在資訊爆炸的時代，我們每天都被大量資訊淹沒，特別是在學術領域，大量的研究論文不斷湧現。對於研究者而言，如何有效率地從這些文獻中提取關鍵訊息，成為了決定研究效率的關鍵。

你有沒有曾經因為數十篇文獻而熬夜不能睡，只為了明天 meeting 的時候跟教授報告？在快速推進的研究領域，如何高效閱讀文獻，快速抓住重點、理解其核心內容，成為每一位研究者都面臨的挑戰。當你需要同時閱讀多篇文獻並從中整理出關鍵研究方法與貢獻，這不僅會耗費大量的時間和精力，還容易因為疏忽而遺漏重要資訊。

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傳統文獻處理的挑戰

傳統的文獻閱讀流程通常包括以下幾個步驟：

1. 逐篇閱讀：逐頁閱讀文獻，找出重要內容。
2. 手動摘要：閱讀後，整理出每篇文獻的主要結論與重點。
3. 問題思考與記錄：閱讀完畢後，生成與文獻相關的思考問題，準備下一步的分析和討論。

然而，這些流程存在顯著的缺點：

• 耗時：處理一篇完整的學術論文往往需要數小時，當研究項目中需要分析數十篇文獻時，時間壓力會變得極大。
• 疲勞與效率低下：長時間閱讀文獻會導致思維疲勞，進而影響資訊處理的準確性和效率。
• 資訊遺漏風險：在手動整理摘要和問題時，容易因疏忽而遺漏關鍵貢獻和重要的研究結果。

為什麼自動化文獻處理變得迫切？

隨著科研資料量爆炸性增長，依靠人工進行文獻處理變得越來越不切實際。因此，將人工智慧（AI）應用於文獻處理成為了最佳解決方案，特別是在自動生成文獻摘要與關鍵問題。

目前已有的AI技術，能夠利用大規模語言模型（LLM）來生成自然語言的回應，使得文獻摘要的自動生成成為可能。LLM 能夠在閱讀大量文獻後，快速提取出核心內容，並根據特定問題提供智能回應。不僅能夠顯著減少閱讀文獻所需的時間，還能提高文獻處理的準確性，確保研究者不會錯過任何重要資訊。

解決方案簡介：基於 LLM 與 RAG 的自動化文獻摘要生成

本文將介紹如何使用本地端的語言模型（LLM）與檢索增強生成（RAG）技術，設計一個自動化流程來處理 PDF 文件。這個自動化流程將完成以下工作：

1. 文檔文本提取：從 PDF 文件中提取文本內容。
2. 文獻摘要生成：根據提取的文本生成精簡的摘要，涵蓋主要研究重點、方法和結果。
3. 問題生成與回答：自動生成與文獻相關的問題，並提供具體答案，以便讀者深入理解文獻的貢獻。
4. Markdown 格式保存：將摘要與問題生成結果以 Markdown 格式保存，方便未來查看與整理。

使用技術介紹

• LLM（大型語言模型）：LLM 是基於深度學習技術的大規模語言模型，能夠生成高質量的自然語言文本。這些模型在處理大量文本數據後，能夠捕捉其中的語義和結構，從而自動生成文獻摘要。
• Ollama：Ollama 是一個支援多種 LLM 的本地部署解決方案，允許用戶在本地端下載並運行模型，從而避免雲端的成本和隱私問題。Ollama 支持的模型可以根據需求進行選擇，例如 Llama3.1 等。
• RAG（檢索增強生成）：RAG 技術進一步提高了 LLM 的應用效能，通過檢索相關文獻片段，結合生成式 AI 進行回答。這確保了 LLM 在生成回應時，能夠基於檢索到的準確資訊，避免生成內容的偏差和錯誤。

自動化的優勢

採用自動化文獻處理技術後，研究者可以顯著提高工作效率，將更多時間投入到實質性的科研工作中，而不必被繁瑣的文獻處理步驟拖累。具體優勢包括：

• 時間節省：自動生成摘要和提問，大大縮短了文獻處理的時間。
• 提升準確性：通過 AI 檢索和生成技術，確保每篇文獻的重點不會被遺漏。
• 雙語支持：LLM 還能生成英文與繁體中文雙語摘要，有助於不同語言背景的研究者更好地理解內容。

下一篇文章將深入探討這些技術的具體運作原理，並展示如何將它們應用到文獻摘要與問題生成的實際場景中。