Coze学术科研智能体部署与开发实践——基于RAG架构的论文写作与知识库检索系统

Coze学术科研智能体部署与开发实践——基于RAG架构的论文写作与知识库检索系统摘要随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，将LLM与本地科研知识库深度整合，构建具备行业专精能力的学术智能体，已成为科研工作者的重要需求。本文基于字节跳动Coze（扣子）智能体开发平台，以学术科研场景为核心，详细探讨了如何利用Coze平台在无需高成本与复杂技术投入的前提下，构建一款能够检索论文、专利知识库并进行学术写作辅助的云端科研智能体。本文从系统架构设计出发，系统阐述了基于Coze平台的知识库搭建、工作流编排、大模型调优、多模态插件集成、API云端部署等核心过程，并给出了完整的代码配置与调试说明。研究结果表明，Coze平台提供的可视化操作界面与RAG（检索增强生成）能力，能够有效解决大模型幻觉问题，降低科研智能体搭建门槛，为学术工作者在文献研读、论文撰写、科研项目申报等环节的高效赋能提供可行方案。关键词：Coze；科研智能体；RAG；论文写作辅助；知识库检索；云端部署一、引言1.1 研究背景与问题提出在生成式人工智能蓬勃发展的今天，大语言模型凭借其出色的文本生成与推理能力，正在深刻改变各行业的工作范式。学术界也不例外，从文献综述的自动生成到研究假设的辅助提出，AI正逐步成为科研工作者的“第二大脑”。然而，通用大模型在学术科研领域的应用仍存在两大瓶颈：其一是知识时效性与局限性，大模型的训练数据往往滞后于最新科研成果，且无法触及专有领域的论文、专利等私有知识；