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# Paper Burner X - AI文献识别、翻译、阅读与智能分析工具
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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。
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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。
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<img src="https://img.shields.io/badge/版本-2.0.0-blue.svg" alt="版本">
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<img src="https://img.shields.io/badge/License-AGPL_v3-blue.svg" alt="许可证">
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<img src="https://img.shields.io/badge/JavaScript-yellow.svg" alt="JavaScript">
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<img src="https://img.shields.io/badge/Docker-building-2496ED.svg" alt="Docker">
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<p><strong> 浏览器即开即用 | 极速并发翻译 | 智能文档分析 </strong></p>
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<a href="https://paperburner.viwoplus.site/views/landing/landing-page.html">📱 落地页</a> •
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<a href="#-快速开始">🚀 快速开始</a> •
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<a href="#-特性概览">✨ 特性</a> •
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<a href="deploy/DEPLOYMENT_GUIDE.md">📖 部署文档</a>
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* 项目分前端版本和后端版本，目前后端版本构建中，请暂时不要拉取docker镜像。
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<img width="3000" height="1431" alt="paper burner x" src="https://github.com/user-attachments/assets/23c3a4ab-835d-4475-89ff-ae40acfec11e" />
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## 🎯 项目简介
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**Paper Burner X** 是为研究生和研究人员设计的 AI 驱动文献处理工具。支持 PDF/DOCX/PPTX/EPUB 等多种格式，能够进行 OCR 识别、高质量翻译、智能分析，完美保留公式、图表和格式。
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目前实现了：
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* **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。
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* **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。
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* **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](https://github.com/Feather-2/PBX-DS-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。
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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！
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> 该项目扩充了诸多阅读/AI工具上的便利，但如果您需要一个轻量化的文档处理工具，也欢迎使用 [Paper Burner](https://github.com/baoyudu/paper-burner) ， [baoyu](https://github.com/baoyudu) 的原分支。
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## 具体介绍
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### 一体化的文档处理引擎
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我们为工具打造了一个强大的“入口”，使其能够轻松消化各种来源的知识。
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* **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。
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* **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）。
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* **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。
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* 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。
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### 为深度阅读优化的交互体验
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* **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。
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* **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。
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* **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。
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### 不止于问答：前端 Agent 驱动的智能分析
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- 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。
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- **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。
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* **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。
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- 上述皆在纯前端实现，浏览器打开即用
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### 项目正在活跃地迭代
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* **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](https://github.com/Feather-2/PBX-DS-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。
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* **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。
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**核心优势：**
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- ⚡ **极速翻译** - 并发处理，长论文仅需数十秒
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- 🎨 **完美排版** - 保留公式、图表、格式
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- 🤖 **智能分析** - AI 助手、思维导图、流程图生成
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- 🔒 **隐私安全** - 纯前端模式，数据完全本地化
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- 🐳 **灵活部署** - 支持 Vercel 静态部署和 Docker 完整部署
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## 🚀 快速开始
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Paper Burner X 提供**两种部署模式**，根据你的需求选择：
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### 📱 模式 1：纯前端部署（推荐个人使用）
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**特点：**
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- ✅ 无需服务器，完全免费
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- ✅ 5 分钟快速部署到 Vercel
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- ✅ 数据存储在浏览器本地，隐私安全
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- ✅ 适合个人使用和快速体验
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**部署步骤：**
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```bash
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# 1. Fork 本仓库到你的 GitHub 账号
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# 2. 在 Vercel 中导入项目
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# 访问 https://vercel.com/new
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# 选择你 fork 的仓库
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# 点击 Deploy
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# 3. 部署完成！访问你的域名即可使用
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```
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> 💡 **提示：** 纯前端模式下，所有数据存储在浏览器 localStorage/IndexedDB 中，不会上传到任何服务器。
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**在线体验：** [https://paperburner.viwoplus.site](https://paperburner.viwoplus.site)
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### 🐳 模式 2：Docker 完整部署
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该模式将尽快上线
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**使用 Docker Hub 镜像：**
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```bash
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docker pull feather2dev/paper-burner-x:latest
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```
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> 📖 **详细文档：** [完整部署指南](deploy/DEPLOYMENT_GUIDE.md)
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## ✨ 特性概览
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### 1. ⚡ 极速并发翻译
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- **多文件并发处理** - 一次上传多个文件，自动排队处理
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- **高速并发翻译** - 理想情况下，长论文翻译仅需几十秒
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- **自定义并发数** - 可配置文件处理和翻译任务的并发数量
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- **提示词池机制** - 智能健康管理提示词，保证翻译质量
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- **文件夹批量导入** - 支持整个库/文件夹翻译，保留文件夹层级
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### 2. 🔧 灵活的配置管理
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- **术语库系统** - 维护多套术语库，自动注入翻译提示，保持术语一致性
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- **自定义提示词** - 支持自定义翻译 Prompt，满足客制化需求
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- **提示词池生成** - AI 自动生成提示词变体，保证核心需求不变
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- **模型自动检测** - 通过 `/v1/models` API 自动检测可用模型
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- **多 Key 轮询** - 支持多个 API Key 轮询使用，提高稳定性
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- **配置导入导出** - 方便迁移和备份配置
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### 3. 📖 增强的阅读体验
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- **历史记录面板** - 基于 IndexedDB 存储，支持原文/译文/对比模式
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- **公式与表格渲染** - 完美支持 LaTeX 公式、图片、表格渲染
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- **分块对比** - 原文与译文智能对齐，段落级精准对比
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- **目录导航 (TOC)** - 快速浏览文档结构，实现内容间快速跳转
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- **沉浸式阅读** - 桌面端沉浸模式，所有要素集中在一个画面
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- **标注与高亮** - 字级高亮和标注，支持多种颜色
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### 4. 🤖 智能文档分析
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- **AI 聊天助手** - 对长文档进行提问和分析，支持流式输出
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- **快捷指令** - 预置学术相关问题，快速提问
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- **思维导图生成** - 自动生成文档思维导图
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- **流程图生成** - 支持 Mermaid 流程图生成和编辑
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- **对话导出** - 将 AI 对话内容快速导出为图片
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- **图片上传** - 支持上传图片进行多模态对话
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### 5. 📁 多格式支持
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**支持导入：**
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- PDF / Markdown / TXT / DOCX / PPTX / HTML / EPUB
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**支持导出：**
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- HTML / PDF / DOCX / Markdown（支持图片嵌入或链接）...
