集成OpenScholar可优化文献检索:
- 申请Semantic Scholar API密钥
- 启动服务:
python openscholar_api.py --s2_api_key YOUR_KEY --reranker_path OpenSciLM/OpenScholar_Reranker - 发送检索请求:
response = requests.post('http://localhost:38015/batch_ask', json={'questions':['你的问题']})
测试显示,相比手动检索,该系统能在平均3秒内返回相关文献,准确率提升35%。支持问答式检索,如’增强语言模型在知识密集型任务的表现如何?’
本答案来源于文章《CycleResearcher:AI驱动的学术研究与审稿自动化工具》































