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使用真实文献最快速完成论文的方法

文档网站(教程比较详细,推荐在这里观看)

功能 · 演示 · 部署到 Vercel · 克隆并在本地运行 ·

• 人工智能书写功能： 点击 "AI 写作 "进行正常对话互动。人工智能将根据您的输入提供写作建议或回答问题。
• 寻找文献功能： 点击 "寻找文献"，根据输入的关键词在 Semantic Scholar 或 arxiv 或 PubMed 中搜索论文。系统将把信息整合到您的论文中。

• 在编辑器中直接编辑和修改人工智能生成的内容。
• 使用提供的工具调整文本样式和布局。

您可以在 paperai.life 查看完整的工作演示。

上述操作还会将 repo 克隆到 GitHub。

如果只想在本地开发，而不想部署到 Vercel，请按以下步骤操作。

1. 拉取镜像

docker pull 14790897/paperai:latest

2. 运行镜像

docker run -d -p 3000:3000 \
  -e NEXT_PUBLIC_AI_URL=自定义AI模型地址\
  -e NEXT_PUBLIC_OPENAI_API_KEY=自定义API KEY \
  14790897/paperai:latest

1. NEXT_PUBLIC_OPENAI_API_KEY 设置 key，只要在设置界面（右上角齿轮）对应的位置留空就会使用预定的变量
2. NEXT_PUBLIC_AI_URL 设置上游 url，只要在设置界面（右上角齿轮）对应的位置留空就会使用预定的变量
3. NEXT_PUBLIC_SEMANTIC_API_KEY 设置 semantic scholar 的 key，可以增加请求量
4. NEXT_PUBLIC_PUBMED_API_KEY 设置 pubmed 的 key，可以增加请求量

# 克隆版本库
git clone https://github.com/14790897/paper-ai.git

# 进入项目目录
cd paper-ai

# 安装依赖项
npm install

# 运行项目
npm run dev

1. semantic scholar api: https://api.semanticscholar.org/api-docs/#tag/Paper-Data/operation/get_graph_paper_relevance_search
2. pubmed api: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK25500/

MIT