import os import time import glob from typing import Dict, List, Generator, Tuple from dataclasses import dataclass from crazy_functions.pdf_fns.text_content_loader import TextContentLoader from crazy_functions.crazy_utils import request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive from toolbox import update_ui, promote_file_to_downloadzone, write_history_to_file, CatchException, report_exception from shared_utils.fastapi_server import validate_path_safety # 导入论文下载相关函数 from crazy_functions.论文下载 import extract_paper_id, extract_paper_ids, get_arxiv_paper, format_arxiv_id, SciHub from pathlib import Path from datetime import datetime, timedelta import calendar @dataclass class RecommendationQuestion: """期刊会议推荐分析问题类""" id: str # 问题ID question: str # 问题内容 importance: int # 重要性 (1-5，5最高) description: str # 问题描述 class JournalConferenceRecommender: """论文期刊会议推荐器""" def __init__(self, llm_kwargs: Dict, plugin_kwargs: Dict, chatbot: List, history: List, system_prompt: str): """初始化推荐器""" self.llm_kwargs = llm_kwargs self.plugin_kwargs = plugin_kwargs self.chatbot = chatbot self.history = history self.system_prompt = system_prompt self.paper_content = "" self.analysis_results = {} # 定义论文分析问题库（针对期刊会议推荐） self.questions = [ RecommendationQuestion( id="research_field_and_topic", question="请分析这篇论文的研究领域、主题和关键词。具体包括：1)论文属于哪个主要学科领域（如自然科学、工程技术、医学、社会科学、人文学科等）；2)具体的研究子领域或方向；3)论文的核心主题和关键概念；4)重要的学术关键词和专业术语；5)研究的跨学科特征（如果有）；6)研究的地域性特征（国际性研究还是特定地区研究）。", importance=5, description="研究领域与主题分析" ), RecommendationQuestion( id="methodology_and_approach", question="请分析论文的研究方法和技术路线。包括：1)采用的主要研究方法（定量研究、定性研究、理论分析、实验研究、田野调查、文献综述、案例研究等）；2)使用的技术手段、工具或分析方法；3)研究设计的严谨性和创新性；4)数据收集和分析方法的适当性；5)研究方法在该学科中的先进性或传统性；6)方法学上的贡献或局限性。", importance=4, description="研究方法与技术路线" ), RecommendationQuestion( id="novelty_and_contribution", question="请评估论文的创新性和学术贡献。包括：1)研究的新颖性程度（理论创新、方法创新、应用创新等）；2)对现有知识体系的贡献或突破；3)解决问题的重要性和学术价值；4)研究成果的理论意义和实践价值；5)在该学科领域的地位和影响潜力；6)与国际前沿研究的关系；7)对后续研究的启发意义。", importance=4, description="创新性与学术贡献" ), RecommendationQuestion( id="target_audience_and_scope", question="请分析论文的目标受众和应用范围。包括：1)主要面向的学术群体（研究者、从业者、政策制定者等）；2)研究成果的潜在应用领域和受益群体；3)对学术界和实践界的价值；4)研究的国际化程度和跨文化适用性；5)是否适合国际期刊还是区域性期刊；6)语言发表偏好（英文、中文或其他语言）；7)开放获取的必要性和可行性。", importance=3, description="目标受众与应用范围" ), ] # 按重要性排序 self.questions.sort(key=lambda q: q.importance, reverse=True) def _load_paper(self, paper_path: str) -> Generator: """加载论文内容""" yield from update_ui(chatbot=self.chatbot, history=self.history) # 使用TextContentLoader读取文件 loader = TextContentLoader(self.chatbot, self.history) yield from loader.execute_single_file(paper_path) # 获取加载的内容 if len(self.history) >= 2 and self.history[-2]: self.paper_content = self.history[-2] yield from update_ui(chatbot=self.chatbot, history=self.history) return True else: self.chatbot.append(["错误", "无法读取论文内容，请检查文件是否有效"]) yield from update_ui(chatbot=self.chatbot, history=self.history) return