SmartPaper

SmartPaper 是一个智能论文阅读和分析工具,支持多种 LLM 接口(OpenAI、Deepseek、Kimi、豆包、智谱等),可以自动分析论文内容并生成结构化的分析报告。

功能特点

• 支持多种 LLM 提供商:
  • OpenAI
  • Deepseek
  • SiliconFlow
  • Kimi (Moonshot)
  • 豆包 (Doubao)
  • 智谱AI
• 支持多种输入方式:
  • 单个 PDF 文件
  • PDF 文件夹批量处理
  • 论文 URL
• 灵活的分析模式:
  • 单提示词模式: 使用预设的提示词模板进行分析
  • Agent 模式: 智能对话式分析 (开发中)
• 多种输出格式:
  • Markdown
  • CSV (开发中)
  • 结构化文件夹 (开发中)
• 可配置的提示词模板
• 请求次数限制保护

快速开始

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 配置

1. 复制并修改配置文件:

cp config/config.yaml.example config/config.yaml

2. 在 config.yaml 中设置你的 API 密钥和其他配置:

  openai_deepseek:
    api_key: "your-api-key"
    base_url: "https://api.deepseek.com/v1"
    model: "deepseek-chat"
    temperature: 0.7
    max_tokens: 8192

3. 使用方法

命令行使用

1. 查看帮助:

python main.py -h

2. 使用默认提示词模板分析论文:

python main.py https://arxiv.org/pdf/2312.12456.pdf

3. 指定提示词模板:

python main.py https://arxiv.org/pdf/2312.12456.pdf -p coolpapaers

4. 不提供URL时会使用默认论文URL:

python main.py -p yuanbao

提示词模板

当前支持的提示词模板:

• yuanbao: 类似混元元宝的总结风格，包含研究背景、方法、实验设计和结果分析
• coolpapaers: 类似 papers.cool 的分析风格，包含问题定义、相关研究、解决方案、实验和未来方向
• methodology: 专注于研究方法论分析
• results: 专注于实验结果分析
• contribution: 专注于主要贡献分析
• full_analysis: 全面深入的分析

输出结果

分析结果将保存在 outputs 目录下，文件名格式为 analysis_prompt_{prompt_name}.md。

示例输出:

# 论文分析报告

## 元数据
- 标题: Example Paper
- 作者: John Doe
- URL: https://example.com/paper.pdf
- 分析时间: 2024-01-20T10:30:00

## 分析结果
[分析内容]

注意事项

1. API 密钥:

   • 请确保在配置文件中设置了正确的 API 密钥
   • 不同提供商的 API 密钥格式可能不同

2. URL 格式:

   • 目前主要支持 arXiv 的论文 URL
   • URL 必须直接指向 PDF 文件

3. 请求限制:

   • 默认限制为每次运行最多 10 次请求
   • 可以在配置文件中调整 max_requests 的值

4. 输出目录:

   • 程序会自动创建 outputs 目录
   • 同名文件会被覆盖，请注意备份

开发计划

• 支持 Agent 模式
• 添加 CSV 输出格式
• 添加结构化文件夹输出
• 支持更多论文来源
• 添加批量处理功能
• 添加进度显示
• 支持自定义提示词模板

贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request!