者，尤其是那些奋战在知识前沿的探索者们，正面临着信息洪流的巨大挑战。每天都有如潮水般涌来的学术论文，这既是机遇，也是重负。如何高效地从浩瀚的文献海洋中打捞出真正有价值的珍珠，成为了科研效率提升的关键。

利用腾讯云大模型知识引擎 API，构建一个基于RAG技术的论文阅读助手。本实战希望创造的智能助手能够帮助科研工作者们更高效地阅读、理解和利用学术论文，从而加速科研创新，共同推动知识的进步。

效果见running_effect.gif

effects

软件架构

系统设计目标是打造一个高效、易用、智能的论文阅读助手。为此，我们采用模块化设计，将系统分解为四个核心模块，各司其职又相互协作。

系统架构如下：

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|                      用户界面                     |
|   [论文上传]   [问题输入]   [结果展示]             |
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          |                       |
          v                       v
+----------------+     +-----------------------+
|  论文解析模块   |<--->|  知识检索模块          |
|                |     |                       |
+----------------+     +-----------------------+
          |                       |
          v                       v
+---------------------------------------------------+
|                   答案生成                        |
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• 用户界面： 提供论文上传、问题输入和结果展示功能，简洁直观易用。
• 论文解析模块： 利用腾讯云 API 提取论文关键信息，例如标题、摘要、章节、术语等，转化为结构化数据。
• 知识检索模块： 根据问题和论文内容，从腾讯云知识库检索相关信息，提供背景知识和参考资料。
• 答案生成模块： 结合检索信息与论文内容，生成精准易懂的答案。

使用说明

使用流程非常简单，只需修改以下四个关键参数，即可启动项目：

• bot_app_key： 你的应用唯一标识（AppKey），用于验证应用身份。
• SecretId： 腾讯云 API 密钥中的 SecretId，用于安全访问云资源。
• SecretKey： 腾讯云 API 密钥中的 SecretKey，与 SecretId 配对使用，进行身份验证。
• BotBizID： 腾讯云知识引擎的应用ID，用于区分不同的应用实例。

这些参数通常可以在你的腾讯云服务控制台中找到。填写完成后，就可以直接运行项目，体验智能论文阅读助手的强大功能了。

请使用 python 3.9 以上版本，使用前需要安装依赖: pip3 install -r requirements.txt

参与贡献

非常欢迎大家参与到项目的开发和完善中来。如果有任何改进建议、代码贡献或者发现了任何 bug，请随时通过 Gitee 提交 issue 或者 pull request。让我们共同努力，打造一个更加智能、高效的论文阅读助手！

1. Fork 本仓库
2. 新建 Feat_xxx 分支
3. 提交代码
4. 新建 Pull Request

特技

基于 RAG 的论文阅读助手具有广阔的应用前景。随着腾讯云大模型知识引擎 API 的不断完善和优化，可以进一步提升助手的智能化水平，拓展其应用领域，例如知识问答、智能客服等，为科研人员提供更全面、更便捷的服务，加速科研创新，共同推动知识的进步。