False def _analyze_question(self, question: RecommendationQuestion) -> Generator: """分析单个问题""" try: # 创建分析提示 prompt = f"请基于以下论文内容回答问题：\n\n{self.paper_content}\n\n问题：{question.question}" # 使用单线程版本的请求函数 response = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive( inputs=prompt, inputs_show_user=question.question, # 显示问题本身 llm_kwargs=self.llm_kwargs, chatbot=self.chatbot, history=[], # 空历史，确保每个问题独立分析 sys_prompt="你是一个专业的学术期刊会议推荐专家，需要仔细分析论文内容并提供准确的分析。请保持客观、专业，并基于论文内容提供深入分析。" ) if response: self.analysis_results[question.id] = response return True return False except Exception as e: self.chatbot.append(["错误", f"分析问题时出错: {str(e)}"]) yield from update_ui(chatbot=self.chatbot, history=self.history) return False def _generate_journal_recommendations(self) -> Generator: """生成期刊推荐""" self.chatbot.append(["生成期刊推荐", "正在基于论文分析结果生成期刊推荐..."]) yield from update_ui(chatbot=self.chatbot, history=self.history) # 构建期刊推荐提示 journal_prompt = """请基于以下论文分析结果，为这篇论文推荐合适的学术期刊。 推荐要求： 1. 根据论文的创新性和工作质量，分别推荐不同级别的期刊： - 顶级期刊（影响因子>8或该领域顶级期刊）：2-3个 - 高质量期刊（影响因子4-8或该领域知名期刊）：3-4个 - 中等期刊（影响因子1.5-4或该领域认可期刊）：3-4个 - 入门期刊（影响因子<1.5但声誉良好的期刊）：2-3个 注意：不同学科的影响因子标准差异很大，请根据论文所属学科的实际情况调整标准。 特别是医学领域，需要考虑： - 临床医学期刊通常影响因子较高（顶级期刊IF>20，高质量期刊IF>10） - 基础医学期刊影响因子相对较低但学术价值很高 - 专科医学期刊在各自领域内具有权威性 - 医学期刊的临床实用性和循证医学价值 2. 对每个期刊提供详细信息： - 期刊全名和缩写 - 最新影响因子（如果知道） - 期刊级别分类（Q1/Q2/Q3/Q4或该学科的分类标准） - 主要研究领域和范围 - 与论文内容的匹配度评分（1-10分） - 发表难度评估（容易/中等/困难/极难） - 平均审稿周期 - 开放获取政策 - 期刊的学科分类（如SCI、SSCI、A&HCI等） - 医学期刊特殊信息（如适用）： * PubMed收录情况 * 是否为核心临床期刊 * 专科领域权威性 * 循证医学等级要求 * 临床试验注册要求 * 伦理委员会批准要求 3. 按推荐优先级排序，并说明推荐理由 4. 提供针对性的投稿建议，考虑该学科的特点 论文分析结果：""" for q in self.questions: if q.id in self.analysis_results: journal_prompt += f"\n\n{q.description}:\n{self.analysis_results[q.id]}" journal_prompt += "\n\n请提供详细的期刊推荐报告，重点关注期刊的层次性和适配性。请根据论文的具体学科领域，采用该领域通用的期刊评价标准和分类体系。" try: response = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive( inputs=journal_prompt, inputs_show_user="生成期刊推荐报告", llm_kwargs=self.llm_kwargs, chatbot=self.chatbot, history=[], sys_prompt="你是一个资深的跨学科学术期刊推荐专家，熟悉各个学科领域不同层次的期刊。请根据论文的具体学科和创新性，推荐从顶级到入门级的各层次期刊。不同学科有不同的期刊评价标准：理工科重视影响因子和SCI收录，社会科学重视SSCI和学科声誉，人文学科重视A&HCI和同行评议，医学领域重视PubMed收录、临床实用性、循证医学价值和伦理规范。请根据论文所属学科采用相应的评价标准。" ) if response: return response return "期刊推荐生成失败" except Exception as e: self.chatbot.append(["错误", f"生成期刊推荐时出错: {str(e)}"]) yield from update_ui(chatbot=self.chatbot, history=self.history) return "期刊推荐生成失败: " + str(e) def _generate_conference_recommendations(self) -> Generator: """生成会议推荐""" self.chatbot.append(["生成会议推荐", "正在基于论文分析结果生成会议推荐..."]) yield from update_ui(chatbot=self.chatbot, history=self.history) # 获取当前时间信息 current_time = datetime.now() current_date_str = current_time.strftime("%Y年%m月%d日") current_year = current_time.year current_month = current_time.month # 构建会议推荐提示 conference_prompt = f"""请基于以下论文分析结果，为这篇论文推荐合适的学术会议。 **重要提示：当前时间是{current_date_str}（{current_year}年{current_month}月），请基于这个时间点推断会议的举办时间和投稿截止时间。** 推荐要求： 1. 根据论文的创新性和工作质量，分别推荐不同级别的会议： - 顶级会议（该领域最权威的国际会议）：2-3个 - 高质量会议（该领域知名的国际或区域会议）：3-4个 - 中等会议（该领域认可的专业会议）：3-4个 - 专业会议（该领域细分方向的专门会议）：2-3个 注意：不同学科的会议评价标准不同： - 计算机科学：可参考CCF分类（A/B/C类） - 工程学：可参考EI收录和影响力 - 医学：可参考会议的临床影响和同行认可度 - 社会科学：可参考会议的学术声誉和参与度 - 人文学科：可参考会议的历史和学术传统 - 自然科学：可参考会议的国际影响力和发表质量 特别是医学会议，需要考虑： - 临床医学会议重视实用性和临床指导价值 - 基础医学会议重视科学创新和机制研究 - 专科医学会议在各自领域内具有权威性 - 国际医学会议的CME学分认证情况 2. 对每个会议提供详细信息： - 会议全名和缩写 - 会议级别分类（根据该学科的评价标准） - 主要研究领域和主题 - 与论文内容的匹配度评分（1-10分） - 录用难度评估（容易/中等/困难/极难） - 会议举办周期（年会/双年会/不定期等） - **基于当前时间{current_date_str}，推断{current_year}年和{current_year+1}年的举办时间和地点**（请根据往年的举办时间规律进行推断） - **基于推断的会议时间，估算论文提交截止时间**（通常在会议前3-6个月） - 会议的国际化程度和影响范围 - 医学会议特殊信息（如适用）： * 是否提供CME学分 * 临床实践指导价值 * 专科认证机构认可情况 * 会议论文集的PubMed收录情况 * 伦理和临床试验相关要求 3. 按推荐优先级排序，并说明推荐理由 4. **基于当前时间{current_date_str}，提供会议投稿的时间规划建议** - 哪些会议可以赶上{current_year}年的投稿截止时间 - 哪些会议需要准备{current_year+1}年的投稿 - 具体的时间安排建议 论文分析结果：""" for q in self.questions: if q.id in self.analysis_results: conference_prompt += f"\n\n{q.description}:\n{self.analysis_results[q.id]}" conference_prompt += f"\n\n请提供详细的会议推荐报告，重点关注会议的层次性和时效性。请根据论文的具体学科领域，采用该领域通用的会议评价标准。\n\n**特别注意：请根据当前时间{current_date_str}和各会议的历史举办时间规律，准确推断{current_year}年和{current_year+1}年的会议时间安排，不要使用虚构的时间。**" try: response = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive( inputs=conference_prompt, inputs_show_user="生成会议推荐报告", llm_kwargs=self.llm_kwargs, chatbot=self.chatbot, history=[], sys_prompt="你是一个资深的跨学科学术会议推荐专家，熟悉各个学科领域不同层次的学术会议。请根据论文的具体学科和创新性，推荐从顶级到专业级的各层次会议。不同学科有不同的会议评价标准和文化：理工科重视技术创新和国际影响力，社会科学重视理论贡献和社会意义，人文学科重视学术深度和文化价值，医学领域重视临床实用性、CME学分认证、专科权威性和伦理规范。请根据论文所属学科采用相应的评价标准和推荐策略。" ) if response: return response return "会议推荐生成失败" except Exception as e: self.chatbot.append(["错误", f"生成会议推荐时出错: {str(e)}"]) yield from update_ui(chatbot=self.chatbot, history=self.history) return "会议推荐生成失败: " + str(e) def _generate_priority_summary(self, journal_recommendations: str, conference_recommendations: str) -> Generator: """生成优先级总结""" self.chatbot.append(["生成优先级总结", "正在生成投稿优先级总结..."]) yield from update_ui(chatbot=self.chatbot, history=self.history) # 获取当前时间信息 current_time = datetime.now() current_date_str = current_time.strftime("%Y年%m月%d日") current_month = current_time.strftime("%Y年%m月") # 计算未来时间点 def add_months(date, months): """安全地添加月份""" month = date.month - 1 + months year = date.year + month // 12 month = month % 12 + 1 day = min(date.day, calendar.monthrange(year, month)[1]) return date.replace(year=year, month=month, day=day) future_6_months = add_months(current_time, 6).strftime('%Y年%m月') future_12_months = add_months(current_time, 12).strftime('%Y年%m月') future_year = (current_time.year + 1) priority_prompt = f"""请基于以下期刊和会议推荐结果，生成一个综合的投稿优先级总结。 **重要提示：当前时间是{current_date_str}（{current_month}），请基于这个时间点制定投稿计划。** 期刊推荐结果： {journal_recommendations} 会议推荐结果： {conference_recommendations} 请提供： 1. 