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使用真實文獻最快速完成論文的方法

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功能·演示·部署到Vercel ·克隆並在本地運行

功能

利用人工智能撰寫論文

• 人工智能書寫功能： 點擊"AI 寫作"進行正常對話互動。人工智能將根據您的輸入提供寫作建議或回答問題。
• 尋找文獻功能： 點擊"尋找文獻"，根據輸入的關鍵詞在Semantic Scholar 或arxiv 或PubMed 中搜索論文。系統將把信息整合到您的論文中。

編輯和修改

• 在編輯器中直接編輯和修改人工智能生成的內容。
• 使用提供的工具調整文本樣式和佈局。

演示

您可以在paperai.life 查看完整的工作演示。

部署到Vercel

上述操作還會將repo 克隆到GitHub。

如果只想在本地開發，而不想部署到Vercel，請按以下步驟操作。

鏡像運行

1. 拉取鏡像

docker pull 14790897/paperai:latest

2. 運行鏡像

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

環境變量說明

1. NEXT_PUBLIC_OPENAI_API_KEY 設置key，只要在設置界面（右上角齒輪）對應的位置留空就會使用預定的變量
2. NEXT_PUBLIC_AI_URL 設置上游url，只要在設置界面（右上角齒輪）對應的位置留空就會使用預定的變量
3. NEXT_PUBLIC_SEMANTIC_API_KEY 設置semantic scholar 的key，可以增加請求量
4. NEXT_PUBLIC_PUBMED_API_KEY 設置pubmed 的key，可以增加請求量

克隆並在本地運行

 # 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

參考文檔

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/
3. i18n: https://locize.com/blog/next-app-dir-i18n/

許可證

該項目已獲得MIT License的許可