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## 🔑 API 密钥配置
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### 纯前端模式
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需要在浏览器中配置以下 API 密钥（本地存储）：
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1. **OCR 服务**
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- [MinerU](https://github.com/opendatalab/MinerU)
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- [Doc2X](https://doc2x.noedgeai.com/)
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- [Mistral](http://mistral.ai/)
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2. **翻译模型**
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- [DeepSeek](https://deepseek.com/)
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- [Google Gemini](https://makersuite.google.com/)
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- [Anthropic Claude](https://www.anthropic.com/)
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- [阿里通义千问](https://www.aliyun.com/)
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- [火山引擎](https://www.volcengine.com/)
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- 自定义模型端点...
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## 🗺️ 路线图
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- [X] 纯前端模式
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- [X] Docker 部署支持
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- [X] 多用户系统
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- [X] 管理员面板
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- [X] 更多 OCR 引擎支持
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- [X] 移动端适配优化
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- [ ] UI 界面重构
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- [ ] 云端同步（可选）
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## 🤝 贡献指南
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欢迎为 Paper Burner X 做出贡献！
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**参与方式：**
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- 🐛 [报告 Bug](https://github.com/Feather-2/paper-burner-x/issues)
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- 💡 [提出新功能建议](https://github.com/Feather-2/paper-burner-x/issues)
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- 🔧 [提交 Pull Request](https://github.com/Feather-2/paper-burner-x/pulls)
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- 📖 [改进文档](https://github.com/Feather-2/paper-burner-x/wiki)
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- ⭐ [为项目点 Star](https://github.com/Feather-2/paper-burner-x)
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## 📚 相关文档
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- [部署指南](deploy/DEPLOYMENT_GUIDE.md) - 详细的部署步骤
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- [本地测试指南](deploy/LOCAL_TESTING.md) - 本地开发和测试
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## ⚠️ 注意事项
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- AI 模型翻译结果仅供参考，重要内容请以原文为准
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- 大型文档的处理可能需要较长时间，请耐心等待
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- 对于包含特殊格式的 PDF，OCR 结果可能需要人工校对
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- 使用 API 时请遵守相应服务提供商的使用条款
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- 纯前端模式下，数据存储在浏览器本地，清除浏览器数据会丢失历史记录
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## 📄 许可证
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本项目采用 **GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0)** 许可证开源。
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### 📋 关键要求
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如果你部署本项目作为网络服务（包括但不限于）：
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- 公开的 Web 服务
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- SaaS 平台
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- 内部企业服务
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**你必须**：
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1. 在用户界面显著位置提供"源代码"链接
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2. 用户可以通过该链接免费获取完整源代码
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3. 包括你所做的任何修改
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### 📜 许可证说明
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本项目基于 [Paper Burner](https://github.com/baoyudu/paper-burner) (GPL-2.0) 的创意开发（该项目是一款pdf极简翻译工具）：
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**当前版本 (Paper Burner X)**:
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- **许可证**: AGPL-3.0
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- **适用范围**: 所有当前代码（大部分为新开发内容），已在原始项目上进行了重构和各方面极多内容的扩充。
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- **作者**: Feather-2 and contributors
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- **版权**: Copyright (C) 2024-2025 Feather-2 and contributors
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**历史归属 (Original Paper Burner)**:
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- **许可证**: GPL-2.0
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- **适用范围**: 重构前，与mistral翻译相关的原始代码和部分ui（见 git 历史记录 before May 16, 2025）
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- **作者**: Baoyu (baoyudu)
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- **仓库**: https://github.com/baoyudu/paper-burner
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**为什么使用 AGPL-3.0？**
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作为我所写这部分代码的版权持有人，我选择 AGPL-3.0 是为了：
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- ✅ 防止"云服务漏洞"（部署为 SaaS 必须开源）
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- ✅ 保护开源社区的利益（修改必须回馈）
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详见 [NOTICE](NOTICE) 文件和 [LICENSE](LICENSE) 文件。
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## 🙏 致谢
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> 本项目是在 [Paper Burner](https://github.com/baoyudu/paper-burner) 原项目基础上进行扩充和修改的，为示尊重和区分，故命名为 Paper Burner X。
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> 该项目扩充了诸多阅读/AI工具上的便利，但如果您需要一个简洁、轻量化的文档处理工具，也欢迎使用 [Paper Burner](https://github.com/baoyudu/paper-burner) ， [baoyu](https://github.com/baoyudu) 的原分支。
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**贡献者：**
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<a href="https://github.com/feather-2/paper-burner-x/graphs/contributors">
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<img src="https://contrib.rocks/image?repo=feather-2/paper-burner-x" />
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<p><strong>如果这个工具对您有帮助，请考虑给项目一个 ⭐</strong></p>
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<a href="https://github.com/Feather-2/paper-burner-x">GitHub</a> •
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<a href="https://paperburner.viwoplus.site">在线体验</a>
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