综合投稿策略建议（考虑该学科的发表文化和惯例） - 期刊优先还是会议优先（不同学科有不同偏好） - 国际期刊/会议 vs 国内期刊/会议的选择策略 - 英文发表 vs 中文发表的考虑 2. 按时间线排列的投稿计划（**基于当前时间{current_date_str}，考虑截止时间和审稿周期**） - 短期目标（{current_month}起3-6个月内，即到{future_6_months}） - 中期目标（6-12个月内，即到{future_12_months}） - 长期目标（1年以上，即{future_year}年以后） 3. 风险分散策略 - 同时投稿多个不同级别的目标 - 考虑该学科的一稿多投政策 - 备选方案和应急策略 4. 针对论文可能需要的改进建议 - 根据目标期刊/会议的要求调整内容 - 语言和格式的优化建议 - 补充实验或分析的建议 5. 预期的发表时间线和成功概率评估（基于当前时间{current_date_str}） 6. 该学科特有的发表注意事项 - 伦理审查要求（如医学、心理学等） - 数据开放要求（如某些自然科学领域） - 利益冲突声明（如医学、工程等） - 医学领域特殊要求： * 临床试验注册要求（ClinicalTrials.gov、中国临床试验注册中心等） * 患者知情同意和隐私保护 * 医学伦理委员会批准证明 * CONSORT、STROBE、PRISMA等报告规范遵循 * 药物/器械安全性数据要求 * CME学分认证相关要求 * 临床指南和循证医学等级要求 - 其他学科特殊要求 请以表格形式总结前10个最推荐的投稿目标（期刊+会议），包括优先级排序、预期时间线和成功概率。 **注意：所有时间规划都应基于当前时间{current_date_str}进行计算，不要使用虚构的时间。**""" try: response = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive( inputs=priority_prompt, inputs_show_user="生成投稿优先级总结", llm_kwargs=self.llm_kwargs, chatbot=self.chatbot, history=[], sys_prompt="你是一个资深的跨学科学术发表策略专家，熟悉各个学科的发表文化、惯例和要求。请综合考虑不同学科的特点：理工科通常重视期刊发表和影响因子，社会科学平衡期刊和专著，人文学科重视同行评议和学术声誉，医学重视临床意义和伦理规范。请为作者制定最适合其学科背景的投稿策略和时间规划。" ) if response: return response return "优先级总结生成失败" except Exception as e: self.chatbot.append(["错误", f"生成优先级总结时出错: {str(e)}"]) yield from update_ui(chatbot=self.chatbot, history=self.history) return "优先级总结生成失败: " + str(e) def save_recommendations(self, journal_recommendations: str, conference_recommendations: str, priority_summary: str) -> Generator: """保存推荐报告""" timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S") # 保存为Markdown文件 try: md_content = f"""# 论文期刊会议推荐报告 ## 投稿优先级总结 {priority_summary} ## 期刊推荐 {journal_recommendations} ## 会议推荐 {conference_recommendations} --- # 详细分析结果 """ # 添加详细分析结果 for q in self.questions: if q.id in self.analysis_results: md_content += f"\n\n## {q.description}\n\n{self.analysis_results[q.id]}" result_file = write_history_to_file( history=[md_content], file_basename=f"期刊会议推荐_{timestamp}.md" ) if result_file and os.path.exists(result_file): promote_file_to_downloadzone(result_file, chatbot=self.chatbot) self.chatbot.append(["保存成功", f"推荐报告已保存至: {os.path.basename(result_file)}"]) yield from update_ui(chatbot=self.chatbot, history=self.history) else: self.chatbot.append(["警告", "保存报告成功但找不到文件"]) yield from update_ui(chatbot=self.chatbot, history=self.history) except Exception as e: self.chatbot.append(["警告", f"保存报告失败: {str(e)}"]) yield from update_ui(chatbot=self.chatbot, history=self.history) def recommend_venues(self, paper_path: str) -> Generator: """推荐期刊会议主流程""" # 加载论文 success = yield from self._load_paper(paper_path) if not success: return # 分析关键问题 for question in self.questions: yield from self._analyze_question(question) # 分别生成期刊和会议推荐 journal_recommendations = yield from self._generate_journal_recommendations() conference_recommendations = yield from self._generate_conference_recommendations() # 生成优先级总结 