补充说明：很高兴宣布我现在也有演示视频了，请大家看看视频，并给 GitHub 点个星，每一份支持都能让更多人知道这个很棒的资源，我为此投入了数百小时，谢谢大家的支持！

https://youtu.be/Nc1L2j8ZuCg?si=QLvPuGmVriYhJQB1

前一阵子我发布了 Automated-AI-Web-Researcher-Ollama，它能把本地模型变成一个自动研究员，自己上网搜索、抓取站点并汇总发现。它得到的反响比我预想的好得多。

但它有个我绕不过去的问题：网上到处是言之凿凿的胡说八道，而 LLM 去总结这些言之凿凿的胡说八道，产出的就是带着引用出处的、言之凿凿的胡说八道。

所以我做了它的升级版。它压根不搜网页，而是直接去查真正的科学文献。

Academic-AI-Literature-Reviewer-Ollama 👉 https://github.com/TheBlewish/Academic-AI-Literature-Reviewer-Ollama

你给它一个研究问题，它接下来会：

  • 检索六个学术数据库（OpenAlex、Semantic Scholar、CORE、Europe PMC、Crossref、Unpaywall）
  • 下载开放获取论文的完整正文，而不只是摘要
  • 逐篇阅读，提取研究方法与结论，权重上按元分析高于随机对照试验、随机对照试验高于病例报告来排序
  • 做差距分析，改进自己的检索策略，再回头重跑——一个能自我迭代的研究循环
  • 顺着参考文献列表往回追溯引文，找到原始研究
  • 评估自身证据基础在方法学上的强度，并针对其发现的缺口开展定向检索
  • 撰写完整的 APA 第 7 版文献综述，随后自我审阅、自我修正，并逐条核验每一处引用

我真正在意的一点是：它没法编造引文。

不是「不太可能」——是根本不能。模型永远不允许自己敲出一句引文。每一句候选引文都要跟源论文逐字比对，相似度要达到 95%，只有通过比对的引文才会拿到一个类似 [[Q7]] 的标记。模型只负责放置标记，代码在编译时把核验过的原文贴进去。如果一句引文并不真的在论文里，那对这份文档来说它就不存在。研究简介用的是同一套机制，所以一条发现也不会被挂到错误的研究上。

这个限制决定了大部分架构设计，也让整套东西变得远比它本该有的样子复杂。但它也是这份输出唯一值得一读的原因。

作为参照：原版大约 1,500 行。这一版超过 14,000 行，分布在 11 个模块里——一条 LangGraph 流水线，包含 25 个节点和 12 个阶段。这无疑是我搭过的最复杂的东西。

100% 完全本地跑在 Ollama 上，采用 MIT 许可，不调用任何付费 API。对配置不高的机器也友好——有一个低配模式，会把吃资源的阶段分块处理，这样整套流水线在小机器上也能跑完，而且不会削弱校验环节。

欢迎提问，也非常欢迎提交 PR。