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Talk2Arxiv入门指南 - 通过ChatGPT与任何ArXiv论文对话的开源项目

RayRay
Talk2ArxivPDF解析文本嵌入向量数据库集成GROBIDGithub开源项目

Talk2Arxiv简介

Talk2Arxiv是一个开源的RAG(检索增强生成)系统,专门为学术论文PDF设计。它允许用户通过简单修改URL的方式,将任何ArXiv论文加载到一个响应式的RAG聊天应用中。

例如,只需将原始ArXiv链接 www.arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 前面加上"talk2",即可得到 www.talk2arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf ,从而启动与该论文的对话界面。

Talk2Arxiv截图

主要功能

Talk2Arxiv具有以下核心功能:

  1. PDF解析:利用GROBID高效地从PDF中提取文本。

  2. 分块算法:采用自定义算法进行最优文本分块。按照逻辑部分(如引言、摘要、作者等)进行分块,并使用递归细分分块(512字符、256字符、128字符等)。

  3. 文本嵌入:使用Cohere的EmbedV3模型生成准确的文本嵌入。

  4. 向量数据库集成:使用Qdrant存储和查询嵌入。这也起到缓存研究论文的作用,每篇论文只需嵌入一次。

  5. 上下文相关性:采用重排序过程,根据用户输入选择最相关的内容。

使用方法

  1. 访问 talk2arxiv.org

  2. 在ArXiv论文URL前加上"talk2"

  3. 加载论文后,即可开始与论文内容进行对话交互

技术实现

  • 前端:使用TypeScript、ReactJS、TailwindCSS和NextJS开发
  • 后端:由talk2arxiv-server提供支持,使用Flask、Gunicorn和Nginx

未来规划

  1. 改进分块策略
  2. 转向提取源LaTeX代码,以提高符号数学公式和非标准文本元素的检索效果
  3. 使用视觉理解LLM模型
  4. 基于账户的个性化

开源贡献

Talk2Arxiv是一个开源项目,欢迎社区贡献。您可以通过以下方式参与:

  • 在GitHub仓库上提交问题或拉取请求
  • 分享使用体验和改进建议
  • 帮助改进文档和教程

通过Talk2Arxiv,研究人员和学生可以更轻松地与复杂的学术论文进行互动,提高学习和研究效率。无论您是想快速了解一篇论文的要点,还是深入探讨具体细节,Talk2Arxiv都能为您提供智能的对话支持。

立即尝试Talk2Arxiv,体验AI辅助学术研究的新方式吧!

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