pythyn/Systematic-Review-LLM-Screener
GitHub: pythyn/Systematic-Review-LLM-Screener
一款基于本地 LLM 的轻量级命令行工具，用于加速系统综述中标题与摘要筛选阶段，提供完整的隐私保护和交互式可视化审查流程。
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# 系统综述 LLM 筛选工具
## 📖 概述
**系统综述 LLM 筛选工具**是一款专为研究人员设计的轻量级本地命令行工具，旨在加速系统综述的标题和摘要（TIAB）筛选阶段。
通过 Ollama 使用本地大型语言模型（LLM），该工具可根据自定义的纳入和排除标准对您的文献库进行预筛选。它提供高度准确的初步筛选决策、完整的数据隐私（无数据离开您的计算机），以及一个独立的交互式 Web 仪表盘——兼容 **Windows、macOS、Linux 和 Android**——用于审查、覆盖和导出您的决策。
## 📸 仪表盘预览
*一个交互式、用户友好的界面，用于审核 AI 筛选、管理决策和导出结果。*
## ⚙️ 工作原理
该工具通过四步 pipeline 自动化您的筛选工作流：
1. **数据摄取**：从您指定的 RIS 文件路径读取书目记录。
2. **筛选**：本地 LLM 根据您的标准分析每个标题和摘要，确定决策（纳入/排除）、置信度评分以及清晰的推理。
3. **记录**：立即将结构化的筛选数据保存到本地 JSONL 文件中，以防止数据丢失。
4. **可视化**：生成一个独立的 HTML 仪表盘，用于手动审查和最终验证。
## 🚀 快速开始
### 前置条件
1. 您的系统上已安装 **Python 3.8+**。
2. 已安装 **Ollama**。您可以使用以下命令快速安装：
```
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```
3. 通过终端拉取您首选的模型：
```
ollama run qwen3:4b
```
4. **安装说明**：克隆仓库并安装所需的 Python 依赖项：
```
pip install ollama rispy pyyaml
```
## 📋 配置
通过编辑根目录中的 `config.yaml` 文件来配置您的项目。确保 `ris` 路径正确指向您的文件位置，并且 `output` 定义了仪表盘的保存位置。
```
# 文件 & Model
ris: "Path/To/Input.ris"
model: "qwen3:4b"
output: "Output/Path"
# Criteria
inc: |
1. Human
2. Adult
3. ...
exc: |
1. Children
2. Review articles
3. ...
```
## ▶️ 用法
1. 在 `config.yaml` 中配置您的文件路径和筛选标准。
2. 在终端中运行主脚本：
```
python run.py
```
## 📊 输出
脚本将在您指定的输出目录中生成 **`results.html`** 文件。这是一个**完全独立、交互式的仪表盘**。由于这是一个标准的 HTML 文件，您可以将其移动到任何设备（手机、平板电脑或笔记本电脑），并在任何 Web 浏览器中打开它——无需互联网连接或服务器。
## 🖥️ 交互式仪表盘
该仪表盘提供了一个无缝、用户友好的界面来审核 AI 的筛选表现：
* **搜索与筛选**：按标题即时查找文章，或按决策状态（全部、已纳入、已排除、已覆盖）筛选它们。
* **AI 透明度**：阅读 AI 选择背后的确切推理及其置信度评级。
* **键盘快捷键**：
* `↓` / `↑` ：在文章之间平滑导航。
* `→` ：将文章标记为**纳入**（用户决策）。
* `←` ：将文章标记为**排除**（用户决策）。
* **RIS 导出**：点击 **Export Included RIS** 立即下载您最终确定的筛选列表（`included_articles.ris`），以便在 Zotero、Rayyan 或 EndNote 等工具中进行全文筛选。
## 📝 待办事项
* [ ] **错误处理**：提高对格式错误的 RIS 文件、LLM 推理期间的网络超时以及部分 JSON 输出恢复的鲁棒性。
* [ ] 集成对云端托管 LLM 提供商（OpenAI、Anthropic）的 API 支持。
* [ ] 为二次筛选阶段添加全文提取功能。
* [ ] 执行验证基准测试，将本地模型准确性与手动筛选协议进行比较。
## 📚 引用
如果您的研究中使用了此工具，请按以下格式引用：
```
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this software, please cite it as below."
authors:
- family-names: "Mahmoudi"
given-names: "AmirHossein"
title: "Systematic Review LLM Screener"
version: "1.0.0"
date-released: 2026-07-16
repository-code: "https://github.com/pythyn/Systematic-Review-LLM-Screener"
```
您计划使用此工具的第一个系统综述项目是什么？
标签：AI风险缓解, 多模态安全, 文献筛选, 本地大模型, 系统综述, 逆向工具