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Future-House/paper-qa

Herramienta de RAG agéntico que responde preguntas sobre artículos científicos y otros documentos, con citas en el texto.

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hace 7 días

¿Qué es?

PaperQA2 es un paquete de Python para generar respuestas mediante recuperación aumentada (RAG) a partir de archivos PDF, archivos de texto, documentos de Microsoft Office y código fuente, con especial atención a la literatura científica. Busca en una carpeta local de documentos, recopila pasajes relevantes, los resume y vuelve a clasificarlos, y genera una respuesta con citas en el texto que remiten a los artículos de origen.

Puede enriquecer los resultados con metadatos de los artículos, como el número de citas, información de la revista y comprobaciones de retractación, obtenidos de proveedores como Semantic Scholar, Crossref y Unpaywall. Se puede usar desde una herramienta de línea de comandos llamada pqa, que permite indexar, buscar en texto completo y guardar configuraciones, o desde Python mediante APIs síncronas y asíncronas.

El acceso a modelos se gestiona mediante LiteLLM, por lo que se pueden usar modelos de OpenAI, Anthropic y Gemini, así como modelos alojados localmente, como llama.cpp, llamafile u Ollama. Los embeddings pueden ser densos, dispersos o híbridos. El proyecto admite modelos locales de Sentence Transformers y almacenes vectoriales externos, como Qdrant.

Funciones clave

  • 01Responde preguntas sobre archivos PDF, texto, documentos de Office y código locales, con citas en el texto.
  • 02Flujo de trabajo agéntico en el que el modelo de lenguaje busca, recopila pruebas y responde de forma iterativa.
  • 03Enriquece la información de los artículos con el número de citas, la calidad de la revista y comprobaciones de retractación a partir de proveedores de metadatos.
  • 04Herramienta de línea de comandos pqa para indexar, buscar y consultar, además de una API asíncrona de Python.
  • 05Funciona con cualquier modelo compatible con LiteLLM, incluidos los alojados localmente.

Casos de uso

  • Consultar una carpeta de artículos de investigación para encontrar pruebas sobre una pregunta científica concreta.
  • Encontrar contradicciones o pruebas que respalden una afirmación en una colección de literatura científica.
  • Crear una base de conocimiento consultable y respaldada por citas a partir de documentos locales.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el paquete desde PyPI

    pip install paper-qa
  2. 2

    Crea una carpeta para tus artículos

    mkdir my_papers
  3. 3

    Entra en la carpeta y haz una pregunta con el CLI pqa (se necesita una clave de API de LLM, como OPENAI_API_KEY)

    cd my_papers && pqa ask 'What is PaperQA2?'

Antes de usarlo

  • Para funcionar, requiere una clave de API de LLM o un servidor LLM de código abierto alojado localmente.
  • La indexación intensiva de más de 100 artículos puede requerir claves de API de Crossref y Semantic Scholar para evitar los límites de solicitudes públicas.
  • La versión 5 requiere Python 3.11 o posterior, y es necesario volver a crear los objetos Docs serializados con pickle de versiones anteriores de PaperQA.

Temas

#rag#scientific-literature#question-answering#llm#citations#pdf#embeddings#ai#science#search

Preguntas frecuentes

¿Qué es paper-qa?
Herramienta de RAG agéntico que responde preguntas sobre artículos científicos y otros documentos, con citas en el texto. PaperQA2 es un paquete de Python para generar respuestas mediante recuperación aumentada (RAG) a partir de archivos PDF, archivos de texto, documentos de Microsoft Office y código fuente, con especial atención a la literatura científica. Busca en una carpeta local de documentos, recopila pasajes relevantes, los resume y vuelve a clasificarlos, y genera una respuesta con citas en el texto que remiten a los artículos de origen.
¿paper-qa es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
paper-qa es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿paper-qa sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de paper-qa fue el 13 oct 2026.
¿Para qué puedo usar paper-qa?
Consultar una carpeta de artículos de investigación para encontrar pruebas sobre una pregunta científica concreta. Encontrar contradicciones o pruebas que respalden una afirmación en una colección de literatura científica. Crear una base de conocimiento consultable y respaldada por citas a partir de documentos locales.
¿Cómo se instala paper-qa?
Instala el paquete desde PyPI: pip install paper-qa Crea una carpeta para tus artículos: mkdir my_papers Entra en la carpeta y haz una pregunta con el CLI pqa (se necesita una clave de API de LLM, como OPENAI_API_KEY): cd my_papers && pqa ask 'What is PaperQA2?'
¿Dónde consigo paper-qa?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/Future-House/paper-qa

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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