工具概览
Smart Paper Analyst 是一款由 AI 驱动的学术研究助手，使用检索增强生成（RAG）帮助用户理解和分析研究论文。用户可以上传 PDF 格式的论文，并通过语义搜索、AI 生成的回答、摘要、论文对比和研究空白分析与其内容交互。系统结合文档处理、向量检索和大语言模型（LLM）生成，基于上传的论文给出上下文相关的回答。应用遵循基于 RAG 的流水线：PDF 论文依次经过文本提取、文本分块、生成嵌入、FAISS 向量库、语义检索、相关上下文和 LLM 生成，产出 AI 驱动的回答。项目使用 Sentence Transformers 的 all-MiniLM-L6-v2 模型为文档块和查询生成归一化的向量嵌入，并用 FAISS IndexFlatIP 为生成的嵌入建立索引，实现基于相似度的检索。检索到的文档上下文会传给配置好的 LLM 来生成最终回答，项目通过统一的客户端支持多个 LLM 提供商：OpenRouter、Mistral API 和 Hugging Face Inference API。
定价
价格与限制可能变化，请以官网为准，并确认币种、付款周期、最低席位数和用量上限。
应用场景
- 研究人员用 Smart Paper Analyst 上传一篇或多篇 PDF 格式的研究论文。
- 用户用 Smart Paper Analyst 就上传的研究论文提问，并获得 AI 生成的回答。
- 研究人员用 Smart Paper Analyst 为上传的研究论文生成结构化的 AI 摘要。
- 用户用 Smart Paper Analyst 在目标、方法、数据集、结果、优势和不足等学术维度上对比多篇研究论文。
- 研究人员用 Smart Paper Analyst 分析上传的论文，找出潜在的研究空白、局限和未来研究方向。
- 用户用 Smart Paper Analyst 进行语义相似度搜索，并根据查询检索相关章节。
- 研究人员用 Smart Paper Analyst 保留多轮对话历史，并提出结合上下文的后续问题。
功能特性
分析 PDF 格式的研究论文
总结论文内容
比较多篇研究论文
识别现有研究中的空白
通过语义搜索查找论文
利用 RAG 检索论文信息
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