手把手搭建论文写作AI助手：我用Nexent让本科毕设效率翻倍

枫叶丹4

8671人浏览 · 2026-04-03 08:00:00

枫叶丹4 · 2026-04-03 08:00:00 发布

引言：每个大四毕业生心中都有一个“论文救星”

第一步：搭建神经中枢——模型接入的两种姿势

第二步：喂养知识库——让AI真正“读懂”我的毕设资料

第三步：接入论文工具——MCP生态让AI“动起来”

引言：每个大四毕业生心中都有一个“论文救星”

作为计算机科学与技术专业的大四学生，我正处在毕业论文的“水深火热”之中。电脑里塞满了从知网、IEEE下载的参考文献PDF，还有自己写的实验报告、代码注释、以及导师发的修改意见。每次要引用某个观点，都得在几十篇论文里翻找；想看看某个算法的实现细节，又得在乱糟糟的代码文件夹里搜索。直到我在Nexent（nexent.tech）上亲手“孕育”了一个专属论文写作助手，取名“毕设小助手”。它不仅能消化我所有的杂乱文档，还能帮我查文献、转格式、甚至理清综述思路。这篇文章是我的完整“孕育手记”，希望能给同样在毕设苦海中挣扎的你一些启发。

第一步：搭建神经中枢——模型接入的两种姿势

打开Nexent，我被简洁的界面吸引。左侧导航栏清晰，我直奔“模型管理”——这里是智能体的大脑配置中心。

点击添加模型，首先需要选择当前需要添加的模型的类型，这里我先添加的是大语言模型。刚好我有之前申请SiliconCloud的API Key，里面储备了多个主流模型。我尝试了两种接入方式：

首先是单个添加。输入模型名称deepseek-ai/DeepSeek-V3，粘贴API地址和密钥，点击验证，几秒后提示可用，点击添加。整个过程零代码，干脆利落，就像给手机装App一样简单。

填写好相关信息后，先点击连通性验证行的”点击验证”，这是添加该模型前优先需要做的事，只有连通性验证通过后才能添加当前大语言模型。

当连通性验证旁边出现绿色的”可用”字样，以及右下方的添加按钮由灰变蓝变成可点击状态时，代表当前大语言模型可以添加。

成功添加后在大语言模型处可以展开当前成功添加的大语言模型列表，可以根据需求选择需要的大语言模型。

其次是批量导入，点击”添加模型”后切换到批量添加模型，选择模型提供商以及模型类型，我这里选择的模型提供商是硅基流动，模型类型是大语言模型。并填写从硅基流动获取的API Key。

填写好相关信息后，点击”获取模型”，展示出该模型供应商可使用的大语言模型，在这里只需要选择自己需要的，最后点击”添加”即可。

为了后续灵活切换，我一次性复制了多个模型信息（Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct、inclusionAI/Ling-flash-2.0等），使用平台的“批量导入”功能，一键全部添加成功。

成功添加后，展开大语言模型列表，就能看到批量添加的大语言模型以及之前添加的DeepSeek-V3。这种设计对需要尝试不同模型的场景非常友好，我可以根据任务需求随时切换“大脑”。

我最终选择了DeepSeek-V3作为主模型，它在理解学术文本和代码方面表现出色，且支持160K上下文，足够处理长篇论文和代码文件。

第二步：喂养知识库——让AI真正“读懂”我的毕设资料

接下来是核心环节——构建知识库。

首先配置系统模型（用于Embedding）。根据官方文档，Nexent支持多种Embedding模型。我依然使用硅基流动API，选用了专为学术场景优化的组合：BAAI/bge-large-en-v1.5（处理英文文献）和BAAI/bge-large-zh-v1.5（处理中文资料）。添加向量模型和添加大语言模型类似，先点击”添加模型”切换到批量添加，选择模型供应商为硅基流动，选择模型类型为向量模型，将在硅基流动获取到的API Key输入后点击获取模型，即可展示出硅基流动下能使用的向量模型，由于模型有很多不方便翻找，这里使用了一下搜索功能，只需将关键词”BAAI”输入上去，下方的列表便会实时筛选。

