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Research Agent：3步搞定文献检索与论文速读的学术神器？

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Research Agent — 学术检索与论文速读的轻量化助手

简短介绍（先看一眼就懂）

Research Agent 是一个基于 Streamlit 的轻量研究助手。它把文献检索、网页/摘要抓取、PDF 文本抽取与基于大模型的摘要/假设生成串成一条可交互的流水线，便于把论文查阅、初步整理和草稿写作放在一个界面里执行。适合需要快速处理大量文献或把检索流程产品化的个人与小团队。

适合谁用（典型场景）

  • 研究助理或研究生想用一个简单界面检索 arXiv 论文并抽取关键信息。
  • 有 PDF 文件需要快速抽取正文、方法与结果段落以便人工校对和写作。
  • 希望把检索、抓取、阅读和 LLM 生成的产出连成一条流水线，而不是在多个工具间频繁切换。

这些都是 README 中明确指出的使用场景；本文不作额外扩展，只把要点整理成可直接上手的文档。

核心功能一览

  • 文献检索（arXiv）：支持基于关键字的快速检索（README 示例通过 DuckDuckGo 检索 arXiv 条目）。
  • 网页抓取：可以抓取网页中的摘要或目标段落，用于后续处理与摘要生成。
  • PDF 文本抽取（PyMuPDF）：将上传或下载的 PDF 中的文本抽取出来，便于结构化处理。
  • LLM 摘要与假设生成：把抽取的文本或上载的 PDF 提交给模型，生成摘要、结果概述或基于内容的研究假设。
  • Streamlit 可视化界面：所有模块在一个 Streamlit 应用中可视化调用，便于交互。

项目结构（一目了然）

📦 research-agent/
├── app.py              # Main Streamlit app
├── requirements.txt    # Required libraries
└── README.md           # 项目说明（源文件）

快速上手（最少阻力的步骤）

下面的步骤完全根据 README 中的安装与运行说明整理，按顺序执行即可。

1）安装依赖

在项目根目录执行：

# 一键安装所有依赖（推荐）
pip install -r requirements.txt

# 或按需安装主要库
pip install streamlit replicate requests beautifulsoup4 PyMuPDF

“

请在能联网的环境下执行，并确保你的 Python 环境已准备好。

2）配置 Replicate API（如需使用模型）

如果你要使用项目中的模型推理，需要在 Replicate 平台生成 API Token，并在运行环境中设置为环境变量：

export REPLICATE_API_TOKEN=your_token_here

README 中也展示了如何在代码中直接使用该 Token（示例采用硬编码方式，但 README 建议用环境变量管理以避免凭证泄露）：

REPLICATE_API_TOKEN = "your_token_here"
client = replicate.Client(api_token=REPLICATE_API_TOKEN)

3）运行应用

streamlit run app.py

按 README 指示，运行后在浏览器打开 Streamlit 所给的本地地址即可进入交互界面。

默认模型与版本（来自 README 的原始配置）

  • 默认模型名称：ibm-granite/granite-3.3-8b-instruct（README 中标注为默认可用模型）。
  • 版本 ID：3ff9e6e20ff1f31263bf4f36c242bd9be1acb2025122daeefe2b06e883df0996。

（如需替换模型，可在 app.py 中修改模型配置；以上信息直接来源于 README。）

界面与交互概览

应用基于 Streamlit，提供以下主要交互模块：

  1. 检索模块：输入主题词，快速返回若干 arXiv 条目或检索结果摘要。
  2. 网页抓取模块：输入网页 URL 抓取摘要或目标段落文本。
  3. PDF 上传/解析模块：上传或指定 PDF，使用 PyMuPDF 抽取文本与章节。
  4. LLM 处理模块：将抽取的文本或上传的 PDF 交给指定模型生成摘要、结果概述或研究假设。

README 中也附带了一个演示截图供参考（下图来自 README）：

演示截图

常见输入示例（可直接复制到界面）

README 给出了若干示例提示语，方便在模型输入框中快速测试：

Find three recent research papers on the ethical implications of using CRISPR technology in humans.
Summarize the uploaded paper and highlight the main results and methodology.
Suggest a hypothesis based on the uploaded PDF.
Draft an abstract for a paper on AI in climate modeling.

