Zotero本地部署ChatGPT：打造私有化文献智能助手

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科研人员在文献管理过程中常面临以下挑战：

海量文献阅读耗时：需要快速提取论文核心观点
信息归类困难：手动添加标签和分类效率低下
知识关联薄弱：难以发现跨文献的潜在联系
数据隐私担忧：使用云端 AI 服务存在敏感信息泄露风险

ChatGPT API 方案
优势：开箱即用的强大语言理解能力
挑战：需要网络连接，API 调用成本管控
开源模型 (如 LLaMA) 方案
优势：完全离线运行，数据绝对私有
挑战：需要本地 GPU 资源，模型效果略逊

安装 Zotero 插件开发环境
创建基本插件结构
chrome.manifest 定义组件
bootstrap.js 实现生命周期管理

推荐使用 FastAPI 构建轻量级服务：

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()

@app.get("/process_text")
async def process_text(text: str):
    # 处理逻辑
    return {"result": processed_text}

关键实现步骤：

配置 API 密钥环境变量
实现带重试机制的请求函数
设计文献处理专用 prompt 模板

import openai
import logging
from tenacity import retry, stop_after_attempt

@retry(stop=stop_after_attempt(3))
async def query_chatgpt(text):
    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[{"role": "user", "content": text}]
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        logging.error(f"API 请求失败: {str(e)}")
        raise