Repository: Future-House/paper-qa Branch: main Commit: d2c3c698fdf0 Files: 177 Total size: 15.8 MB Directory structure: gitextract_rgxqts__/ ├── .gitattributes ├── .github/ │ ├── renovate.json5 │ └── workflows/ │ ├── build.yml │ └── tests.yml ├── .gitignore ├── .mailmap ├── .pre-commit-config.yaml ├── .python-version ├── CITATION.cff ├── CONTRIBUTING.md ├── LICENSE ├── README.md ├── docs/ │ ├── 2024-10-16_litqa2-splits.json5 │ └── tutorials/ │ ├── querying_with_clinical_trials.md │ ├── running_on_lfrqa.ipynb │ ├── running_on_lfrqa.md │ ├── settings_tutorial.ipynb │ ├── settings_tutorial.md │ └── where_do_I_get_papers.md ├── packages/ │ ├── paper-qa-docling/ │ │ ├── LICENSE │ │ ├── README.md │ │ ├── pyproject.toml │ │ ├── src/ │ │ │ └── paperqa_docling/ │ │ │ ├── __init__.py │ │ │ ├── py.typed │ │ │ └── reader.py │ │ └── tests/ │ │ └── test_paperqa_docling.py │ ├── paper-qa-nemotron/ │ │ ├── LICENSE │ │ ├── README.md │ │ ├── pyproject.toml │ │ ├── src/ │ │ │ └── paperqa_nemotron/ │ │ │ ├── __init__.py │ │ │ ├── api.py │ │ │ ├── py.typed │ │ │ └── reader.py │ │ └── tests/ │ │ ├── cassettes/ │ │ │ ├── TestNvidiaAPI.test_detection_only[0].yaml │ │ │ ├── TestNvidiaAPI.test_detection_only[1].yaml │ │ │ ├── TestNvidiaAPI.test_markdown_bbox[0].yaml │ │ │ ├── TestNvidiaAPI.test_markdown_bbox[1].yaml │ │ │ ├── TestNvidiaAPI.test_markdown_no_bbox[0].yaml │ │ │ └── TestNvidiaAPI.test_markdown_no_bbox[1].yaml │ │ ├── conftest.py │ │ ├── test_api.py │ │ └── test_paperqa_nemotron.py │ ├── paper-qa-pymupdf/ │ │ ├── LICENSE │ │ ├── README.md │ │ ├── pyproject.toml │ │ ├── src/ │ │ │ └── paperqa_pymupdf/ │ │ │ ├── __init__.py │ │ │ ├── py.typed │ │ │ └── reader.py │ │ └── tests/ │ │ └── test_paperqa_pymupdf.py │ └── paper-qa-pypdf/ │ ├── LICENSE │ ├── README.md │ ├── pyproject.toml │ ├── src/ │ │ └── paperqa_pypdf/ │ │ ├── __init__.py │ │ ├── py.typed │ │ ├── reader.py │ │ └── utils.py │ └── tests/ │ ├── test_paperqa_pypdf.py │ └── test_utils.py ├── pyproject.toml ├── src/ │ └── paperqa/ │ ├── __init__.py │ ├── _ldp_shims.py │ ├── agents/ │ │ ├── __init__.py │ │ ├── env.py │ │ ├── helpers.py │ │ ├── main.py │ │ ├── models.py │ │ ├── search.py │ │ └── tools.py │ ├── clients/ │ │ ├── __init__.py │ │ ├── client_data/ │ │ │ └── journal_quality.csv │ │ ├── client_models.py │ │ ├── crossref.py │ │ ├── exceptions.py │ │ ├── journal_quality.py │ │ ├── openalex.py │ │ ├── retractions.py │ │ ├── semantic_scholar.py │ │ └── unpaywall.py │ ├── configs/ │ │ ├── clinical_trials.json │ │ ├── contracrow.json │ │ ├── debug.json │ │ ├── fast.json │ │ ├── high_quality.json │ │ ├── openreview.json │ │ ├── search_only_clinical_trials.json │ │ ├── tier1_limits.json │ │ ├── tier2_limits.json │ │ ├── tier3_limits.json │ │ ├── tier4_limits.json │ │ ├── tier5_limits.json │ │ └── wikicrow.json │ ├── contrib/ │ │ ├── __init__.py │ │ ├── openreview_paper_helper.py │ │ └── zotero.py │ ├── core.py │ ├── docs.py │ ├── llms.py │ ├── paths.py │ ├── prompts.py │ ├── py.typed │ ├── readers.py │ ├── settings.py │ ├── sources/ │ │ ├── __init__.py │ │ └── clinical_trials.py │ ├── types.py │ └── utils.py └── tests/ ├── __init__.py ├── cassettes/ │ ├── test_arxiv_doi_is_used_when_available.yaml │ ├── test_author_matching.yaml │ ├── test_bad_dois.yaml │ ├── test_bad_titles.yaml │ ├── test_bulk_doi_search.yaml │ ├── test_bulk_title_search.yaml │ ├── test_crossref_journalquality_fields_filtering.yaml │ ├── test_crossref_retraction_status.yaml │ ├── test_docs_lifecycle.yaml │ ├── test_does_openalex_work[not-in-openalex].yaml │ ├── test_does_openalex_work[not-oa-in-openalex].yaml │ ├── test_does_openalex_work[oa-in-openalex1].yaml │ ├── test_does_openalex_work[oa-in-openalex2].yaml │ ├── test_doi_search[paper_attributes0].yaml │ ├── test_doi_search[paper_attributes1].yaml │ ├── test_doi_search[paper_attributes2].yaml │ ├── test_doi_search[paper_attributes3].yaml │ ├── test_doi_search[paper_attributes4].yaml │ ├── test_ensure_sequential_run.yaml │ ├── 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test_tricky_journal_quality_results[10.1016-j.bbcan.2023.188947-1].yaml │ ├── test_tricky_journal_quality_results[10.1016-j.semcdb.2016.08.024-1].yaml │ ├── test_tricky_journal_quality_results[10.1038-s41598-018-27044-6-1].yaml │ ├── test_tricky_journal_quality_results[10.1073-pnas.1205508109-3].yaml │ ├── test_tricky_journal_quality_results[10.1146-annurev.pathol.4.110807.092311-2].yaml │ └── test_tricky_journal_quality_results[10.1186-1471-2148-11-4-2].yaml ├── conftest.py ├── duplicate_media_template.md ├── stub_data/ │ ├── .DS_Store │ ├── bates.txt │ ├── dummy.docx │ ├── dummy.pptx │ ├── dummy.xlsx │ ├── dummy_jap.docx │ ├── empty.txt │ ├── flag_day.html │ ├── gravity_hill.md │ ├── obama.txt │ ├── py.typed │ ├── stub_manifest.csv │ ├── stub_manifest_nocitation.csv │ └── stub_retractions.csv ├── test_agents.py ├── test_cli.py ├── test_clients.py ├── test_clinical_trials.py ├── test_configs.py ├── test_paperqa.py └── test_utils.py ================================================ FILE CONTENTS ================================================ ================================================ FILE: .gitattributes ================================================ tests/cassettes/* linguist-generated=true ================================================ FILE: .github/renovate.json5 ================================================ { $schema: "https://docs.renovatebot.com/renovate-schema.json", extends: [ "config:recommended", "group:allNonMajor", // Rely on config:recommended for major version updates ":automergeMinor", ], schedule: ["* 2 1-7 * 1"], prHourlyLimit: 4, timezone: "America/Los_Angeles", rangeStrategy: "widen", lockFileMaintenance: { enabled: true, schedule: ["* 2 1-7 * 1"], // Work around https://github.com/renovatebot/renovate/discussions/33152 }, minimumReleaseAge: "2 weeks", "pre-commit": { enabled: true }, packageRules: [ { // TODO: remove after fhaviary supports Python 3.14 matchPackageNames: ["python"], allowedVersions: "<=3.13", }, ], } ================================================ FILE: .github/workflows/build.yml ================================================ name: Publish on: release: types: [created] workflow_dispatch: jobs: publish: runs-on: ubuntu-latest env: UV_VENV_CLEAR: 1 # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174 steps: - uses: actions/checkout@v6 - id: build-paper-qa-pymupdf uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2 with: path: packages/paper-qa-pymupdf upload-name-suffix: -paper-qa-pymupdf - name: Download built paper-qa-pymupdf artifact to dist/ uses: actions/download-artifact@v8 with: name: ${{ steps.build-paper-qa-pymupdf.outputs.artifact-name }} path: dist - name: Clean up paper-qa-pymupdf build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174 run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa-pymupdf.outputs.dist }} - id: build-paper-qa-pypdf uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2 with: path: packages/paper-qa-pypdf upload-name-suffix: -paper-qa-pypdf - name: Download built paper-qa-pypdf artifact to dist/ uses: actions/download-artifact@v8 with: name: ${{ steps.build-paper-qa-pypdf.outputs.artifact-name }} path: dist - name: Clean up paper-qa-pypdf build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174 run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa-pypdf.outputs.dist }} - id: build-paper-qa-docling uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2 with: path: packages/paper-qa-docling upload-name-suffix: -paper-qa-docling - name: Download built paper-qa-docling artifact to dist/ uses: actions/download-artifact@v8 with: name: ${{ steps.build-paper-qa-docling.outputs.artifact-name }} path: dist - name: Clean up paper-qa-docling