priority_summary = yield from self._generate_priority_summary(journal_recommendations, conference_recommendations) # 显示结果 yield from update_ui(chatbot=self.chatbot, history=self.history) # 保存报告 yield from self.save_recommendations(journal_recommendations, conference_recommendations, priority_summary) # 将完整的分析结果和推荐内容添加到历史记录中，方便用户继续提问 self._add_to_history(journal_recommendations, conference_recommendations, priority_summary) def _add_to_history(self, journal_recommendations: str, conference_recommendations: str, priority_summary: str): """将分析结果和推荐内容添加到历史记录中""" try: # 构建完整的内容摘要 history_content = f"""# 论文期刊会议推荐分析完成 ## 📊 投稿优先级总结 {priority_summary} ## 📚 期刊推荐 {journal_recommendations} ## 🏛️ 会议推荐 {conference_recommendations} ## 📋 详细分析结果 """ # 添加详细分析结果 for q in self.questions: if q.id in self.analysis_results: history_content += f"\n### {q.description}\n{self.analysis_results[q.id]}\n" history_content += "\n---\n💡 您现在可以基于以上分析结果继续提问，比如询问特定期刊的详细信息、投稿策略建议、或者对推荐结果的进一步解释。" # 添加到历史记录中 self.history.append("论文期刊会议推荐分析") self.history.append(history_content) self.chatbot.append(["✅ 分析完成", "所有分析结果和推荐内容已添加到对话历史中，您可以继续基于这些内容提问。"]) except Exception as e: self.chatbot.append(["警告", f"添加到历史记录时出错: {str(e)}，但推荐报告已正常生成"]) # 即使添加历史失败，也不影响主要功能 def _find_paper_file(path: str) -> str: """查找路径中的论文文件（简化版）""" if os.path.isfile(path): return path # 支持的文件扩展名（按优先级排序） extensions = ["pdf", "docx", "doc", "txt", "md", "tex"] # 简单地遍历目录 if os.path.isdir(path): try: for ext in extensions: # 手动检查每个可能的文件，而不使用glob potential_file = os.path.join(path, f"paper.{ext}") if os.path.exists(potential_file) and os.path.isfile(potential_file): return potential_file # 如果没找到特定命名的文件，检查目录中的所有文件 for file in os.listdir(path): file_path = os.path.join(path, file) if os.path.isfile(file_path): file_ext = file.split('.')[-1].lower() if '.' in file else "" if file_ext in extensions: return file_path except Exception: pass # 忽略任何错误 return None def download_paper_by_id(paper_info, chatbot, history) -> str: """下载论文并返回保存路径 Args: paper_info: 元组，包含论文ID类型（arxiv或doi）和ID值 chatbot: 聊天机器人对象 history: 历史记录 Returns: str: 下载的论文路径或None """ id_type, paper_id = paper_info # 创建保存目录 - 使用时间戳创建唯一文件夹 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") user_name = chatbot.get_user() if hasattr(chatbot, 'get_user') else "default" from toolbox import get_log_folder, get_user base_save_dir = get_log_folder(get_user(chatbot), plugin_name='paper_download') save_dir = os.path.join(base_save_dir, f"papers_{timestamp}") if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) save_path = Path(save_dir) chatbot.append([f"下载论文", f"正在下载{'arXiv' if id_type == 'arxiv' else 'DOI'} {paper_id} 的论文..."]) update_ui(chatbot=chatbot, history=history) pdf_path = None try: if id_type == 'arxiv': # 使用改进的arxiv查询方法 formatted_id = format_arxiv_id(paper_id) paper_result = get_arxiv_paper(formatted_id) if not paper_result: chatbot.append([f"下载失败", f"未找到arXiv论文: {paper_id}"]) update_ui(chatbot=chatbot, history=history) return None # 下载PDF filename = f"arxiv_{paper_id.replace('/', '_')}.pdf" pdf_path = str(save_path / filename) paper_result.download_pdf(filename=pdf_path) else: # doi # 下载DOI sci_hub = SciHub( doi=paper_id, path=save_path ) pdf_path = sci_hub.fetch() # 检查下载结果 if pdf_path and os.path.exists(pdf_path): promote_file_to_downloadzone(pdf_path, chatbot=chatbot) chatbot.append([f"下载成功", f"已成功下载论文: {os.path.basename(pdf_path)}"]) update_ui(chatbot=chatbot, history=history) return pdf_path else: chatbot.append([f"下载失败", f"论文下载失败: {paper_id}"]) update_ui(chatbot=chatbot, history=history) return None except Exception as e: chatbot.append([f"下载错误", f"下载论文时出错: {str(e)}"]) update_ui(chatbot=chatbot, history=history) return None @CatchException def 论文期刊会议推荐(txt: str, llm_kwargs: Dict, plugin_kwargs: Dict, chatbot: List, history: List, system_prompt: str, user_request: str): """主函数 - 论文期刊会议推荐""" # 初始化推荐器 chatbot.append(["函数插件功能及使用方式", "论文期刊会议推荐：基于论文内容分析，为您推荐合适的学术期刊和会议投稿目标。适用于各个学科专业（自然科学、工程技术、医学、社会科学、人文学科等），根据不同学科的评价标准和发表文化，提供分层次的期刊会议推荐、影响因子分析、发表难度评估、投稿策略建议等。

📋 使用方式：
1、直接上传PDF文件
2、输入DOI号或arXiv ID
3、点击插件开始分析"]) yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) paper_file = None # 检查输入是否为论文ID（arxiv或DOI） paper_info = extract_paper_id(txt) if paper_info: # 如果是论文ID，下载论文 chatbot.append(["检测到论文ID", f"检测到{'arXiv' if paper_info[0] == 'arxiv' else 'DOI'} ID: {paper_info[1]}，准备下载论文..."]) yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 下载论文 paper_file = download_paper_by_id(paper_info, chatbot, history) if not paper_file: report_exception(chatbot, history, a=f"下载论文失败", b=f"无法下载{'arXiv' if paper_info[0] == 'arxiv' else 'DOI'}论文: {paper_info[1]}") yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) return else: # 检查输入路径 if not os.path.exists(txt): report_exception(chatbot, history, a=f"解析论文: {txt}", b=f"找不到文件或无权访问: {txt}") yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) return # 验证路径安全性 user_name = chatbot.get_user() validate_path_safety(txt, user_name) # 查找论文文件 paper_file = _find_paper_file(txt) if not paper_file: report_exception(chatbot, history, a=f"解析论文", b=f"在路径 {txt} 中未找到支持的论文文件") yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) return yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 确保paper_file是字符串 if paper_file is not None and not isinstance(paper_file, str): # 尝试转换为字符串 try: paper_file = str(paper_file) except: report_exception(chatbot, history, a=f"类型错误", b=f"论文路径不是有效的字符串: {type(paper_file)}") yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) return # 开始推荐 chatbot.append(["开始分析", f"正在分析论文并生成期刊会议推荐: {os.path.basename(paper_file)}"]) yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) recommender = JournalConferenceRecommender(llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt) yield from recommender.recommend_venues(paper_file)