English | Tiếng Việt
Apollo Search is a next-generation academic research platform that reimagines how researchers access scholarly knowledge. Built as an evolution of platforms like Sci-Hub, Apollo Search integrates the power of Perplexity AI to not just find papers, but to understand, synthesize, and contextualize academic literature.
- AI-Powered Search: Leverage Perplexity's advanced AI to find the most relevant academic papers from top scholarly sources
- Academic Focus: Specialized search prioritizing academic databases like Google Scholar, PubMed, arXiv, and Semantic Scholar
- Advanced Search Options: Filter by author, publication year, journal, DOI, and more
- Research Synthesis: Get AI-generated summaries of multiple research papers on your topic
- Save & Organize: Bookmark papers to build your research library locally in your browser
- Citation Helper: Easily copy formatted citations for your research
- Multilingual Support: Planned support for multiple languages to make research accessible to scholars worldwide
- Frontend: Next.js, React, Tailwind CSS
- AI Integration: Perplexity API
- Design System: Shadcn UI components
- Node.js 18+ and npm
- Perplexity API key (get one at perplexity.ai)
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/apollo-search.git
cd apollo-search
# Install dependencies
npm install
# Set up environment variables
cp .env.example .env.local
# Add your Perplexity API key to .env.local
# Start the development server
npm run devVisit http://localhost:3000 to see the application running.
Create a .env.local file with the following variables:
PPLX_API_KEY=your_perplexity_api_key_here
Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request.
It all began during my doctoral research in computational linguistics. After spending countless hours navigating through disjointed academic search engines, downloading papers from various sources, and manually synthesizing information, I realized there had to be a better way.
The turning point came when I discovered the power of AI-based search and synthesis. What if researchers could not only find relevant papers but also get instant summaries and connections between research findings?
Building Apollo Search wasn't straightforward. The initial challenge was finding an AI model capable of understanding academic content with sufficient depth. After experimenting with several options, Perplexity's API emerged as the clear winner due to its ability to search and synthesize scholarly content with remarkable accuracy.
The technical implementation journey involved:
- Setting up the Next.js framework - Choosing a modern, performant foundation
- Designing the search interface - Creating intuitive advanced search options for academic parameters
- Integrating the Perplexity API - Moving from the SDK to direct API calls for better control
- Building the results display - Crafting a UI that presents academic information clearly with proper citations
- Enhancing with filters and sorting - Adding tools researchers need to refine their searches
Several obstacles appeared along the way:
- API Response Formatting: Perplexity's responses occasionally came in inconsistent formats, requiring robust parsing logic
- Citation Extraction: Ensuring proper academic citations from AI-generated content was particularly challenging
- Performance Optimization: Balancing comprehensive search results with response time
- Academic Accuracy: Fine-tuning prompts to ensure scholarly precision in the results
Today, Apollo Search stands as a bridge between traditional academic research methods and AI-powered knowledge discovery. It transforms hours of manual searching into seconds of intelligent exploration, helping researchers focus on what truly matters - understanding and building upon existing knowledge.
The project continues to evolve, with plans for multi-language support, expanded citation styles, and deeper integration with reference management tools.
Apollo Search là nền tảng nghiên cứu học thuật thế hệ mới, tái định nghĩa cách các nhà nghiên cứu tiếp cận kiến thức học thuật. Được xây dựng như một phiên bản nâng cấp của các nền tảng như Sci-Hub, Apollo Search tích hợp sức mạnh của Perplexity AI không chỉ để tìm kiếm các bài báo, mà còn để hiểu, tổng hợp và đặt tài liệu học thuật vào ngữ cảnh.
- Tìm Kiếm Được Hỗ Trợ bởi AI: Tận dụng AI tiên tiến của Perplexity để tìm các bài báo học thuật liên quan nhất từ các nguồn học thuật hàng đầu
- Tập Trung Học Thuật: Tìm kiếm chuyên biệt ưu tiên các cơ sở dữ liệu học thuật như Google Scholar, PubMed, arXiv và Semantic Scholar
- Tùy Chọn Tìm Kiếm Nâng Cao: Lọc theo tác giả, năm xuất bản, tạp chí, DOI và nhiều tiêu chí khác
- Tổng Hợp Nghiên Cứu: Nhận tóm tắt được tạo bởi AI từ nhiều bài báo nghiên cứu về chủ đề của bạn
- Lưu & Tổ Chức: Đánh dấu các bài báo để xây dựng thư viện nghiên cứu của bạn ngay trong trình duyệt
- Trợ Giúp Trích Dẫn: Dễ dàng sao chép trích dẫn đã được định dạng cho nghiên cứu của bạn
- Hỗ Trợ Đa Ngôn Ngữ: Dự kiến hỗ trợ nhiều ngôn ngữ khác nhau để làm cho nghiên cứu tiếp cận được với học giả trên toàn thế giới
- Frontend: Next.js, React, Tailwind CSS
- Tích Hợp AI: Perplexity API
- Hệ Thống Thiết Kế: Các component Shadcn UI
- Node.js 18+ và npm
- Khóa API Perplexity (lấy tại perplexity.ai)
# Clone repository
git clone https://github.com/yourusername/apollo-search.git
cd apollo-search
# Cài đặt các gói phụ thuộc
npm install
# Thiết lập biến môi trường
cp .env.example .env.local
# Thêm khóa API Perplexity vào .env.local
# Khởi động máy chủ phát triển
npm run devTruy cập http://localhost:3000 để xem ứng dụng đang chạy.
Tạo file .env.local với các biến sau:
PPLX_API_KEY=api_perplexity
Chúng tôi hoan nghênh mọi đóng góp! Vui lòng gửi Pull Request nếu bạn muốn cải thiện dự án.