Descripción
SciFlow es un asistente de IA integral diseñado para optimizar todo el proceso de investigación, desde la revisión de literatura hasta el envío. Funciona como una implementación local en una sola máquina, asegurando que todos los activos de investigación permanezcan en su dispositivo. La herramienta utiliza un pipeline de múltiples agentes orquestado por LangGraph, que automatiza tareas como la revisión de literatura, la redacción, el control de calidad y la asistencia en el envío.
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SciFlow admite varios estilos de citación y ofrece características como edición en Markdown, renderizado de fórmulas KaTeX y instantáneas de múltiples versiones.
La plataforma está construida sobre un frontend de React y Vite, conectado a un backend de NestJS, con datos almacenados en SQLite. Está diseñada para implementación local de un solo usuario, sin cargas en la nube de múltiples inquilinos o de terceros. SciFlow puede integrarse con modelos compatibles con OpenAI, permitiendo a los usuarios ingresar sus propias claves API y configuraciones de modelos.
El control de calidad de SciFlow incluye un sistema de puntuación de siete dimensiones que evalúa la literatura, la lógica, las citas, el lenguaje, la innovación, los gráficos y el formato. La herramienta también ofrece comentarios estructurados sobre la revisión y seguimiento de envíos, incluyendo coincidencia de revistas y generación de cartas de presentación. Además, cuenta con un sandbox experimental para ejecutar código Python localmente, con límites de recursos y configuraciones de tiempo de espera.
La plataforma es de código abierto bajo la licencia MIT, lo que permite a los usuarios utilizar, modificar y distribuir el software libremente, manteniendo los avisos de derechos de autor. SciFlow es ideal para investigadores que buscan automatizar y mejorar su flujo de trabajo sin depender de servicios en la nube externos.
- CategoríaAsistentes de investigación con IA
- Modelo de preciosCódigo abierto
- ImplementaciónLocal
- PlataformasSingle Machine
Características principales de SciFlow
Implementación local
Pipeline de múltiples agentes
Edición en Markdown
Soporte para estilos de citación
Puntuación de control de calidad
Seguimiento de envíos
Integración con modelos de OpenAI
Sandbox experimental
¿Cómo usar SciFlow?
Configurar: Establezca su tema de investigación y configuraciones de modelo
Usar: Automatice la revisión de literatura, la redacción y el control de calidad
Optimizar: Realice un seguimiento de los envíos y refine los resultados de investigación
Desplegar: Ejecute localmente con SQLite y sin dependencias externas
Casos de uso de SciFlow
- Revisión de Literatura
- Redacción de Investigación
- Control de Calidad
- Seguimiento de Envíos
- Experimentación con Python
