Feather-2/Burner-X

解決する課題

Paper Burner Xは、研究者やディープラーニング学習者が膨大な学術文献を処理する際の課題を克服するために設計されたAI搭載ワークステーションです。複雑なPDFやその他のドキュメント形式の読み込み、翻訳、分析のワークフローを効率化し、数式、表、元のレイアウトを維持します。

仕組み

このツールはブラウザベースのワークステーションとして動作し、純粋なフロントエンドアプリケーション（データはブラウザ内にローカル保存）として、またはDocker経由でデプロイ可能です。MinerUやDoc2Xなどの様々なOCRエンジンや、DeepSeek、Gemini、ClaudeなどのAIモデルエンドポイントと統合し、高速な並列翻訳とドキュメント分析を実行します。

長文分析には、フロントエンド駆動型のAgentic RAGシステムを実装しています。このシステムは、ドキュメント構造の全体像（「階層的意味グループ/マップ」）をAIに提供し、grep、vector search、fetchといったツールボックスを使用して、長文ドキュメントから情報を抽出し推論する方法をAIが自律的に決定できるようにします。

対象ユーザー

学術論文の詳細な長文読解や構造化された情報抽出を必要とする大学院生、学術研究者、ナレッジワーカーを主な対象としています。

主な特徴

• Agentic RAG: マルチステップの推論とツールを使用して長文ドキュメントを分析する、純フロントエンド実装のAIエージェント。
• 高性能翻訳: 複数ファイルの並列処理をサポートし、長文論文を数秒で高速翻訳。
• フォーマット維持: 翻訳やOCRの過程で、元のレイアウト、数式 (LaTeX)、表を保持。
• マルチフォーマット対応: PDF、DOCX、PPTX、EPUB、Markdownのインポートに加え、GitHubやURLからのコンテンツ読み込みに対応。
• プライバシー重視: すべてのデータがブラウザ内（localStorage/IndexedDB）に保存される純フロントエンドモードを提供。
• 学術特化ツール: 構造化データ抽出のための「文献マトリックス」や、マインドマップおよびMermaidフローチャートの生成機能を搭載。