[T.12] 团队项目：Scider Alpha 阶段发布说明

这个作业属于哪个课程	北航2026年春季软件工程
这个作业的要求在哪里	[T.12] 团队项目：Alpha 阶段发布说明
我在这个课程的目标是	体验完整软件开发流程，交付一款真正解决科研阅读痛点的软件产品
这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标	完成 Alpha 阶段发布说明

Scider 是一个智能学术论文管理辅助平台，面向科研人员与学生，提供论文检索、AI 解析、知识图谱可视化与个人文库管理等功能。

首个 Alpha 版本现已上线，所有核心功能均可免费使用，期待您的使用反馈！

在线体验：http://39.107.252.200
用户反馈问卷：https://v.wjx.cn/vm/tkW5WW2.aspx

1.新功能和特性

1.1 用户认证与个人信息管理

实现需求

构建安全的用户账户体系，作为所有功能的使用入口：

• 邮箱 + 密码方式注册与登录，密码长度不少于 6 位
• 基于 JWT 的身份认证机制，保障会话安全
• 登录后自动维护会话状态，无需频繁重复登录
• 支持查看用户名、邮箱、用户 ID 等基本信息

应用场景

研一新生张同学的导师给他布置了文献调研任务。他注册并登录 Scider 后，系统持续保持登录状态。此后数周，他每天打开浏览器即进入自己的文献空间，之前未读完的论文和“待确认”的解析结果均保留在原位，继续操作即可。个人文库的私密性确保只有他自己能够访问和管理这些内容。

1.2 智能 PDF 解析与四要素提取

实现需求

• 支持将本地pdf论文文件上传到文库，AI自动解析文本

• 上传 PDF 论文后，系统在后台异步完成全文解析，并调用大模型自动提取四项核心要素：
  • 研究背景：论文要解决什么问题
  • 研究方法：采用了什么技术手段
  • 创新点：相比已有工作有何突破
  • 研究结论：得出了什么重要发现
• 解析过程实时显示进度状态，支持 MD5 去重检测，避免重复上传同一论文

• 支持手动编辑完善论文四要素，形成自己的理解笔记；确认后论文状态改变为“已确认”，即可加入知识图谱体系
• 支持跳转到论文预览界面

应用场景

张同学上传导师推荐的论文，由系统在后台逐一解析，进度条显示完成情况。约十分钟后，页面显示多篇论文处于“待确认”状态。他点开一篇关于 Transformer 的论文，看到系统已提取出四要素信息。他对提取结果做了两处微调后点击确认。通过这一方式，他在一周内完成了三十余篇论文的核心信息提取，形成对研究方向的整体认识。

1.3 文库管理

实现需求

提供灵活的论文组织管理功能，作为用户管理个人文献库的核心界面：

• 支持创建、重命名、删除文件夹

• 支持在当前文件夹内快速按标题或作者搜索定位论文

• 支持对论文的批量复制、删除操作

应用场景

张同学将论文上传到平台后，他在文库模块创建了“综述打底”“经典方法”“最新进展”三个文件夹，并将已解析完成的论文分类放入不同文件夹。通过文件夹筛选和标题搜索，他能够随时定位到目标论文。

1.4 论文发现与检索系统

实现需求

提供三种检索方式，帮助用户寻找新论文：

• 方向推荐：基于用户文库中已收藏的论文，自动推荐研究方向相近的文献

• 关键词检索：按标题、作者、摘要关键词进行多维度搜索；支持按年份范围、来源类型、相关性过滤

• 上下游检索：以已入库的某一篇论文为起点，查看其参考文献（上游脉络）与被引用情况（下游脉络），一键构建学术脉络

• 对于检索到的文献，支持查看摘要并跳转到来源网址

应用场景

张同学在浏览已入库论文后，使用进入发现论文模块，系统根据其文库论文推送了十几篇高度相关的近期文献。接着，他选择文库中一篇核心论文进行“上下游检索”，界面生成学术脉络树，分别展示了该论文引用的上游文献和引用它的下游文献。依据这个脉络，他在撰写文献综述时，梳理了清晰的研究传承关系。

1.5 知识图谱可视化

实现需求

基于“我的文库”中已确认的论文集合，自动生成个人学术知识网络的可视化呈现：

• 以力导向图形态展示论文间的语义关联，连线表示从属、语义相似等关系，相似论文自动聚集成研究簇，
• 语义相似度计算基于通义千问 Embedding 模型（1536 维语义向量）
• 支持拖拽节点调整布局、缩放查看全局或局部、选择四要素子节点的显示状态
• 支持按文件夹筛选载入范围，仅已确认状态的论文参与图谱构建

• 点击任意节点可弹出侧边栏，查看论文基本信息、关键词摘要预览及关联节点列表等信息，并支持跳转至论文预览界面

应用场景

经过数周的文献积累，张同学的文库中已有超过五十篇确认论文。为准备向导师汇报调研进展，他启用知识图谱功能，将所有论文生成为一张知识网络。图中自动聚出几个主要研究簇，几篇横跨多簇的论文以连线表示交叉关系。汇报时，张同学通过拖拽节点，向导师展示了各方向的关联性以及两个可能的研究空白点，并据此梳理了开题思路。

1.6 论文预览与笔记

实现需求

在论文预览界面提供集成化的阅读与批注环境，将原文浏览和笔记记录无缝衔接：

• 直接渲染 PDF 原文，支持连续滚动阅读、页码跳转和缩放
• 为每篇论文添加文本笔记，记录阅读过程中的思考、疑问和总结；所有笔记修改即时自动保存，无需手动提交

