简介
ChatPaper 是一款基于人工智能技术的科研辅助工具，旨在帮助用户高效处理学术论文。它通过整合 ChatGPT 等大语言模型的自然语言处理能力，实现对 arXiv 论文的自动下载、智能总结与结构化分析。该工具特别适合需要快速掌握领域动态的科研人员、研究生及学术爱好者，支持从海量文献中筛选关键信息，并提供多维度解读。
特点
1. 智能文献速读：自动提取论文的研究背景、方法创新和实验结果，生成标准化摘要，用户可在一分钟内了解核心内容。
2. 多场景适配：支持在线检索 arXiv 最新论文与本地 PDF 文档处理，满足文献追踪和深度阅读的双重需求。
3. 全流程科研辅助：除论文总结外，提供润色优化、优缺点分析、审稿回复生成等模块，覆盖从文献调研到成果输出的完整链条。
4. 私有知识库构建：允许用户上传本地文献并建立专属数据库，实现跨文献问答与知识关联分析。
如何使用
1. 环境配置：需安装 Python 3.9 及以上版本，通过 pip 安装项目依赖库，并在配置文件中填入 OpenAI API 密钥。
2. 基础操作：通过命令行运行脚本，例如使用 python chat_paper.py --query "深度学习" --max_results 5 可自动下载并总结相关领域最新 5 篇论文。
3. 高级功能：添加 --filter_keys 参数进行关键词过滤，或通过 --pdf_path 指定本地文献路径批量处理。支持按作者、时间范围等高级检索条件筛选文献。
4. 交互模式：启动 Flask 服务后可通过网页界面操作，实时查看处理进度与结果导出。
价格
ChatPaper 作为开源项目可免费使用，但需自行承担 OpenAI API 调用费用。标准版 GPT-3.5 模型每千 token 约 0.002 美元，单篇论文总结通常消耗 3000-5000 token。建议通过设置 --max_tokens 参数控制输出长度以优化成本。
使用技巧
1. 精准检索：使用查询语法如 ti:transformer（标题检索）或 au:Yann LeCun（作者检索）提升命中率。
2. 混合工作流：先批量生成文献概览，再对重点论文使用 --detail_level high 参数获取方法细节与公式解析。
3. 数据安全：处理敏感文献时可启用本地模式，避免 API 传输数据。
4. 结果验证：对模型生成的数字结论（如实验指标）建议反向核对原文，确保信息准确性。
常见问题
1. API 连接失败：检查代理设置与密钥有效性，部分地区需配置全局网络代理。
2. 长文献处理异常：超过模型上下文窗口时会自动分段处理，可通过 --chunk_size 2000 调整分段长度。
3. 内容遗漏问题：优先选择包含完整 Introduction 和 Methodology 章节的 PDF 文档，避免扫描版文献。
4. 跨领域适配：对非英文文献可启用翻译模式，结合 --lang zh 参数生成中文总结。
