lihe-jinnang 1.0.0

李贺锦囊 - 零幻觉文献综述智能体

李贺锦囊 - 零幻觉文献综述智能体

基于"单篇精读→积累材料→统一整合"的工作流程，帮助研究者高效完成文献综述。

功能特性

• 多源文献导入：支持 Zotero 文献库、PDF 文件、DOI 检索
• 智能精读卡片：基于 LLM 的单篇文献深度阅读，生成结构化笔记
• 文献归类整合：自动分析文献间关系，构建知识图谱
• 综述自动撰写：基于精读卡片和归类结果，生成完整文献综述
• 多模态支持：可选启用图片理解，分析 PDF 中的图表内容
• 元数据补全：联网补全期刊信息、作者信息、引用格式

安装

pip install jinnang

快速开始

1. 初始化配置

jinnang init --text-key <DEEPSEEK_API_KEY> --vision-key <MINIMAX_API_KEY>

2. 创建项目

jinnang new my-research --field "我的研究领域"

3. 导入文献

# 从 Zotero 导入
jinnang add my-research --zotero <COLLECTION_ID>

# 从 PDF 文件导入
jinnang add my-research --pdf /path/to/paper.pdf

# 从 DOI 导入
jinnang add my-research --doi 10.1234/example.2024

4. 生成精读卡片

jinnang card my-research

5. 归类整合

jinnang classify my-research

6. 生成综述

jinnang compose my-research

一键全流程

jinnang run my-research

命令参考

命令	功能	示例
init	配置 API Key	jinnang init --text-key sk-xxx
new	创建项目	jinnang new my-project -f "领域"
add	添加文献	jinnang add my-project --zotero ID
list	查看文献列表	jinnang list my-project
card	生成精读卡片	jinnang card my-project
classify	归类整合	jinnang classify my-project
compose	生成综述	jinnang compose my-project
view	查看结果	jinnang view my-project --card paper-000
run	一键全流程	jinnang run my-project
version	查看版本	jinnang version

配置说明

配置文件位于 ~/.jinnang/config.json：

{
  "models": {
    "text": {
      "provider": "deepseek",
      "api_key": "",
      "model": "deepseek-chat",
      "base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
      "enabled": true
    },
    "vision": {
      "provider": "minimax",
      "api_key": "",
      "model": "minimax-3",
      "base_url": "https://api.minimax.chat/v1",
      "enabled": false
    }
  },
  "projects_dir": "~/jinnang-projects",
  "zotero_data_dir": null
}

环境变量支持：

• JINNANG_TEXT_API_KEY：文本模型 API Key
• JINNANG_TEXT_PROVIDER：文本模型提供商
• JINNANG_TEXT_MODEL：文本模型名称
• JINNANG_VISION_API_KEY：多模态模型 API Key
• JINNANG_VISION_PROVIDER：多模态模型提供商
• JINNANG_VISION_MODEL：多模态模型名称

项目结构

jinnang-projects/my-research/
├── cards/           # 文献精读卡片
├── classify/        # 归类整合结果
├── downloads/       # PDF 原文
├── images/          # 提取的图片
├── output/          # 最终综述
├── sources/         # PDF 转 Markdown 文本
└── project.json     # 项目配置

技术栈

• Python 3.8+
• Typer - CLI 框架
• Rich - 终端美化
• DeepSeek - 文本生成
• MiniMax - 图片理解
• MarkItDown - PDF 转 Markdown

License

MIT License