AskPapers - 批量论文智能阅读与问答工具

项目概述

AskPapers 是一个用于文献综述调研的智能工具，允许用户向多篇论文提出相同问题并获取AI生成的答案。该应用程序旨在帮助研究人员更高效地进行文献综述和调研，特别是当需要从多篇论文中提取相同类型信息时。

本项目仍在开发，文档与功能暂未完成

功能特点

• 文献库管理：创建和管理多个文献库，分类整理研究论文
• 多论文询问：向多篇论文同时提问相同的问题，以便比较和分析
• AI驱动回答：利用先进的语言模型解析论文内容并提供答案
• 论文自动获取：支持从GitHub仓库、arXiv等平台自动下载论文
• 用户友好界面：直观的网页界面，方便操作和管理
• 历史记录：保存问答历史，方便后续查阅和对比（待实现）

安装指南

环境要求

• Python 3.9+
• Bun (or Node.js 14+)

后端设置

1. 克隆仓库并进入项目目录

git clone https://github.com/elliottzheng/askpapers.git
cd askpapers/backend

2. 创建并激活虚拟环境

python -m venv venv
source venv/bin/activate

3. 安装后端依赖

pip install -r requirements.txt

4. 配置环境变量 在backend目录下创建.env文件，添加以下内容：

API_KEY=your_api_key_here

Gemini API的API Key可以在这里获取。 5. 运行后端服务

python server.py

前端设置

本项目前端使用Vue 3 + TypeScript + Vite构建，您可以按照以下步骤设置前端开发环境：

1. 安装前端依赖

cd askpapers/frontend
bun install

2. 开发模式运行

bun dev

使用指南

基本操作流程

1. 创建文献库：首先创建一个新的文献库，为您的研究项目命名
2. 添加论文：通过URL添加论文（支持GitHub仓库链接或直接上传PDF文件）
3. 创建对话：选择一个或多个论文开始新对话
4. 提问：向选定的论文提出问题，获取AI生成的答案
5. 查看历史：随时回顾之前的问答记录

技术栈

• 前端：Vue 3 + TypeScript + Vite
• 后端：Flask (Python)
• AI模型：Gemini API，大家都可以免费使用的

致谢

感谢arXiv提供的开放访问互操作性，感谢Cool Paper提供的论文检索服务。 同时，特别感谢所有持续改进该应用的开发者和贡献者。

许可证

本项目采用 MIT 许可证