集PDF处理、AI翻译、RAG检索、AI问答及语音聊天于一体的一款学术论文阅读工具:mad-professor


 

暴躁的教授读论文(mad-professor)

一个Python应用程序,特色是具有暴躁个性的AI教授,让学术论文阅读更加高效有趣。

项目概述

“暴躁教授读论文”是一个学术论文阅读伴侣应用程序,旨在通过富有个性的AI助手提高论文阅读效率。它集成了PDF处理、AI翻译、RAG检索、AI问答和语音交互等多种功能,为学术研究者提供一站式的论文阅读解决方案。



主要特性

  • • 论文自动处理:导入PDF后自动提取、翻译和结构化论文内容
  • • 双语显示:支持中英文对照阅读论文
  • • AI智能问答:与论文内容结合,提供专业的解释和分析
  • • 个性化AI教授:AI以”暴躁教授”的个性回答问题,增加趣味性
  • • 语音交互:支持语音提问和TTS语音回答
  • • RAG增强检索:基于论文内容的精准检索和定位
  • • 分屏界面:左侧论文内容,右侧AI问答,高效交互

技术架构

  • • 前端界面:PyQt6构建的现代化桌面应用
  • • 核心引擎
    • • AI问答模块:基于LLM的学术问答系统
    • • RAG检索系统:向量检索增强的问答精准度
    • • 论文处理管线:PDF转MD、自动翻译、结构化解析
  • • 交互系统
    • • 语音识别:实时语音输入识别
    • • TTS语音合成:AI回答实时播报
    • • 情感识别:根据问题内容调整回答情绪

安装指南

环境要求

  • • Python 3.10或更高版本
  • • CUDA支持
  • • 6GB 以上显存

项目依赖

本项目依赖以下开源项目

  • • MinerU https://github.com/opendatalab/MinerU
  • • RealtimeSTT https://github.com/KoljaB/RealtimeSTT

本项目依赖以下在线API服务(可以通过修改代码改为本地实现)

  • • DeepSeek https://api-docs.deepseek.com
  • • MiniMax https://platform.minimaxi.com/document/Voice%20Cloning?key=66719032a427f0c8a570165b

安装步骤

  1. 1. 使用conda创建环境

    conda create -n mad-professor python=3.10.16
    conda activate mad-professor
  2. 2. 安装MinerU依赖

    pip install -U magic-pdf[full]==1.3.3 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
  3. 3. 安装剩余依赖

    pip install -r requirements.txt
  4. 4. 安装电脑显卡版本匹配的CUDA和torch, 要求numpy<=2.1.1,例(具体版本请按电脑配置修改,目前支持CUDA 11.8/12.4/12.6):

    pip install --force-reinstall torch torchvision torchaudio "numpy<=2.1.1" --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

    如果出现报错,请根据MinerU和RealtimeSTT开源项目中的CUDA依赖修改符合的torch和torchaudio版本

  5. 5. 安装FAISS的gpu版本 (注:faiss-gpu版本只能通过conda安装,无法通过pip安装)

    conda install -c conda-forge faiss-gpu
  6. 6. 模型下载

    python download_models.py

    python脚本会自动下载模型文件并配置好配置文件中的模型目录,配置文件可以在用户目录中找到,文件名为magic-pdf.json windows的【用户目录】为 “C:\Users\用户名”, linux【用户目录】为 “/home/用户名” 修改【用户目录】配置文件magic-pdf.json中”device-mode”的值来启用CUDA

    {
        "device-mode":"cuda"
    }

    语音输入的Whisper模型会在运行时自动下载

  7. 7. API密钥配置项目依赖LLM和TTS在线API服务通过修改config.py中的对应字段配置请求路径和密钥

    API_BASE_URL = "YOUR_API_URL"
    API_KEY = "YOUR_API_KEY"   

    按照DeepSeek官方文档配置 https://api-docs.deepseek.com

    TTS_GROUP_ID = "YOUR_MINIMAX_GROUP_ID"
    TTS_API_KEY = "YOUR_MINIMAX_API_KEY"

    按照MiniMax官方文档配置 https://platform.minimaxi.com/document/Voice%20Cloning?key=66719032a427f0c8a570165b

使用说明

教授人设/声音修改

目前人设和声音的修改只能通过手动修改代码实现

  1. 1. 人设prompt修改 在prompt文件夹中创建一个新的ai_character_prompt_[你的人设名字].txt 将AI_professor_chat.py程序开头AI_CHARACTER_PROMPT_PATH字段修改为相应的人设prompt路径

    AI_CHARACTER_PROMPT_PATH = "prompt/ai_character_prompt_[你的人设名字].txt"

