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论文阅读助手

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  1. 能自动获取指定类别，指定日期范围的arxiv论文数据
  2. 支持embedding的query-title的检索

RUN

  1. download ranker model, 将下载好的模型放置到项目路径下，也可以自行选择是否使用其他的模型。
  2. 创建本地缓存目录 mkdir cache_data
  3. pip install -r requirements.txt 可自定切换国内源
  4. 如果未在本地部署大模型，则修改paper_reader/load_data.py，将paper_data_obj = PaperData(use_llm=False)
  5. streamlit run app.py