DeepXiv/deepxiv_sdk

DeepXiv SDK – 빠른 개요

이것이 무엇인가 – DeepXiv 서비스와 통신하는 Python 패키지이자 명령줄 도구입니다. DeepXiv는 수백만 개의 arXiv 논문 전체 텍스트(그리고 파트너 1stAuthor를 통해 많은 법률, 임상 시험, 보조금 및 기타 '수직 도메인' 데이터셋)를 이미 구문 분석한 클라우드 백엔드입니다. SDK를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다:

• 자연어 질문을 하고 실제 arXiv 인용을 포함한 답변을 받습니다.
• 논문을 섹션별로 검색하고 읽을 수 있어 필요한 부분만 가져올 수 있습니다.
• 동일한 fa 명령으로 사람(연구자 프로필) 및 기타 도메인(법률, 법원 사건, 의약품 임상 시험, SEC 서류, CVE 등)을 탐색할 수 있습니다.

왜 중요한가 – 기존 검색 API는 제목/초록만 제공합니다. 주장을 검증하려면 전체 PDF(수만 개의 토큰)를 다운로드해야 합니다. DeepXiv는 논문을 구조화된 섹션으로 사전 처리하고 전체 본문에 대해 '에이전트형' LLM을 실행하여 검증 가능한 인용과 함께 간결한 답변을 반환합니다. 이는 토큰 예산을 절약하고 자동화된 연구 파이프라인을 실현 가능하게 만듭니다.

주요 명령

동사	예시	기능
deepxiv ask	deepxiv ask "speedup of speculative decoding"	arXiv ID가 포함된 LLM 기반 답변.
deepxiv ask --web	deepxiv ask "which providers support speculative decoding" --web	동일하지만 캐시된 웹 페이지를 검색합니다.
deepxiv search / deepxiv paper	deepxiv paper 2512.15176 --section Methods	논문 찾기, 섹션 나열, 단일 섹션 읽기.
deepxiv fa …	deepxiv fa search talent "world model" -F career_stage=student	1stAuthor 수직 도메인(연구자 프로필, 법률, 임상 시험 등) 쿼리.

Python 사용법 – Reader 클래스는 CLI를 미러링합니다:

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)

설치 및 제한 – pip install deepxiv-sdk. 첫 실행 시 무료 토큰이 자동 등록됩니다(일일 에이전트 호출 300회, fa ask 시험 호출 3회). 더 높은 할당량은 서비스 등록 페이지에서 제공되거나 유지 관리자에게 문의하여 얻을 수 있습니다.

문서 – 전체 CLI 참조, Python API 및 도메인별 가이드는 리포지토리(USAGE.md, FA.md, examples/)에 있습니다.

라이선스 – MIT.

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모든 세부 사항은 리포지토리의 README에서 직접 가져온 것입니다.