https://github.com/cllspy/phd.llm
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https://github.com/cllspy/phd.llm
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- Host: GitHub
- URL: https://github.com/cllspy/phd.llm
- Owner: CllsPy
- License: apache-2.0
- Created: 2025-06-19T17:32:01.000Z (9 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-06-19T18:29:34.000Z (9 months ago)
- Last Synced: 2025-06-19T18:44:12.030Z (9 months ago)
- Size: 46.9 KB
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- Open Issues: 0
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- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# 1. Visão Geral
## Resumo
O `phd.llm` é uma aplicação desenvovlida com o intuito de facilitar e impuslionar a pesquisa científica através do uso de LLMs capazes de encontrar lacunas em papers e encontrar quais outros trabalhos lidaram com ela, se houver solução.
## Problema
No doutorado é esperado que o doutorando seja capaz de analisar um extenso corpo de trabalhos e seguinda propor avanços em relação ao que foi escolhido. Esta tarefa demanda tempo, tempo que poderia estar sendo convertido na parte criativa, nos testes. O phd.llm surge como uma solução para esta problemática. A ferramenta será capaz de avaliar e compreender os trabalhos, extrair lacunas e apresentar quais ainda não foram resolvidas.
## Público Alvo
A plataforma destina-se, mas não somente, a aulas que estejam iniciando o seu doutorado e precisem de suporte na etapa de avaliação, na qual o estudante procura por lacunas a serem solucionadas em sua área de expertise.
## Tecnologia
O stack escolhido será o FARM, sobretudo em função da agilidade das aplicações construídas através do mesmo e do amplo suporte da comunidade em relação as ferramentas.
* **FastAPI** → API moderna e performática.
* **AI/LLM** → Gemini.
* **React** → Interface dinâmica para usuário.
* **MongoDB** → Armazenar histórico de buscas, papers analisados, feedback etc.
# 2. Objetivos do MVP
O MVP tem como objetivo garantir que a principalmente funcionalidade esteja disponível: Identificar lacunas em papers.
## Limitação
Uma limitação do MVP será a de que neste primeiro momento não será possível realizar múltiplas análsie simultaneamente.
## FRs
* Input do usuário (título ou DOI de paper)
* Busca do paper via arXiv / Semantic Scholar
* Extração de conteúdo (resumo, seções)
* Prompting para LLM identificar lacunas
* Busca de papers que abordam essas lacunas
* Exibir resultados ao usuário (resumo, links)
* Armazenamento de histórico
## NFRs
* Baixa latência na resposta da API
* Alta disponibilidade do sistema
* Manutenibilidade do código
* Logs e rastreabilidade de requisições
* Segurança de API Keys e dados sensíveis
# 3. Arquitetura do Sistema (C4 Model)
# 4. Componentes Técnicos
## Estrutura das Pastas
```
project-root/
│
├── frontend/ # React + Tailwind
│ └── src/
│ └── pages/, components/, api/
│
├── backend/
│ ├── app/
│ │ ├── api/ # Rotas
│ │ ├── services/ # Lógica de negócio
│ │ ├── models/ # Schemas e Pydantic
│ │ └── core/ # Configs
│ ├── tests/
│ └── Dockerfile
│
├── .github/
│ └── workflows/
├── README.md
└── .env.template
```