AI学术论文大模型集成功能

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│   前端界面      │    │   ArXiv爬虫      │    │   大模型API     │
│  (中英对照)     │◄───│  (集成翻译)      │◄───│  (Qwen/DeepSeek)│
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                       │   翻译服务层     │
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                       │ │ 质量检测器   │ │
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                       │ │ 错误处理器   │ │
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                       │ │ 熔断器       │ │
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pip install langchain openai requests python-dotenv

cp .env.example .env

# Qwen API配置
QWEN_API_KEY=your_qwen_api_key_here
QWEN_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
QWEN_MODEL=qwen-turbo

# DeepSeek API配置
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat

{
  "providers": ["qwen", "deepseek"],
  "default_provider": "qwen",
  "qwen": {
    "model": "qwen-turbo",
    "temperature": 0.3,
    "max_tokens": 2000,
    "timeout": 30,
    "max_retries": 3
  },
  "deepseek": {
    "model": "deepseek-chat",
    "temperature": 0.3,
    "max_tokens": 2000,
    "timeout": 30,
    "max_retries": 3
  }
}

# 测试翻译功能
python test_translation_mock.py

# 测试错误处理
python test_error_handling.py

# 监控服务健康状态
python translation_monitor.py --mode report

# 启动前端服务
npm run dev

# 运行爬虫（包含翻译功能）
python arxiv_crawler.py

from llm_translator import LLMTranslator
from translation_config import TranslationConfig

# 加载配置
config = TranslationConfig.load_from_file('translation_config.json')

# 创建翻译器
translator = LLMTranslator('qwen', config.get_provider_config('qwen'))

# 执行翻译
result = translator.translate_text(
    text="Artificial Intelligence in Healthcare",
    source_lang="en",
    target_lang="zh"
)

print(f"翻译结果: {result['translated_text']}")
print(f"质量等级: {result['quality_level']}")
print(f"质量分数: {result['quality_score']}")

# 翻译整篇论文
paper_result = translator.translate_paper({
    'title': 'Deep Learning for Natural Language Processing',
    'abstract': 'This paper presents a comprehensive survey...'
})

print(f"中文标题: {paper_result['title_zh']}")
print(f"中文摘要: {paper_result['abstract_zh']}")
print(f"翻译质量: {paper_result['translation_quality']}")

from translation_monitor import TranslationMonitor

# 创建监控器
monitor = TranslationMonitor()

# 检查服务健康状态
health_status = monitor.monitor_all_services()
print(f"总体状态: {health_status['overall_status']}")

# 获取统计信息
stats = monitor.get_service_statistics()
print(f"服务可用性: {stats['services']['qwen']['availability']}")

# 生成健康报告
report = monitor.generate_health_report()
print(report)

ai-daily/
├── llm_translator.py              # 大模型翻译器
├── translation_config.py          # 翻译配置管理
├── translation_quality.py         # 翻译质量检测
├── translation_error_handler.py   # 错误处理机制
├── translation_monitor.py          # 服务监控工具
├── arxiv_crawler.py               # ArXiv爬虫（集成翻译）
├── translation_config.json        # 翻译配置文件
├── .env.example                   # 环境变量模板
├── test_translation_mock.py       # 模拟测试脚本
├── test_error_handling.py         # 错误处理测试
└── README_LLM_INTEGRATION.md      # 本文档

{
  "title": "英文标题",
  "title_zh": "中文标题",
  "abstract": "英文摘要",
  "abstract_zh": "中文摘要",
  "translation_quality": "优",
  "authors": ["作者列表"],
  "published": "2024-01-01",
  "url": "论文链接"
}

# 查看翻译日志
tail -f translation.log

# 查看错误日志
grep "ERROR" translation.log

# 查看性能统计
grep "performance" translation.log

def detect_quality(self, original_text: str, translated_text: str, 
                  source_lang: str, target_lang: str) -> QualityResult:
    # 实现自定义质量检测逻辑
    pass

class ErrorType(Enum):
    # 添加新的错误类型
    CUSTOM_ERROR = "custom_error"