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# 可学可学可学可学可学，测试提交后，vercel更新是否成功

配置多种OCR 引擎与 AI 翻译模型。上传文档后，Paper Burner X将给您流畅的阅读与处理体验。

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OCR 文档解析

配置模型与Key
OCR 引擎
本地解析：适用于文字型 PDF（非扫描件），免费且快速，但不支持图片和复杂排版的识别
MinerU 翻译模式
标准翻译模式
将 MinerU 输出的 Markdown 按段落翻译
结构化翻译模式
基于 JSON 进行翻译，支持 PDF 对照显示

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翻译与分析

翻译和分析模型
目标语言
自定义目标语言名称
Gemini 默认模型

若列表为空，请先点击上方“检测可用模型”。

DeepLX 接口设置
接口模板（使用 <api-key> 或 {API_KEY} 占位符）

默认模板会在占位符位置插入当前使用的 API Key，例如 `https://api.deeplx.org/<api-key>/translate`。如需自建代理，可在此输入自定义地址。

DeepSeek 默认模型

若列表为空，请先点击上方“检测可用模型”。

通义 默认模型

若列表为空，请先点击上方“检测可用模型”。

火山 默认模型

若列表为空，请手动输入或在设置中选择。

选择自定义源站点
翻译备择库管理 启用 0 / 0

支持维护多套术语库，命中时自动注入翻译提示，帮助保持术语一致性。可按项目导入导出，灵活协同。

启用翻译备择库

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高级设置

### 性能与流程

文件处理并发数

同时处理的文件数量。默认 1。

翻译任务并发数

同时进行的翻译 API 调用数量。默认 15。

翻译分段最大Token数 (2000)

长文档翻译时，按此限制分段。默认 2000。

跳过已处理过的文件 (基于文件名和大小)

### 翻译提示词管理

提示词池 内置提示词 单个自定义

选择翻译提示词的使用方式。提示词池提供多样表达且保持风格一致。

自定义系统提示
自定义用户提示模板

可用占位符：`${targetLangName}`, `${content}`

#### 参考提示词 (AI生成基础)

参考系统提示词
参考用户提示模板

必须包含 `${targetLangName}` 和 `${content}` 占位符

AI生成提示词池 (0 个已选)
健康状态概览
0
健康
0
降级
0
失活
0%
成功率
生成器系统提示（可选）
生成器用户提示（可选）
生成数量
并发数

最多 10；总生成量 = 生成数量 × 并发数

生成语言

用于替换生成器提示词中的 ${genlanguage}

相似度
AI模型

自动使用已配置的API密钥

正在生成...

暂无提示词

请先填写参考提示词，然后点击"AI生成变体"

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文件上传

批量模式

### 点击或拖拽文件到此处

支持 PDF, Markdown, Word, PowerPoint, HTML, EPUB 等常见文档格式

|
待处理文件
批量导出配置
命名模板

可用变量：{original_name}、{original_type}、{output_language}、{processing_time} (支持 {processing_time:YYYYMMDD-HHmmss} 等格式)。

批量导出格式
原格式 Markdown HTML DOCX 导出时打包为 ZIP

###

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处理进度

等待开始... 0%

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处理完成

#### 所有任务已完成

您可以下载包含所有结果的 ZIP 文件，或在历史记录中查看详情。

注意：AI 模型翻译结果仅供参考，最终内容请以原文为准

### 历史记录

查看和管理您处理过的文档

!

### 清空历史记录

清除操作不可恢复，请谨慎确认

即将永久删除所有历史记录（包括所有批次、译文、文件夹分配）。请确认是否继续。

请在下方输入 确定删除 以确认操作。

输入 “确定删除” 以继续

必须准确输入 “确定删除” 才能继续。

最终确认：

历史记录一旦清空，将无法恢复。请确保已备份需要的数据。

### 选择模型

未找到匹配的模型

### 模型与密钥配置

集中管理所有 AI 服务的连接信息

## 关于 Paper Burner X

这是一款开源的、在浏览器中即开即用的 AI 工作站，专为扫除海量的 PDF 文献、复杂的公式和跨语言的障碍。

它为需要进行精细、长文本阅读的研究人员和深度学习者设计，致力于将复杂的文档处理、翻译和分析流程整合到单一、流畅的体验中。

GitHub: github.com/Feather-2/paper-burner
在线体验: paperburner.viwoplus.site

### 目前实现了：

#### 前端 Agent 驱动的智能检索

我们在前端实现了一个 Agentic RAG 系统。通过赋予 AI 全局的文章结构和一系列工具（如 grep, vector search, fetch等等），AI 能够自主决策、多步推理，并在长文本中实现复杂的分析和信息提取任务。

