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arxivkb

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本地 arXiv 论文管理器,支持语义搜索。爬取 arXiv 分类,下载 PDF,分块内容,并使用 FAISS + Ollama 嵌入进行索引。无云端依赖。

ArXivKB — 科学知识库

功能概述

ArXivKB — 科学知识库是一项面向实际任务的技能,主要用于为什么是这个技能?;— 100%的本地 — 爬行 arXiv 的自由 API, 嵌入 Ollama( 基因嵌入文字), 索引在 FAISS + SQLite 中;

核心要点

  • — — pap 上的语义搜索。
  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。

使用与执行

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

ArXivKB — 科学知识库

为何需要此技能?

🏠 100% 本地化 — 通过 arXiv 免费 API 抓取论文,使用 Ollama(nomic-embed-text)进行嵌入,索引存储于 FAISS + SQLite。无需任何云服务成本。

🔍 基于论文全文内容的语义搜索 — FAISS 索引的是 PDF 文本分块(而不仅是摘要),因此可依据论文实际内容查找相关文献。

📂 按 arXiv 分类体系组织 — 跟踪官方 arXiv 分类(共 155 类,归为 8 大组)。不支持自由文本查询。

🧹 自动清理机制 — 可配置过期策略,自动删除陈旧论文、PDF 文件及文本分块。

安装

python3 scripts/install.py

支持 macOS 和 Linux。自动安装 Python 依赖(faiss-cpu、pdfplumber、tiktoken、arxiv、numpy),通过 Ollama 拉取 nomic-embed-text 模型,并创建数据目录与数据库文件。

前提条件

  • Ollama — 必须已安装并正在运行(执行 ollama serve)
  • Python 3.10+

快速上手

# 1. 添加需跟踪的 arXiv 分类
akb categories add cs.AI cs.CV cs.LG

# 2. 浏览全部可用分类
akb categories browse

# 3. 抓取近期论文(过去 7 天)
akb ingest

# 4. 查看统计信息
akb stats

分类管理

akb categories list                    # 显示当前启用的分类
akb categories browse                  # 浏览全部 155 个 arXiv 分类
akb categories browse robotics         # 按关键词筛选分类
akb categories add cs.AI cs.RO         # 启用指定分类
akb categories delete cs.AI            # 停用指定分类

分类采用官方 arXiv 编码(例如 cs.AI、eess.IV、q-fin.ST)。完整分类体系已内置。

数据摄取(Ingestion)

akb ingest                    # 执行全流程:抓取 arXiv → 下载 PDF → 分块 → 嵌入
akb ingest --days 14          # 回溯 14 天内的论文
akb ingest --dry-run          # 仅预览将处理的论文,不执行实际操作
akb ingest --no-pdf           # 仅索引摘要(速度更快)

处理流程:arXiv API → PDF 下载 → 文本提取(pdfplumber)→ 分块(tiktoken,每块 500 tokens,重叠 50 tokens)→ 嵌入(Ollama nomic-embed-text)→ FAISS + SQLite。

论文详情

akb paper 2401.12345    # 显示标题、摘要、所属分类、PDF 下载状态等信息

统计信息

akb stats   # 论文总数、文本分块数、启用分类数、数据库大小

过期与清理

akb expire               # 删除早于 90 天(默认)的论文及相关数据
akb expire --days 30     # 自定义:删除早于 30 天的论文
akb expire --days 30 -y  # 跳过确认提示

配置说明

无需配置文件。默认参数如下:

设置项 默认值 覆盖方式
数据目录 ~/workspace/arxivkb 通过环境变量 ARXIVKB_DATA_DIR 或命令行参数 --data-dir
Ollama 接口地址 http://localhost:11434 —(硬编码,不可修改)
嵌入模型 nomic-embed-text(768 维) —(硬编码,不可修改)
分块大小 500 tokens,重叠 50 tokens —(不可配置)
过期时间 90 天 通过 --days 参数指定

数据目录结构

~/workspace/arxivkb/
├── arxivkb.db           # SQLite 数据库:存储论文、分块、翻译、分类等信息
├── pdfs/                  # 下载的 PDF 文件(命名格式:{arxiv_id}.pdf)
└── faiss/
    └── arxivkb.faiss    # FAISS IndexFlatIP 索引文件(存储分块嵌入向量)

数据库 Schema

  • papers:id、arxiv_id、title、abstract、categories、published、status、created_at
  • chunks:id、paper_id、section、chunk_index、text、faiss_id、created_at
  • translations:paper_id、language、abstract、created_at(主键:paper_id + language)
  • categories:code、description、group_name、enabled、added_at(共 155 条记录)

💬 聊天命令(OpenClaw Agent)

当该技能安装后,Agent 将识别 /akb 为快捷指令:

命令 作用
/akb list 显示当前启用的分类
/akb add cs.AI cs.RO 启用指定分类以供抓取
/akb remove cs.AI 停用指定分类
/akb browse 浏览全部 155 个 arXiv 分类
/akb browse robotics 按关键词筛选分类
/akb stats 显示论文数、分块数、分类数等统计信息
/akb help 列出所有可用命令

Agent 内部通过调用 akb CLI 执行上述命令。

📱 PrivateApp 仪表板

配套提供一款 PWA 形式的仪表板应用,功能包括:

  • 跨论文全文内容的语义搜索
  • 论文详情页支持按需调用 LLM 进行摘要翻译
  • 内联 PDF 阅读器
  • 分类浏览器
  • 统计信息展示(论文数、分块数、分类数)

架构概览

scripts/
├── cli.py             # CLI 主程序:支持 categories / ingest / paper / stats / expire 等子命令
├── db.py              # SQLite 数据库 Schema 定义与 CRUD 操作封装
├── arxiv_crawler.py   # arXiv API 检索与 PDF 下载逻辑
├── arxiv_taxonomy.py  # 完整 arXiv 分类体系(155 个分类)
├── pdf_processor.py   # PDF 文本提取 + tiktoken 分块逻辑
├── embed.py           # 调用 Ollama nomic-embed-text(768 维,已归一化)
├── faiss_index.py     # FAISS IndexFlatIP 索引管理器
├── search.py          # 语义搜索实现:query → FAISS 检索 → 按论文聚合结果
└── install.py         # 一键安装脚本
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