Parallax

项目介绍

Parallax 是作者在 V2EX 上分享的一套 arXiv 大规模文献检索与综述工作流，已投入生产环境（parallax.ink，试用需注册）。 作者在 2026-10-19 的帖子《Jev 做 arXiv 大规模文献检索综述，5 分钟筛 36,000 篇论文》中写道："所以在上半年的时候我给自己 vibe coding 了一套 arXiv 元数据抓取->向量化->关键词或语义召回->LLM 精筛的管线。" 系统抓取了 arXiv cs.* 分类自 2020 年以来的约 82 万篇论文元数据（元数据及索引约 7.8GB，向量索引约 17GB）。检索结构设计为集合代数：关键词与语义多路召回后做并集去重，再送入 AI 精筛节点做判定、AI 分类节点做主题分类，整个流程以节点图可视化（前端用 ReactFlow 构建）。九月下旬把精筛模型切换到 Jev 后，生产环境实测对 36,564 篇论文的精筛判定只花了约 5 分钟，是 LLM 版本速度的 10 倍以上，成本不到五分之一。 在检索基础设施之上，作者还构建了一整套云原生的 Agentic Workflow：为所有功能设计了供 Agent 调用的工具入口，同时为人类用户保留了可视化 UI 面板（比如更适合文献阅读场景的衬线+两端对齐排版），可以直接产出领域研究综述与每日/每周/每月进展跟踪报告。