DeepXiv/deepxiv_sdk

DeepXiv SDK – クイック概要

概要 – DeepXivサービスと通信するためのPythonパッケージおよびコマンドラインツールです。このクラウドバックエンドは、数百万件のarXiv論文（およびパートナーである1stAuthorを通じて、法律、臨床試験、助成金、その他の「垂直ドメイン」データセット）の全文をすでに解析済みです。このSDKを使用すると、以下のことが可能です。

• 質問 (Ask)：自然言語で質問し、実際のarXivの引用を含む回答を得る。
• 検索と閲覧 (Search and read)：論文をセクションごとに検索・閲覧し、必要な部分のみを取得する。
• 探索 (Explore)：研究者のプロフィールやその他のドメイン（法律、裁判事例、薬物試験、SEC提出書類、CVEなど）を同じ fa コマンドで探索する。

重要性 – 従来の検索APIはタイトルや要約のみを提供するため、主張を検証するにはPDF全体（数万トークン）をダウンロードする必要がありました。DeepXivは論文を構造化されたセクションに事前処理し、全文に対して「エージェント型」LLMを実行することで、検証可能な引用付きの簡潔な回答を返します。これにより、トークン予算を節約し、自動化された研究パイプラインを実現可能にします。

主要コマンド

動詞	例	内容
deepxiv ask	deepxiv ask "speedup of speculative decoding"	arXiv ID付きのLLMによる回答。
deepxiv ask --web	deepxiv ask "which providers support speculative decoding" --web	同上。ただしキャッシュされたWebページを検索。
deepxiv search / deepxiv paper	deepxiv paper 2512.15176 --section Methods	論文の検索、セクション一覧の表示、特定のセクションの閲覧。
deepxiv fa …	deepxiv fa search talent "world model" -F career_stage=student	1stAuthorの垂直ドメイン（研究者プロフィール、法律、試験など）をクエリ。

Pythonでの使用方法 – Reader クラスはCLIを反映しています：

from deepxiv_sdk import Reader
r = Reader(token="YOUR_KEY")
ans = r.agent_search("speedup of DEER on HumanEval")
section = r.section("2512.15176", "Method")
people = r.fa().search("talent", "speculative decoding", top_k=5)

インストールと制限 – pip install deepxiv-sdk でインストールします。初回実行時に無料トークンが自動登録されます（1日あたり300回のエージェント呼び出し、3回のトライアル fa ask 呼び出し）。より高いクォータは、サービスの登録ページから、またはメンテナーに連絡することで利用可能です。

ドキュメント – 完全なCLIリファレンス、Python API、およびドメイン固有のガイドはリポジトリ内にあります (USAGE.md, FA.md, examples/)。

ライセンス – MIT。

---

すべての詳細はリポジトリのREADMEから直接引用しています。