PaperSpark 文档

PaperSpark 是一个面向科研与高阶学习场景的 AI 工作台，覆盖论文导入、沉浸式阅读、知识沉淀、学术写作与导出交付的完整闭环。

这套文档优先回答三件事：

• 如何最快把项目跑起来
• Docker / 本地 / Modal 三种部署方式应该怎么选
• 现阶段哪些能力依赖 OCR 服务，哪些能力可以先单独体验

PaperSpark 是什么

PaperSpark 当前的核心能力包括：

• 文献与知识库：支持本地导入、Zotero 同步、知识摘要与引用追踪
• 沉浸式阅读：支持 PDF 解析、双栏翻译、导读、重点提取、批注与结构导图
• AI 助手：支持多模型配置、知识库检索、改写、纠错、翻译与问答
• 写作编辑：基于 BlockNote 的富文本编辑，内置公式、引用、评论、画布与导出能力
• 知识图谱：支持跨论文概念关系抽取与图谱可视化

先读哪篇

• 如果你第一次接触项目，先看 QuickStart
• 如果你想真正理解“主编辑区 + 右侧栏”如何联动，读 工作区教学
• 如果你已经决定用 Docker、本地 Python 或 Modal 部署，直接看 部署指南
• 如果你只是想验证界面是否能打开，可以先启动前端；如果你要体验 PDF 解析、沉浸式阅读、RAG 和 DOCX 转 PDF，请同时启动 Surya OCR 服务

当前文档范围

这一版文档是基于仓库当前脚本和配置写的初稿，重点先把启动链路、部署方式和几个容易踩坑的点说明白：

• pnpm dev 只会启动 Next.js 前端，不会自动启动 OCR 微服务
• 面向最终用户的 Docker 方案应优先使用 deploy/ 目录，而不是仓库根目录的源码构建 compose
• 当前核心工作区数据主要保存在浏览器 localStorage，Docker 卷主要持久化的是 Surya 输出与 Chroma 向量数据