AI Native 智能论文问答系统
案例介绍
解析、语义检索、上下文增强问答以及多轮会话管理，实现针对学术论文的智能分析与知识
问答。项目采用 Embedding + Vector Database + LLM 的典型 RAG Pipeline，实现英
文论文的中文语义问答，并支持流式输出、历史会话恢复及本地模型管理等 AI Native 功
能。
-项目亮点：
设计并实现完整 RAG Pipeline，包括 PDF Chunking、Embedding、向量检索与上下
文增强生成流程。
基于 Embedding Model 实现跨语言语义检索，支持“中文提问 + 英文论文内容”的
智能问答场景。
采用 FastAPI + Vue3 构建前后端分离架构，实现流式 AI 回复与多轮会话管理。
实现 Conversation Session 管理与历史会话恢复机制，支持 AI 问答状态持久化。
AI Native 智能论文问答系统
案例介绍
-项目描述：基于 Vue3 + FastAPI + RAG 架构开发的智能论文问答系统，支持 PDF 文献
解析、语义检索、上下文增强问答以及多轮会话管理，实现针对学术论文的智能分析与知识
问答。项目采用 Embedding + Vector Database + LLM 的典型 RAG Pipeline，实现英
文论文的中文语义问答，并支持流式输出、历史会话恢复及本地模型管理等 AI Native 功
能。
-项目亮点：
设计并实现完整 RAG Pipeline，包括 PDF Chunking、Embedding、向量检索与上下
文增强生成流程。
基于 Embedding Model 实现跨语言语义检索，支持“中文提问 + 英文论文内容”的
智能问答场景。
采用 FastAPI + Vue3 构建前后端分离架构，实现流式 AI 回复与多轮会话管理。
实现 Conversation Session 管理与历史会话恢复机制，支持 AI 问答状态持久化。
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