开发一款用于研究论文摘要的自主双聊天机器人系统
Developing a self-contained dual chatbot system for researching paper abstracts.
概念、实现和演示的项目演示
作为一名研究人员，阅读和理解科学论文一直是我日常工作中至关重要的一部分。我仍然记得我在研究生阶段学到的快速阅读论文的技巧。然而，随着每天都有无数研究论文的发表，我感到难以跟上最新的研究趋势和见解。我所学到的老技巧只能起到有限的帮助作用。
随着大型语言模型（LLMs）的最近发展，情况开始发生改变。由于它们出色的上下文理解能力，LLMs能够从用户提供的文档中相当准确地识别相关信息，并对用户关于文档的问题生成高质量的答案。基于这个想法，已经开发出了许多文档问答工具，其中一些工具专门设计用于帮助研究人员在相对短的时间内理解复杂的论文。
虽然这无疑是向前迈出的一步，但我注意到在使用这些工具时存在一些摩擦点。其中一个主要问题是提示工程。由于LLM的响应质量严重依赖于我的问题质量，我经常发现自己花了相当多的时间来构思“完美”的问题。当阅读陌生的研究领域的论文时，这尤其具有挑战性：往往我根本不知道应该问什么问题。
这种经历使我思考：是否可能开发一个可以自动化研究论文问答过程的系统？一个可以更高效、更自主地提炼论文要点的系统？
之前，我曾经参与过一个项目，开发了一个用于语言学习的双聊天机器人系统。那里的概念简单而有效：通过让两个聊天机器人在用户指定的外语中聊天，用户可以通过观察对话来学习语言的实际使用。这个项目的成功引发了我一个有趣的想法：类似的双聊天机器人系统是否也对理解研究论文有用呢？