选择好所需的向量模型后，点击”添加”，添加成功后可以在向量模型模块展开已经添加好的向量模型列表，根据需求进行选择。

配置好所需的模型后，点击”快速配置”就可以开始制作我的论文”小助手”啦。

首先给应用命名，这里命名为”毕设小助手”，添加详情介绍，选择好之前确定需要使用的大语言模型以及向量模型。

点击”下一步”，开始进行知识库配置，新建一个名为“毕设论文库”的库。这里上传了.pdf、.txt、.pptx、.docx多种格式的文件，为了测试平台解析读取能力。

上传过程非常流畅，平台实时显示解析进度，并将文档拆分成若干“知识块”。几分钟后，所有文件状态变为“已就绪”。我注意到平台会显示每个文档被拆分成的块数，这种透明感让人安心。

知识库总结：一键生成的惊喜

上传完成后，我点击知识库右上角的“概览”，选择好大语言模型，点击“自动总结”。短短十几秒后，平台生成了整个知识库的智能摘要、高频关键词和主题分类。这意味着我的AI助手不是简单地存储文件，而是真正“读过”并“理解”了所有材料。这个功能对于快速概览文献库全貌非常有帮助，我一下就知道我的资料主要集中在哪些方向。

第三步：接入论文工具——MCP生态让AI“动起来”

能读文献的AI很棒，但写论文还需要实时查询和工具支持。这就轮到MCP工具大显身手了。根据官方文档，Nexent基于MCP生态，具备丰富的工具集成能力。

我计划接入三个工具，分别体验三种不同的接入方式：

首先是第三方URL接入，这是最简单的接入方式。我需要一个arXiv论文查询功能（本科毕设也常看arXiv上的最新研究）。从Modelscope上找到一个公开的arXiv API（URL形式）。在“MCP工具”模块点击“添加”，填入服务器名称和该URL，点击保存，然后进行“连通性校验”，提示成功。整个过程像安装手机应用一样简单。

工具列表渐渐丰富：arXiv查询、格式转换、代码片段格式化……我的AI助手开始长出“手脚”。

第四步：赋予灵魂——智能体开发与调试

模型、知识库、工具都已齐备，终于进入“智能体开发”模块——这里是赋予AI灵魂的“手术台”。

我点击“新建智能体”，命名为“毕设小助手”。配置界面非常直观：

模型选择：勾选之前接入的DeepSeek-V3。

工具选择：从MCP列表中，勾选“arXiv查询”。

知识库关联：关联刚刚建好的“毕设论文库”。

提示词模板：系统根据我的设置，自动生成了一段默认提示词：“你是一个专业的论文写作助手，专注于Qt框架和音乐播放器领域的学术研究。具备文献检索与信息整合能力，能够高效地获取和解析相关学术论文。你可以帮助用户完成论文写作中的文献调研、内容分析和知识整合等工作。”这段提示词逻辑清晰，角色定位准确。

接下来是激动人心的调试环节——我准备了一系列测试问题：

测试1

我：“我想写一篇关于Qt框架在音乐播放器开发中应用前景的论文，请帮我找一些最新的相关文献”

回答精准，且附有来源，体现了知识溯源能力。

测试2

我：“请帮我搜索一下最近三个月关于'audio signal processing'和'machine learning'结合的论文，最多10篇”

测试3

我：“我想了解Qt 6.0在多媒体模块上有哪些更新，这些更新对开发音乐播放器有什么帮助？请从学术文献中找找依据”

第五步：发布与生态体验——智能体“上岗”

调试无误后，我点击发布，我的“毕设小助手”就出现在个人智能体空间里。我以普通用户身份开始对话：

我：“记住，我主要做音乐播放器方向，偏好中文文献。”

这一简单的对话指令，让我真切感受到了智能体的“记忆”能力带来的体验提升。当我向毕设小助手说出“记住，我主要做音乐播放器方向，偏好中文文献”时，它立即回复“已记住您的偏好”。在后续的对话中，当我再次询问“帮我查一下关于目标检测的最新论文”时，它返回的搜索结果果然优先展示了中文文献，且标题和摘要都以中文呈现，完全遵循了我的偏好设定。