应用场景

张同学锁定一篇需要进行精读的论文后，在 Scider 中直接打开 PDF 预览。页面左侧显示原文，右侧为笔记面板。阅读过程中，他在笔记栏记录了创新点的比较、对实验数据集划分的疑问等内容，笔记被自动保存，可供后续引用和复现时查阅。

运行环境

本平台 Alpha 阶段为 Web 应用，用户无需安装任何客户端软件，通过浏览器即可访问全部功能。

运行环境

操作系统	浏览器及版本
macOS 14+	Chrome 120+、Safari 17+、Firefox 120+、Edge 120+
Windows 10/11	Chrome 120+、Firefox 120+、Edge 120+

最低运行要求

• 浏览器需启用 JavaScript
• 屏幕分辨率不低于 1366×768（推荐 1920×1080）
• 需要能够正常访问以下域名：
  • api.semanticscholar.org（论文检索）
  • dashscope.aliyuncs.com（阿里云通义千问 API）

移动端适配说明

Alpha 阶段尚未完成移动端适配。在屏幕宽度小于 768px 的设备上访问，页面布局可能出现错位，PDF 预览的缩放与翻页操作体验欠佳。建议使用平板或桌面设备进行详细论文阅读。

安装与使用方法

访问方式

本软件为 Web 应用，无需安装。直接在浏览器地址栏输入 http://39.107.252.200 即可访问。

注册方式

平台支持用户自行注册：

1. 访问首页，点击右上角“注册”按钮
2. 填写邮箱地址和密码（密码不少于 6 位）
3. 点击“注册”完成账号创建

新用户入门流程

1. 注册登录：使用邮箱和密码注册账号并登录系统
2. 建立文库：进入“我的文库”，创建文件夹搭建个人文献分类结构
3. 上传论文：点击“上传 PDF”按钮，选择或拖拽 PDF 文件，等待后台解析（通常在 1 分钟以内）
4. 确认关键词：解析完成后点击论文卡片，在抽屉中查看并确认 AI 提取的四要素内容
5. 发现新论文：进入“发现论文”栏目，通过关键词检索获取更多文献
6. 探索知识图谱：上传 3 篇以上并确认状态的论文后，进入“知识图谱”页面，选择文件夹生成图谱并交互探索

进阶功能

• 上下游检索：在“发现论文”页面，选择已入库的论文查看其参考文献与引用文献
• 添加笔记：在论文预览界面中点击“笔记”标签，即可记录阅读思考

系统已知的问题和限制

已知问题

1. AI 四要素提取解析延迟

• 表现：论文提交解析后，在队列繁忙时可能需要等待 3-10 分钟才能完成四要素提取
• 触发条件：后台任务队列中存在大量待处理任务，或通义千问 API 响应较慢
• 预计修复：Beta 版本优化任务调度机制与队列优先级

2. 知识图谱节点过多时渲染卡顿

• 表现：节点数超过 150 个时，拖拽、缩放操作出现明显延迟；此时也难以查看语义关联信息
• 触发条件：选择包含大量论文的文件夹生成图谱
• 预计修复：Beta 版本引入渲染优化

3. 知识图谱语义关联算法有待完善

• 表现：当前图谱完全基于 Embedding 向量相似度构建，仅能量化论文间的距离远近，无法说明具体的语义关联理由；同时，在部分领域纯相似度计算的聚类精度偏低
• 触发条件：论文涉及跨学科内容，或文本较短、摘要信息不足
• 预计修复：后续版本计划引入大语言模型直接生成论文间的语义关联图谱，替代当前纯 Embedding 相似度方案，以提升关联的可解释性与准确度

4. Semantic Scholar API 偶发限流

• 表现：短时间内大量搜索后可能返回 429 错误（Too Many Requests）
• 触发条件：短时间内发起多次搜索请求
• 预计修复：Beta 版本计划增加本地缓存机制

5. AI 四要素提取解析偶有偏差

• 表现：部分论文的 AI 提取内容存在不准确或信息不完整的情况
• 触发条件：论文格式不规范（如双栏排版、扫描件）或内容高度专业化
• 预计修复：持续优化 Prompt 工程与模型选择

功能限制

1. 单文件上传上限 50MB：超大型综述论文或包含大量高清图表的论文，建议先使用压缩工具处理后上传
2. Embedding 模型固定：当前仅支持阿里云通义千问 text-embedding-v1，暂不支持切换至 OpenAI 或 HuggingFace 等其他 Embedding 服务
3. 离线模式不可用：论文搜索、AI 解析、知识图谱等核心功能依赖外部 API，无网络环境下仅可查看已上传的论文和笔记
4. 数据导出未实现：暂不支持批量导出论文元数据或笔记，Beta 版本将加入导出功能
5. 仅支持单级文件夹操作：目前文件夹不支持嵌套子文件夹，Beta 版本计划支持多级嵌套文件夹
6. 仅支持一篇txt笔记：目前不支持多篇笔记记录，Beta版本计划优化笔记系统

软件发布方式与发布地址

在线体验

直接在浏览器中访问 http://39.107.252.200 即可使用全部功能，无需安装任何软件。

开源仓库

Scider 完全开源，可通过 GitHub 获取源码并自行部署：

git clone https://github.com/XiaCang/Scider.git