arXivRAG

arXivRAG

Descripción general

arXivRAG es una herramienta integral diseñada para mejorar la recuperación y generación de contenido académico de la base de datos arXiv. Aprovechando las técnicas avanzadas de recuperación-generación aumentada (RAG), arXivRAG proporciona a investigadores, estudiantes y entusiastas la capacidad de descubrir y generar resúmenes, conocimientos y análisis de artículos arXiv de manera eficiente.

Características

Características principales

• Generación aumentada de recuperación : combina el poder de los sistemas de recuperación con modelos generativos para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas.

• Integración arXiv : consulta directamente el repositorio arXiv para buscar y resumir artículos académicos.

• Interfaz fácil de usar : proporciona una interfaz fácil de usar para consultar y obtener resúmenes de artículos científicos.

• Personalizable : permite a los usuarios personalizar los parámetros de recuperación y generación para satisfacer sus necesidades específicas.

Funciones avanzadas

• Búsqueda mejorada : capacidades de búsqueda avanzada para encontrar rápidamente artículos relevantes.

• Resumen : generación automática de resúmenes concisos para artículos arXiv.

• Consultas personalizadas : soporte de consultas personalizadas para recuperar información específica de trabajos académicos.

• Acceso en tiempo real : integración perfecta con la API arXiv para acceso a datos en tiempo real.

• Análisis de tendencias y citas : analice redes de citas, visualice el impacto de los artículos e identifique tendencias de investigación emergentes basadas en publicaciones recientes y patrones de citas.

Instalación

Para comenzar con arXivRAG, siga estos pasos:

1. Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/phitrann/arXivRAG.git
cd arXivRAG

2. Cree un entorno virtual (recomendamos usar conda):

conda create -n arxiv-rag python=3.10
conda activate arxiv-rag

3. Instale las dependencias requeridas:

pip install -r requirements.txt

Uso

Para utilizar arXivRAG, siga estos pasos:

1. Ejecute el script principal:

python main.py

3. Consultar el sistema:

• Ingrese su consulta relacionada con un artículo científico.

• El sistema recuperará los artículos relevantes de arXiv y generará un resumen.

Configuración

Puede personalizar el comportamiento de arXivRAG modificando el archivo de configuración config.yaml . Los parámetros clave incluyen:

• retrieval_model : el modelo utilizado para recuperar artículos relevantes.

• Generation_model : el modelo utilizado para generar resúmenes.

• num_retrievals : el número de artículos que se recuperarán para cada consulta.

• max_summary_length : la longitud máxima del resumen generado.

Contribuyendo

¡Agradecemos las contribuciones de la comunidad! Si tiene ideas para nuevas funciones o mejoras, no dude en abrir un problema o enviar una solicitud de extracción.

En caso de que desee enviar una solicitud de extracción, siga estos pasos:

1. Bifurca el repositorio.

2. Crea una nueva rama:

git checkout -b feature/your-feature-name

4. Realice sus cambios y confírmelos:

git commit -m "Add your commit message"

5. Empujar a la sucursal:

git push origin feature/your-feature-name

6. Crea una solicitud de extracción.

Licencia

Este proyecto se publica bajo la licencia Apache 2.0. Consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

Expresiones de gratitud

• Gracias a los contribuyentes del proyecto arXivRAG.

• Un agradecimiento especial a los desarrolladores de los modelos de recuperación y generación utilizados en este proyecto.