Researchtwin

🚀 ResearchTwin: 研究知識の連合型エージェントWeb

ResearchTwinは、研究者の論文、データセット、コードリポジトリを会話型のデジタルツインに変換するオープンソースの連合型プラットフォームです。二峰性グリア神経最適化（BGNO）アーキテクチャに基づいて構築され、人間とAIエージェントが協力して科学的発見を加速するデュアルディスカバリを可能にします。

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🚀 クイックスタート

ホスト型（Tier 3） — ゼロセットアップ

1. researchtwin.net/join.html にアクセスします。
2. あなたの名前、メールアドレス、研究識別子で登録します。
3. あなたのデジタルツインがすぐに稼働します。

ローカルノード（Tier 1） — 完全なコントロール

git clone https://github.com/martinfrasch/researchtwin.git
cd researchtwin
pip install -r backend/requirements.txt
cp node_config.json.example node_config.json
# node_config.json をあなたの詳細で編集します
python run_node.py --config node_config.json

Dockerデプロイメント

cp .env.example .env  # あなたのAPIキーを追加します
docker-compose up -d --build

必要なAPIキー: ANTHROPIC_API_KEY (Claude RAG用) オプション: S2_API_KEY, GITHUB_TOKEN, DISCORD_BOT_TOKEN, SMTP資格情報

✨ 主な機能

• 多様なデータソースの統合：Semantic Scholar、Google Scholar、GitHub、Figshare からの多モーダルな研究成果を統合します。
• S-Indexの計算：すべての出力タイプにわたってリアルタイムの**S-Index** メトリック（品質 × 影響力 × 協力）を計算します。
• 会話型チャットボット：対話型の研究探索のための会話型チャットボットインターフェイスを提供します。
• Inter-Agentic Discovery API：Schema.orgタイプを持つマシン間の研究発見のためのAPIを公開します。
• 連合型アーキテクチャ：ローカルノード、ハブ、ホストエッジをサポートするDiscordのような連合型アーキテクチャを実現します。

📦 インストール

上述の「クイックスタート」セクションに、ホスト型（Tier 3）、ローカルノード（Tier 1）、Dockerデプロイメントのインストール手順が記載されています。

💻 使用例

基本的な使用法

研究成果の検索や情報取得には、Webチャット、Discordボット、REST APIを利用できます。例えば、REST APIを使用して特定の研究者のプロファイルを取得するには、以下のようなコマンドを使用します。

curl https://researchtwin.net/api/researcher/{slug}/profile

高度な使用法

Inter-Agentic Discovery APIを使用して、マシン間の研究発見を行うことができます。例えば、特定のキーワードでのクロス研究者検索は以下のように行います。

curl "https://researchtwin.net/api/discover?q=keyword&type=paper"

📚 ドキュメント

🔧 技術詳細

BGNO（二峰性グリア神経最適化）

データソース          グリア層          神経層         インターフェイス
┌──────────────┐    ┌─────────────┐    ┌──────────────┐    ┌────────────┐
│Semantic Scholar│───▶│             │    │              │    │  Webチャット  │
│Google Scholar │───▶│  SQLite     │───▶│  RAG with    │───▶│  Discord   │
│GitHub API     │───▶│  キャッシュ +    │    │  Claude API  │    │  エージェントAPI │
│Figshare API   │───▶│  レート制限 │    │              │    │  埋め込み     │
└──────────────┘    └─────────────┘    └──────────────┘    └────────────┘

• コネクタ層：論文（S2+GSの重複排除）、リポジトリ（GitHub）、データセット（Figshare）、ORCIDメタデータを取得します。
• グリア層：24時間のTTLを持つSQLiteキャッシュ、レート制限、S2+GSのタイトル類似性マージ（0.85の閾値）を行います。
• 神経層：Claudeを使用したRAG — コンテキストアセンブリ、プロンプトエンジニアリング、会話型合成を行います。
• インターフェイス層：D3.jsの知識グラフ、チャットウィジェット、Discordボット、REST APIを提供します。

連合ネットワークの階層

エージェント間発見API

Schema.orgの @type アノテーションを持つマシン可読なエンドポイント：

📄 ライセンス

MITライセンス。詳細は LICENSE を参照してください。

コンタクト

• プラットフォーム: researchtwin.net
• メール: martin@researchtwin.net
• 問題報告: GitHub Issues

研究者とAIエージェントが一緒に発見、協力、革新する力を与えます。