    当前已有两个人设ai_character_prompt_keli.txtai_character_prompt_leidian.txt,可以作为示例

  2. 2. 声音修改按照MiniMax官方文档新建voice id,或使用现有voice id。官方文档:https://platform.minimaxi.com/document/Voice%20Cloning?key=66719032a427f0c8a570165b修改TTS_manager.py程序 TTSManager类中build_tts_stream_body请求方法对应的voice_id参数

     body = json.dumps({
            "model": "speech-02-turbo",
            "text": text,
            "stream": True,
            "voice_setting": {
                "voice_id": "将这个参数修改为你想要使用的voice id",
                "speed": 1,
                "vol": 1,
                "pitch": 0,
                "emotion": mapped_emotion
            },
            "audio_setting": {
                "sample_rate": 32000,
                "bitrate": 128000,
                "format": "pcm",
                "channel": 1
            }
        })

启动应用

运行main.py

python main.py

导入论文

  1. 1. 点击侧边栏的”导入论文”按钮
  2. 2. 选择PDF文件导入
  3. 3. 点击“继续”,等待处理完成(包括翻译和索引构建)
  4. 4. 导入的PDF会存放到data文件夹中,也可以将多篇PDF放入data文件夹,程序会检测未处理的文件批量处理

论文阅读

  1. 1. 在侧边栏选择已经处理好的论文

  2. 2. 在主窗口查看论文内容,右上角可切换中英文

  3. 3. 左右侧可折叠隐藏,提供沉浸式阅读体验


AI问答与语音对话

  1. 1. 在对话窗口下方选择语音输入设备

  2. 2. 点击麦克风按钮,等指示灯变绿时开始对话
  3. 3. 如果说话时指示灯没有变黄,可能说明输入设备无法检测到人声,建议切换其他输入设备进行尝试

项目结构

mad-professor/
├── 核心模块
│   ├── AI_manager.py         # AI功能管理器,整合所有AI相关功能
│   ├── AI_professor_chat.py  # AI对话逻辑,实现暴躁教授的交互回答
│   ├── AI_professor_UI.py    # 主界面实现,应用程序的UI入口
│   ├── data_manager.py       # 数据管理器,处理论文索引和内容加载
│   ├── pipeline.py           # 处理管线,协调各处理器的工作流程
│   ├── rag_retriever.py      # RAG检索系统,实现向量检索和上下文提取
│   ├── TTS_manager.py        # TTS管理器,处理语音合成和播放
│   ├── voice_input.py        # 语音输入处理,实时语音识别
│   └── threads.py            # 线程管理,处理异步任务和并发

├── 用户界面组件 (ui/)
│   ├── chat_widget.py        # 聊天界面组件
│   ├── markdown_view.py      # Markdown渲染和显示组件
│   ├── message_bubble.py     # 消息气泡组件
│   ├── sidebar_widget.py     # 侧边栏组件(论文列表和上传)
│   └── upload_widget.py      # 文件上传组件

├── 处理器模块 (processor/)
│   ├── pdf_processor.py      # PDF处理器,提取PDF内容转为Markdown
│   ├── md_processor.py       # Markdown处理器,结构化解析Markdown
│   ├── json_processor.py     # JSON处理器,处理结构化数据
│   ├── tiling_processor.py   # 分块处理器,将内容分割为块
│   ├── translate_processor.py # 翻译处理器,中英文翻译
│   ├── md_restore_processor.py # Markdown还原处理器
│   ├── extra_info_processor.py # 额外信息处理器,生成摘要和问题
│   └── rag_processor.py      # RAG处理器,生成向量库和检索树

├── 提示词模板 (prompt/)
│   ├── ai_character_prompt_keli.txt    # 可莉教授人设提示词
│   ├── ai_character_prompt_leidian.txt # 雷电教授人设提示词
│   ├── ai_explain_prompt.txt           # 解释功能提示词
│   ├── ai_router_prompt.txt            # 路由决策提示词
│   ├── content_translate_prompt.txt    # 内容翻译提示词
│   ├── formula_analysis_prompt.txt     # 公式分析提示词
│   └── summary_generation_prompt.txt   # 摘要生成提示词

├── 资源和配置
│   ├── config.py             # 配置文件,API密钥和模型设置
│   ├── paths.py              # 路径管理,统一管理文件路径
│   ├── main.py               # 程序入口文件
│   ├── download_models.py    # 模型下载脚本
│   ├── assets/               # 资源文件目录(图片、样式等)
│   └── font/                 # 字体文件目录

└── 数据目录
    ├── data/                 # 源数据目录(论文PDF)
    └── output/               # 输出目录(处理结果)

已知问题

  1. 1. 本项目目前仅适用论文结构的PDF文档,对于非论文结构的文档可能报错/失效
  2. 2. 在音频输入设备未完成加载时激活麦克风按钮,再进行输入设备切换,可能会切换失败,激活麦克风按钮建议在音频设备完全加载后进行
  3. 3. 当前语音对话在外放时,AI教授的声音可能会被当做用户声音重复录入,建议使用耳机避免声音泄露

 




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(文:GitHubStore)

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