Qwen3-1.7B科研助手应用：论文摘要生成系统搭建

Qwen3-1.7B科研助手应用：论文摘要生成系统搭建

1. Qwen3-1.7B 模型简介

Qwen3（千问3）是阿里巴巴集团于2025年4月29日开源的新一代通义千问大语言模型系列，涵盖6款密集模型和2款混合专家（MoE）架构模型，参数量从0.6B至235B。其中，Qwen3-1.7B 是该系列中的一款轻量级但功能强大的语言模型，适合部署在资源有限的设备上，同时保持了出色的语义理解与文本生成能力。

这款模型特别适用于需要快速响应、低延迟推理的场景，比如本地化科研辅助工具、教育类AI助手或边缘计算环境下的自然语言处理任务。由于其体积适中、性能稳定，Qwen3-1.7B 成为构建轻量级AI应用的理想选择，尤其适合高校实验室、独立研究者以及中小型团队进行定制化开发。

相比更大规模的模型，它在推理速度和显存占用方面具有明显优势，同时仍能胜任复杂语言任务，如文本摘要、问答系统、内容改写等。对于科研工作者而言，这意味着可以在不依赖云端服务的情况下，本地运行一个高效、安全且可信赖的语言模型，用于日常写作与信息处理。

2. 部署准备：启动镜像并进入 Jupyter 环境

要使用 Qwen3-1.7B 构建论文摘要生成系统，首先需要完成基础环境的部署。CSDN 提供了预配置好的 GPU 镜像环境，集成了模型服务与 LangChain 开发框架，用户只需一键启动即可开始调用。

2.1 启动镜像并打开 Jupyter

登录 CSDN 星图平台后，搜索“Qwen3”相关镜像，选择包含 Qwen3-1.7B 推理服务的 GPU 镜像版本，点击“立即启动”。系统会自动分配 GPU 资源并初始化容器环境。启动完成后，可通过 Web UI 访问 Jupyter Notebook 服务。

进入 Jupyter 后，你会看到预置的示例文件夹，包括模型调用脚本、LangChain 示例代码以及数据处理模板。建议新建一个paper_abstract_generator.ipynb笔记本来逐步实现摘要生成功能。

此时，模型已通过 vLLM 或类似推理引擎在本地端口（通常是 8000）启动了一个 OpenAI 兼容的 API 服务。我们可以通过标准的 OpenAI SDK 方式来调用它，无需关心底层部署细节。

3. 使用 LangChain 调用 Qwen3-1.7B 模型

LangChain 是当前最流行的 LLM 应用开发框架之一，支持多种模型接口，并提供链式调用、记忆机制、工具集成等功能。尽管 Qwen3 并非 OpenAI 官方模型，但由于其 API 接口兼容 OpenAI 格式，我们可以借助langchain_openai模块轻松接入。

3.1 基础调用代码实现

以下是如何使用 LangChain 初始化并调用 Qwen3-1.7B 的完整代码示例：

from langchain_openai import ChatOpenAI import os chat_model = ChatOpenAI( model="Qwen3-1.7B", temperature=0.5, base_url="https://gpu-pod69523bb78b8ef44ff14daa57-8000.web.gpu.csdn.net/v1", # 替换为当前 Jupyter 实例的实际地址 api_key="EMPTY", extra_body={ "enable_thinking": True, "return_reasoning": True, }, streaming=True, ) response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)

说明：

• base_url必须替换为你实际获得的 Jupyter 服务地址，注意端口号为 8000。
• api_key="EMPTY"表示该服务未设置认证密钥，符合大多数本地部署场景。
• extra_body中的参数允许启用“思维链”（Chain-of-Thought）模式，提升逻辑推理能力。
• streaming=True支持流式输出，提升交互体验，尤其适合长文本生成。

执行上述代码后，你应该能看到模型返回类似“我是通义千问3，阿里巴巴研发的大语言模型……”的回应，表明连接成功。

3.2 封装模型调用函数

为了后续复用，建议将模型初始化封装成函数：

def get_qwen_model(temperature=0.5): return ChatOpenAI( model="Qwen3-1.7B", temperature=temperature, base_url="https://gpu-pod69523bb78b8ef44ff14daa57-8000.web.gpu.csdn.net/v1", api_key="EMPTY", extra_body={"enable_thinking": True}, streaming=True, )

这样就可以根据不同任务灵活调整temperature参数，控制生成结果的创造性与稳定性。

4. 构建论文摘要生成系统

现在我们已经可以调用 Qwen3-1.7B，接下来的目标是将其应用于科研场景——自动生成学术论文摘要。这不仅能帮助研究人员快速提炼核心观点，还能用于文献综述、投稿前润色等环节。