#### 高性能批量处理

支持多种文档格式（PDF/DOCX/EPUB 等）和代码库的直接导入。利用并发 OCR 和翻译，并结合术语库（支持数万词条快速匹配），显著提升了文献处理效率。

#### 高可扩展性与本地化

目前所有数据均在浏览器本地，支持用户接入自定义 AI 模型端点，并提供了配套的 OCR Server 和 Docker 部署选项（开发中），让用户未来可以实现完全离线的本地化使用。

希望这个工具能成为研究人员和知识工作者的得力助手，欢迎试用和提出宝贵意见！

### 具体介绍

#### 一体化的文档处理引擎

- 广泛的格式支持：能够处理 PDF、DOCX、PPTX、EPUB、Markdown 甚至代码注释等多种格式，并支持导出为 DOCX、MD 等常用格式。
- 智能导入与处理：不仅支持本地文件上传，更可一键从 GitHub 仓库或任意 URL 导入内容，自动完成解析。PDF可以使用OCR (支持mineru/doc2x等) 与翻译引擎，并实现保留原文格式翻译功能（基于mineru，目前优化中，并会支持更多模型）。
- 术语备择库：进行了性能优化，支持一次性导入数万条术语并进行快速匹配。
- 支持自定义模型端点，可以支持检测、多key、快捷导出等机制，使用灵活。

#### 为深度阅读优化的交互体验

- 沉浸式对照阅读：提供智能对齐的段落级原译文对照、文档结构目录（TOC）、高亮与标注功能，先进行无障碍的阅读，再进行AI总结。
- 增强学术内容展示：针对学术场景，特别优化了复杂公式的渲染。
- 结构化信息提取：内置了"文献矩阵"等实用工具，能够将非结构化的论文内容，智能提取为清晰的结构化数据，方便进行横向对比和分析。

#### 不止于问答：前端 Agent 驱动的智能分析

我们在纯前端环境中，实现了一个长文本Agent。少量文本下，将使用全量的策略；而当提供长文本时候，使用长文本Agent。

- 赋予 AI 全局视野：我们为 AI 构建了"分层意群/地图"，让它在处理长文本时拥有对全文结构的整体认知。
- 为 AI 配备工具箱：我们给予 AI 一系列工具，如精确匹配的 grep、向量搜索 vector search、内容抓取 fetch 等。AI 会根据你的问题，自主分析并决定调用哪种工具组合来寻找最佳答案。
- 上述皆在纯前端实现，浏览器打开即用

### 项目正在活跃地迭代

- 完全本地化部署：正在开发Docker 部署方案，还提供了可自托管的 OCR Server，最终目标是让用户可以完全在离线环境中使用全部功能。
- 从单文档到多文档：下一个里程碑是将能力从分析单篇文献，扩展到处理多篇文献，并基于此开发能自动生成文献综述的综述 Agent，成为真正的 AI 研究助理。

### 基于 AGPL 3.0 开源

本项目基于 baoyudu/paper-burner（该项目是基于mistral ocr的pdf极简翻译工具），并已在原始项目上进行了重构和各方面极多内容的扩充。为避免和Paper Burner原项目名称产生重复，为示尊重和区分，该分支项目改名Paper Burner X。

探索本分支的更多细节或贡献您的智慧：

访问新分支 (Feather-2/paper-burner)

您的每一个建议对我们都至关重要！欢迎前往新分支的 Issue 区 分享您的想法或参与讨论。

致敬 Paper Burner 开源项目，Paper Burner X 在社区基础上持续扩展与迭代。