arXiv AI 论文助手 v2.0

一个智能的 arXiv 论文搜索和筛选工具，使用 AI 帮助你快速找到最相关的研究论文。

✨ 功能特点

• 智能关键词生成：输入中文或英文的研究主题，AI 自动生成适合 arXiv 搜索的学术关键词
• arXiv 论文搜索：自动在 arXiv 上搜索论文，获取标题、摘要、作者等信息
• AI 相关性分析：使用 GLM-4 分析论文与研究主题的相关性，筛选最相关的论文
• 研究方向总结：自动生成研究方向建议和阅读指南
• 现代化界面：赛博朋克风格的响应式 Web 界面

🚀 快速开始

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/WORMMMMMM/PaperFilter.git
cd PaperFilter

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 配置 API Key

方法一：创建本地配置文件（推荐）

cp config.example.py config_local.py

然后编辑 config_local.py，填入你的 GLM API Key：

GLM_API_KEY = "your-api-key-here"

方法二：设置环境变量

# Windows
set GLM_API_KEY=your-api-key-here

# Linux/Mac
export GLM_API_KEY=your-api-key-here

💡 GLM API Key 可从 智谱AI开放平台 获取

4. 启动服务

python app.py

5. 访问界面

打开浏览器访问 http://localhost:5000

📖 使用方法

1. 输入研究主题：在搜索框中输入你想研究的主题，可以是中文或英文

   • 例如：Contact-rich Manipulation
   • 例如：机器人灵巧操作
   • 例如：强化学习在机械臂控制中的应用

2. 调整参数（可选）：

   • 搜索数量：在 arXiv 上搜索的最大论文数量（默认50）
   • 筛选数量：AI 筛选后返回的论文数量（默认10）
   • 智能关键词：是否让 AI 自动生成搜索关键词

3. 查看结果：

   • AI 研究方向总结：对筛选出的论文进行整体分析
   • AI 推荐：按相关性排序的论文列表，包含 AI 评分和推荐理由
   • 全部结果：所有搜索到的论文

📁 项目结构

PaperFilter/
├── app.py                 # Flask 主应用
├── config.py              # 配置文件
├── config.example.py      # 配置文件示例
├── config_local.py        # 本地配置（不会提交到Git）
├── requirements.txt       # Python 依赖
├── utils/
│   ├── arxiv_search.py    # arXiv 搜索模块
│   ├── glm_client.py      # GLM API 客户端
│   └── __init__.py
├── templates/
│   └── index.html         # Web 界面
└── data/                  # 数据存储目录

🔧 API 接口

POST /api/search

智能搜索并筛选论文

参数：

• query (必需): 搜索主题
• max_results: 最大搜索结果数（默认50）
• top_k: 筛选后返回的论文数（默认10）
• auto_keywords: 是否自动生成关键词（默认true）

POST /api/quick_search

快速搜索（不使用 AI 筛选）

参数：

• query (必需): 搜索关键词
• max_results: 最大结果数（默认30）

POST /api/generate_keywords

生成搜索关键词

参数：

• input (必需): 用户输入的研究描述

GET /api/history

获取上次搜索结果

⚠️ 注意事项

• 请遵守 arXiv 的使用条款，不要过于频繁地发送请求
• GLM API 有调用限制，请注意配额使用
• 搜索结果会自动保存到 data/last_search.json
• config_local.py 包含敏感信息，已被 .gitignore 忽略

📝 License

MIT License

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