投稿作者：shandianchengzi
GitCode 平台 LLM Paper Web Reader 项目作者
我在开源社区打磨工具与贡献已有四年多。经历了从“第一次提交 PR 的紧张”到“现在能独立搭建一套轻量工具”的阶段后，我以为自己对开源的感受已经很成熟。
直到最近我把自己写下的一个小工具 —— LLM Paper Web Reader 放到仓库里，我又重新体会到那些最初的微小激动：把一个长期困扰我的小问题用代码解决，并把它开源，或许能让别人在深夜读论文时少走一点弯路。
一、项目起点：为何要做 LLM Paper Web Reader
科研阅读的流程常常被琐碎的步骤打断——下载 PDF、在阅读器里翻页、切换翻译窗口、还要自己整理译文与原文。
我希望有一个尽量轻、尽量私有化、能本地部署的网页工具：把“读论文”这件事尽可能变得顺手且安全（数据不出内网）。
于是 LLM Paper Web Reader 的设计目标很直接：
- 极简上手（本地/ Docker 启动两种部署方式）；
- 支持拖入 PDF 并逐页解析文本；
- 调用本地模型（Ollama）进行逐页处理与翻译；
- 提供多种导出格式，方便保存与后续处理；
- 后端提供最基础的用户认证与接口，前端保持原生实现以保证兼容与可维护性。
二、核心功能与实现
下面是工具的真实功能列表与相应实现要点——这些都是原文中已有的内容，我在此把它们系统化并补充技术上的说明，便于读者理解与复现。
1 ｜部署方式
首先修改 .env.example的内容，把密码和端口调整成自己的配置习惯。
LLM Paper Web Reader 提供两种部署方式以覆盖不同用户习惯：
本地部署（适合已有 Python 环境的用户）
启动脚本：
./start_app.sh
Docker 部署（推荐，适合希望环境隔离的用户）
启动脚本：
./start_docker.sh
这两种方式都在仓库 README 中给出，用户可按需选择。项目强调“可本地部署，数据不出内网”的安全性：当你在局域网或个人服务器上运行时，上传的 PDF 与模型调用都仅发生在本地环境（使用 Ollama 本地大模型）。
Docker部署情况：
2 ｜PDF 处理：分页提取与文本清洗
- 使用 PDF.js 作为 PDF 渲染与文本提取的基础库。
- 系统在上传 PDF 后会执行分页提取：把 PDF 按页读取并提取文本后发送到后端进行进一步处理。分页做法的优点是可以避免一次性把长文传给模型导致超长输入或截断的问题，也便于在前端标注每页的翻译进度。
- 在提取过程中，做了基础的文本清洗（例如去掉页眉页脚干扰信息）以提高后续模型处理的准确度。
3｜AI 能力：Ollama 本地大模型集成
-
项目采用 Ollama 本地大模型 来进行文本理解与中文化表达（原文中明确提到）。这一选择意味着：
- 数据可以完全本地化处理，不依赖公网 API；
- 更利于在对数据隐私有要求的科研场景下使用。
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项目的调用逻辑是逐页发送提取文本到模型，模型返回对应页的译文或可读化文本，然后前端把译文与原文对照显示。
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为了保证译文质量，对提示词设计（prompt engineering） 做了明确的说明：提示词被精心设计以确保学术文本的准确性，并有一条特别的约束：禁止添加术语翻译对照表（即不生成一个术语表来替换原文专有名词），这样可以保证翻译更贴近学术语境与上下文含义。
完整提示词如下：
4 ｜导出选项
实现了多种导出形式，满足不同场景的需求：
- 导出纯原文文本；
- 导出纯译文文本；
- 导出原文+译文对照文本（便于复习与比对）。
这些导出选项直接沿用了项目代码中现成的导出函数，便于科研者把生成的译文保存为本地笔记或进一步加工。
5｜TXT导入功能（导入历史结果）
LLM Paper Web Reader 支持将此前从网页导出的 TXT 文件重新导入系统。
这一功能使用户可以在不同会话或不同设备间继续处理、查看或对比之前生成的原文与译文内容，无需重新上传 PDF 或重复翻译操作。
导入过程简单快捷，保持原有文本格式和分页信息，保证用户能够无缝延续阅读与研究工作。
6｜用户认证与接口（后端）
- 后端使用的是 Fl 框架：提供 RESTful API 与基础用户认证，以便在多人或需要登录的场景下控制访问。
- 前端使用原生 HTML / CSS / JavaScript 实现，兼容性好，易于审阅与二次开发。
- 后端还包含文本分页处理、模型调用封装、以及导出文件生成的服务端接口（这些接口定义在仓库中，详细用法见仓库）。
7 ｜使用体验上的细节
- 系统会在前端显示每页的处理进度，明确标注哪些页面已经完成翻译，哪些尚在等待中。已经翻译的不会重复翻译，并且可以自己选择翻译的页面范围。
- 这种逐页进度反馈的设计使得用户即便在处理长篇论文时也不会迷失在等待中，体验更加流畅。
三、开发过程中的回忆与调试
项目看似简单，但细节处耗费的时间不少。比如在处理各种来源的 PDF（不同模板、不同排版）时，文本提取的质量参差不齐，调试时我多次比较提取结果并针对常见模式修正清洗逻辑；另一个常见问题是模型在面对长段文本时会出现截断或格式混乱，我在后端实现了分页调用与结果合并逻辑来规避该问题。
这些工作并不“惊天动地”，但正是它们把一个“能跑的原型”打磨成了“日常可用的小工具”。
四、为什么把它开源
我把 LLM Paper Web Reader 放到开源，是因为我希望：
- 让有类似需求的研究者可以直接克隆部署，不必重复造轮子；
- 在隐私敏感的科研环境下，提供一种可本地部署、数据不出内网的方案；
- 保持工具的简单与可扩展性，便于社区贡献小改动（例如支持更多本地模型或优化文本清洗）。
项目目前仍然很轻量、尚未被大量使用或获得大量 Star，但它解决的是我真实的需求——这本身就很有价值。
五、结语：小工具，大意义
LLM Paper Web Reader 不是为了博出位，也不追求成为某个生态的中枢。它只是我在科研过程中把多年的实践与需求浓缩后写下的一个小工具：可本地化部署、基于分页的逐页译文生成、以及多样的导出选项。
在我看来，开源的意义不在于项目本身的体量，而在于是否能真正帮助到某位在凌晨读论文的人。若你在某个夜晚用到它，并觉得读论文轻松了一点，那我就很满足了。
📫 项目地址： https://gitcode.com/qq_46106285/llmreadpaper
