工具概覽
Smart Paper Analyst 是一款由 AI 驅動的學術研究助手，使用檢索增強生成（RAG）幫助使用者理解和分析研究論文。使用者可以上傳 PDF 格式的論文，並通過語義搜尋、AI 生成的回答、摘要、論文對比和研究空白分析與其內容互動。系統結合文件處理、向量檢索和大語言模型（LLM）生成，基於上傳的論文給出上下文相關的回答。應用遵循基於 RAG 的流水線：PDF 論文依次經過文本提取、文本分塊、生成嵌入、FAISS 向量庫、語義檢索、相關上下文和 LLM 生成，產出 AI 驅動的回答。專案使用 Sentence Transformers 的 all-MiniLM-L6-v2 模型為文件塊和查詢生成歸一化的向量嵌入，並用 FAISS IndexFlatIP 為生成的嵌入建立索引，實現基於相似度的檢索。檢索到的文件上下文會傳給配置好的 LLM 來生成最終回答，專案通過統一的客戶端支援多個 LLM 提供商：OpenRouter、Mistral API 和 Hugging Face Inference API。
定價
價格與限制可能變動，請以官網為準，並確認幣別、付款週期、最低席位數和用量上限。
應用場景
- 研究人員用 Smart Paper Analyst 上傳一篇或多篇 PDF 格式的研究論文。
- 使用者用 Smart Paper Analyst 就上傳的研究論文提問，並獲得 AI 生成的回答。
- 研究人員用 Smart Paper Analyst 為上傳的研究論文生成結構化的 AI 摘要。
- 使用者用 Smart Paper Analyst 在目標、方法、資料集、結果、優勢和不足等學術維度上對比多篇研究論文。
- 研究人員用 Smart Paper Analyst 分析上傳的論文，找出潛在的研究空白、侷限和未來研究方向。
- 使用者用 Smart Paper Analyst 進行語義相似度搜索，並根據查詢檢索相關章節。
- 研究人員用 Smart Paper Analyst 保留多輪對話歷史，並提出結合上下文的後續問題。
功能特色
分析 PDF 格式的研究論文
總結論文內容
比較多篇研究論文
識別現有研究中的空白
通過語義搜尋查詢論文
利用 RAG 檢索論文資訊
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