【源码】基于深度学习模型的文献阅读助手——Xukong Paper Reading Assistant

项目简介

本项目是一个名为Xukong Paper Reading Assistant的文献阅读助手，旨在帮助科研人员更快速、高效地阅读论文。它基于Python开发，借助多个NLP（自然语言处理）库和API，接入四大语言模型API，提供翻译、总结、解释等功能，从而提升文献阅读效率。

项目的主要特性和功能

1. 多模型支持：接入GPT-3.5-turbo-16k、ErnieBot、ChatGLM和Spark四大语言模型API，提供多样化的NLP服务。
2. 快捷键功能：具备快捷键，可简化用户操作，例如用快捷键直接翻译文本。
3. Web服务器：提供简单的Web服务器，用户能通过浏览器访问，便于进行文献阅读和处理。
4. 多文件格式支持：支持多种文件格式和静态文件提供，方便用户进行文献管理和阅读。

安装使用步骤

安装依赖

1. 确保已安装Python3环境。
2. 使用pip安装必要的库： bash pip install openai

配置和使用

1. 下载并解压项目文件到本地目录。
2. 配置API密钥：在config.json文件中配置API密钥：
   • 使用GPT模型时，设置model="GPT"，并填写GPT-API。
   • 使用ErnieBot模型时，设置model="ErnieBot"，并填写API_KEY和SECRET_KEY。
   • 使用ChatGLM模型时，设置model="ChatGLM"，并填写API_KEY和SECRET_KEY。
   • 使用Spark模型时，设置model="Spark"。
3. 启动服务器：进入项目目录，运行以下命令启动服务器： bash python server.py
4. 访问服务：在浏览器中访问127.0.0.1:8000端口，即可开始使用文献阅读助手。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】