这些示例来自 README，用于演示如何向系统下发任务或请求模型生成具体产出。

使用流程（一步步的操作思路）

  1. 在检索模块输入主题关键词，定位相关论文或网页。
  2. 下载或上传目标 PDF，进入 PDF 解析模块抽取正文、方法和结果段落。
  3. 把抽取的文本粘到 LLM 模块或直接让模型读取上传的 PDF，生成摘要或提出研究假设。
  4. 人工校对模型输出，将合格内容整理进你的笔记、综述或初稿中。

这一流程直接映射 README 中的功能链条，便于把工具嵌入日常科研工作流。

限制与风险提示（README 中的原文说明）

  • 本项目使用第三方 API 与模型。README 明确指出：应对模型输出进行人工核验再引用或发表。本工具提供辅助能力，但不应替代人工审查与学术规范的最终判断。

Future Improvements（README 中列出的后续方向 — 源文件所述）

README 列出了若干未来改进方向，作为二次开发的参考候选：

  • 导出功能：PDF / BibTeX / CSV 导出能力。
  • 后续问答：对论文内容支持 Follow-up Q&A 功能。
  • 语义检索：引入向量检索（embeddings）以实现更好的语义搜索。

这些都来自 README 的“Future Improvements”一节，仅作为项目扩展建议列出。

作者信息（便于联系与信用来源）

  • 作者：Samarth Pujari（README 中署名）
  • README 中同时提供了作者的 LinkedIn 与 Kaggle 链接以便查看更多信息或联系作者。

FAQ（预测并直接回答常见问题）

“

下列问答严格基于 README 中的原始说明。

问：我需要安装哪些 Python 库？
答：README 建议通过 requirements.txt 一键安装所有依赖，或按需安装 streamlit replicate requests beautifulsoup4 PyMuPDF。

问：如何配置模型 API Token？
答：在 Replicate 平台生成 API Token，并把它设置为环境变量，例如 export REPLICATE_API_TOKEN=your_token_here。README 中也展示了在代码中直接使用 Token 的示例（不推荐在生产环境中硬编码）。

问：默认使用哪个模型？
答：默认模型是 ibm-granite/granite-3.3-8b-instruct，README 中给出了具体的版本 ID，可在 app.py 中修改。

问：如何启动应用？
答：在项目根目录运行 streamlit run app.py，随后打开 Streamlit 提供的本地地址访问界面。

问：能否导出为 BibTeX 或 CSV？
答：目前 README 把导出功能列为未来改进，项目中并没有现成实现。

HowTo（面向机器可识别的步骤标注）

下面提供一个基于 README 的 HowTo JSON-LD，你可以直接嵌入网页头部或用作文档化：

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "HowTo",
  "name": "在本地启动 Research Agent",
  "step": [
    {
      "@type": "HowToStep",
      "name": "安装依赖",
      "text": "在项目根目录运行 `pip install -r requirements.txt` 或按需安装依赖库。"
    },
    {
      "@type": "HowToStep",
      "name": "设置 Replicate API Token（可选）",
      "text": "在 Replicate 平台生成 API Token，并把它导出为环境变量 `export REPLICATE_API_TOKEN=your_token_here`。"
    },
    {
      "@type": "HowToStep",
      "name": "运行 Streamlit 应用",
      "text": "执行 `streamlit run app.py` 并在浏览器中打开 LocalHost 访问界面。"
    }
  ]
}

FAQPage（结构化问答 JSON-LD，用于页面嵌入）

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "需要安装哪些依赖？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "可用 requirements.txt 一键安装，或单独安装 streamlit replicate requests beautifulsoup4 PyMuPDF。"
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "如何配置 Replicate 的 API Token？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "在 Replicate 平台生成 Token，推荐设置为环境变量：export REPLICATE_API_TOKEN=your_token_here。"
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "如何启动应用？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "在项目根目录执行 streamlit run app.py，然后打开 LocalHost。"
      }
    }
  ]
}

结语（直接、务实）

Research Agent 把文献检索、PDF 提取与模型生成串成一个轻量可交互的工具链。README 对安装、运行、模型配置与未来方向做了清晰说明；本文把 README 的关键内容按实战流程与问答形式整理呈现，便于直接上手或作为二次开发的基础。所有内容均严格基于你上传的 README.md 文件，不含外部补充。

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