4.1 明确任务需求

典型的论文摘要应具备以下特征：

• 简明扼要地概括研究背景、方法、结果与结论
• 使用正式、客观的学术语言
• 控制在 200–300 字之间
• 包含关键词信息

因此，我们需要设计一个提示词模板（Prompt Template），引导模型按规范输出。

4.2 设计摘要生成 Prompt

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", "你是一位严谨的科研助手，请根据提供的论文内容生成一段结构清晰、语言规范的中文摘要。" "摘要需包含研究背景、方法、主要发现和结论，字数控制在250字左右，使用第三人称叙述。"), ("human", "{paper_content}") ])

这个 prompt 设置了一个明确的角色（科研助手）、任务要求和格式约束，有助于提高生成质量。

4.3 完整摘要生成流程

结合前面的组件，构建完整的摘要生成链：

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser # 创建处理链 model = get_qwen_model(temperature=0.3) # 较低温度保证输出稳定 output_parser = StrOutputParser() chain = prompt_template | model | output_parser # 示例输入 sample_paper = """ 本文提出了一种基于注意力机制改进的Transformer架构，用于提升小样本条件下的图像分类准确率。 我们在CIFAR-100和MiniImageNet数据集上进行了实验，引入动态稀疏注意力模块，减少了冗余计算。 结果表明，相较于原始ViT模型，本方法在5-shot设置下平均准确率提升了6.2%，训练效率提高约40%。 此外，模型对噪声数据表现出更强的鲁棒性，适用于医疗影像等高风险领域的小样本学习任务。 """ # 生成摘要 abstract = chain.invoke({"paper_content": sample_paper}) print("【生成摘要】\n", abstract)

运行结果将输出一段符合学术规范的摘要，例如：

本文针对小样本图像分类任务中的效率与精度问题，提出一种基于动态稀疏注意力机制的改进型Transformer模型。通过优化注意力计算过程，减少冗余特征交互，在CIFAR-100与MiniImageNet数据集上的实验显示，该方法在5-shot设定下相较标准ViT模型平均准确率提升6.2%，训练耗时降低约40%。同时，模型展现出良好的抗噪能力，适用于医疗影像分析等对可靠性要求较高的应用场景。研究验证了结构优化在轻量化视觉Transformer中的有效性，为资源受限环境下的部署提供了可行方案。

可以看出，生成内容逻辑清晰、术语准确、结构完整，完全满足一般期刊摘要的要求。

5. 扩展功能与实用技巧

为了让摘要生成系统更具实用性，我们可以进一步扩展其功能。

5.1 支持多语言摘要生成

只需修改 system prompt，即可让模型输出英文或其他语言摘要：

en_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", "You are a scientific writing assistant. Generate a concise English abstract based on the following paper content. " "Include background, methods, key findings, and conclusion. Keep it within 200 words."), ("human", "{paper_content}") ]) en_chain = en_prompt | get_qwen_model(temperature=0.3) | StrOutputParser() en_abstract = en_chain.invoke({"paper_content": sample_paper}) print("【English Abstract】\n", en_abstract)

5.2 添加关键词提取功能

利用 Qwen3 的理解能力，可同步提取关键词：

keyword_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", "请从以下论文内容中提取5个最具代表性的关键词，用中文逗号分隔。只输出关键词，不要解释。"), ("human", "{paper_content}") ]) keyword_chain = keyword_prompt | get_qwen_model(temperature=0.1) | StrOutputParser() keywords = keyword_chain.invoke({"paper_content": sample_paper}) print("【关键词】", keywords)

输出可能为：注意力机制, 小样本学习, 图像分类, Transformer, 医疗影像

5.3 批量处理 PDF 文献（进阶）

若想实现自动化处理大量 PDF 论文，可结合PyPDF2或pdfplumber提取文本，再批量送入生成链：

import pdfplumber def extract_text_from_pdf(pdf_path): text = "" with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf: for page in pdf.pages: text += page.extract_text() + "\n" return text[:4000] # 截取前4000字符作为输入

然后循环调用摘要链即可实现批处理。

6. 总结

通过本文的实践，我们成功搭建了一个基于 Qwen3-1.7B 的论文摘要生成系统。整个过程涵盖了模型调用、Prompt 设计、LangChain 链式组装以及实际应用场景的拓展。

这套系统不仅能够帮助科研人员快速生成高质量的中文/英文摘要，还可作为更大规模科研辅助平台的基础模块，未来可进一步集成文献管理、查重建议、投稿推荐等功能。

更重要的是，整个系统可在本地 GPU 环境中独立运行，保障了数据隐私与安全性，特别适合高校、研究所等对数据合规性要求较高的机构使用。

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