《暴躁的教授读论文》开源项目安装与配置指南
2026-01-31 04:48:15作者:彭桢灵Jeremy
1. 项目基础介绍
《暴躁的教授读论文》是一个学术论文阅读伴侣应用程序,它通过集成PDF处理、AI翻译、RAG检索、AI问答和语音交互等功能,旨在提供一种高效且有趣的学术论文阅读体验。该项目的开发语言主要是Python,同时使用了JavaScript和CSS进行前端界面的构建。
2. 项目使用的关键技术和框架
- 前端界面:采用PyQt6构建现代化的桌面应用程序界面。
- AI问答模块:基于大型语言模型(LLM)构建的学术问答系统。
- RAG检索系统:利用向量检索增强问答的精准度。
- 论文处理管线:包括PDF转换MD、自动翻译、结构化解析等处理流程。
- 交互系统:融合了语音识别、TTS语音合成和情感识别技术。
3. 项目安装和配置准备工作
在开始安装之前,请确保您的计算机满足以下要求:
- Python版本:3.10或更高版本。
- 显卡支持:CUDA支持的显卡,显存6GB以上。
- 网络连接:用于下载必要的依赖和模型文件。
以下是详细的安装步骤:
步骤 1:安装Python和CUDA
- 安装Python 3.10或更高版本。
- 安装与您的显卡兼容的CUDA版本。
步骤 2:设置虚拟环境
打开命令行,执行以下命令创建并激活虚拟环境:
conda create -n mad-professor python=3.10.16
conda activate mad-professor
步骤 3:安装项目依赖
在虚拟环境中,执行以下命令安装项目所需的依赖:
pip install -U magic-pdf[full]==1.3.3 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install -r requirements.txt
pip install --force-reinstall torch torchvision torchaudio "numpy<=2.1.1" --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
conda install -c conda-forge faiss-gpu
步骤 4:下载模型文件
运行以下脚本下载模型文件并配置模型目录:
python download_models.py
步骤 5:配置API密钥
根据项目需求,在config.py文件中配置在线API服务的请求路径和密钥。
步骤 6:启动应用
在项目根目录下,运行以下命令启动应用程序:
python main.py
按照以上步骤操作后,您应该能够成功安装并运行《暴躁的教授读论文》项目。如果遇到任何问题,请参考项目文档中的“已知问题”部分,或向社区寻求帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
744
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134