作为一名研究人员，阅读和理解科学论文一直是我日常生活的重要组成部分。我仍然记得我在研究生院学到的如何有效消化论文的技巧。然而，每天都有无数的研究论文发表，我对了解最新的研究趋势和见解感到不知所措。我学到的老技巧只能起到这么大的作用。

随着大型语言模型 (LLM) 的最新发展，情况开始发生变化。凭借其卓越的上下文理解能力，法学硕士可以相当准确地从用户提供的文档中识别相关信息，并对用户有关文档的问题生成高质量的答案。基于这一思想，人们开发了无数的文档问答工具，其中一些工具是专门为帮助研究人员在相对较短的时间内理解复杂的论文而设计的。

尽管这绝对是向前迈出的一步，但我注意到使用这些工具时存在一些摩擦点。我遇到的主要问题之一是快速工程。由于法学硕士的回答质量在很大程度上取决于我的问题的质量，我经常发现自己花了相当多的时间来设计“完美”的问题。当阅读不熟悉的研究领域的论文时，这尤其具有挑战性：我常常不知道要问什么问题。

这次经历让我思考：是否有可能开发一个可以自动化研究论文问答过程的系统？一个可以更高效、更自主地从论文中提取关键点的系统？

此前，我参与了一个项目，开发了一个用于语言学习的双聊天机器人系统。这个概念简单而有效：通过让两个聊天机器人用用户指定的外语聊天，用户只需观察对话即可了解该语言的实际用法。这个项目的成功让我产生了一个有趣的想法：类似的双聊天机器人系统是否也有助于理解研究论文？

因此，在这篇博文中，我们将把这个想法变为现实。具体来说，我们将逐步介绍开发双聊天机器人系统的过程，该系统可以自主地消化研究论文。

为了让这个旅程成为一次有趣的体验，我们将把它作为一个软件项目来处理并运行一个冲刺：我们将从“构思”开始，引入利用双聊天机器人系统来解决我们的问题的概念。然后是“冲刺执行”&