evanhu1/talk2arxiv

解決する課題

Talk2Arxivは、arXivやbioRxivの学術論文をシームレスに読み、対話するための手段を提供します。標準的な論文リンクをインタラクティブな体験へと変換し、ユーザーはファイルを個別にアップロードすることなく、数式や図表を含む論文の全文コンテキストを把握したAIと対話できます。

仕組み

このシステムは、VercelでホストされたReactフロントエンドとCloudflare Worker APIを使用しています。ユーザーが talk2arxiv.org または talk2biorxiv.org のリンクにアクセスすると、APIが論文のHTMLまたはPDFを取得します。このプロジェクトではRAG（チャンク分割やベクトルデータベース）を使用せず、大きなコンテキストウィンドウ（最大800Kトークン）を活用して論文の全テキストをモデルのコンテキストに読み込ませ、OpenAIのprompt cacheを利用して効率化を図っています。回答の生成にはOpenRouter経由でGPT-6 Lunaを使用しています。

対象ユーザー

arXivやbioRxivの複雑な科学論文を素早く要約、分析、解説する必要がある研究者、学生、学術関係者。

主な特徴

• インタラクティブな読書: テキストを選択して、AIに解説を求めたり、特定の質問をしたりできます。
• 著者コンテキスト: OpenAlexを通じて著者の他の研究業績インデックスを自動的に取得し、より広範な研究背景を提供します。
• 引用プレビュー: 引用された論文をプレビューし、元の論文と一緒にチャットコンテキストに追加できます。
• PDFフォールバック: HTML版が存在しない論文に対してはEmbedPDF (PDFium in WebAssembly) を使用してレンダリングを行い、AIチャット機能を維持します。
• 効率的なキャッシュ: Cloudflare Cache APIによる回答キャッシュを実装し、ユーザー間で同一の質問を再利用できるようにしています。
• ローカル履歴: 会話履歴をブラウザの localStorage に保存し、永続化します。