build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174 run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa-docling.outputs.dist }} - id: build-paper-qa-nemotron uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2 with: path: packages/paper-qa-nemotron upload-name-suffix: -paper-qa-nemotron - name: Download built paper-qa-nemotron artifact to dist/ uses: actions/download-artifact@v8 with: name: ${{ steps.build-paper-qa-nemotron.outputs.artifact-name }} path: dist - name: Clean up paper-qa-nemotron build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174 run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa-nemotron.outputs.dist }} - id: build-paper-qa uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2 with: upload-name-suffix: -paper-qa - name: Download built paper-qa artifact to dist/ uses: actions/download-artifact@v8 with: name: ${{ steps.build-paper-qa.outputs.artifact-name }} path: dist - name: Clean up paper-qa build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174 run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa.outputs.dist }} - uses: pypa/gh-action-pypi-publish@release/v1 with: password: ${{ secrets.PYPI_API_TOKEN }} ================================================ FILE: .github/workflows/tests.yml ================================================ name: Lint and Test on: push: branches: [main] pull_request: workflow_dispatch: jobs: pre-commit: runs-on: ubuntu-latest if: github.event_name == 'pull_request' # pre-commit-ci/lite-action only runs here strategy: matrix: python-version: [3.11, 3.13] # Our min and max supported Python versions steps: - uses: actions/checkout@v6 with: fetch-depth: 0 # For setuptools-scm, replace with fetch-tags after https://github.com/actions/checkout/issues/1471 - uses: astral-sh/setup-uv@v7 with: enable-cache: true python-version: ${{ matrix.python-version }} activate-environment: true # Activate for simple `uv sync` below - run: uv sync - uses: j178/prek-action@v1 with: prek-version: 0.2.14 # Downpin for https://github.com/j178/prek/issues/1104 - uses: pre-commit-ci/lite-action@v1.1.0 if: always() lint: runs-on: ubuntu-latest env: UV_VENV_CLEAR: 1 # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174 strategy: matrix: python-version: [3.11] # Our min supported Python version steps: - uses: actions/checkout@v6 - uses: astral-sh/setup-uv@v7 with: enable-cache: true cache-local-path: /tmp/baipp-uv_cache_dir # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/181 python-version: ${{ matrix.python-version }} - name: Check paper-qa-pymupdf build id: build-paper-qa-pymupdf if: matrix.python-version == '3.11' uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2 with: path: packages/paper-qa-pymupdf upload-name-suffix: -paper-qa-pymupdf - name: Clean up paper-qa-pymupdf build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174 if: matrix.python-version == '3.11' run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa-pymupdf.outputs.dist }} - name: Check paper-qa-pypdf build id: build-paper-qa-pypdf if: matrix.python-version == '3.11' uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2 with: path: packages/paper-qa-pypdf upload-name-suffix: -paper-qa-pypdf - name: Clean up paper-qa-pymupdf build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174 if: matrix.python-version == '3.11' run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa-pypdf.outputs.dist }} - name: Check paper-qa-docling build id: build-paper-qa-docling if: matrix.python-version == '3.11' uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2 with: path: packages/paper-qa-docling upload-name-suffix: -paper-qa-docling - name: Clean up paper-qa-docling build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174 if: matrix.python-version == '3.11' run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa-docling.outputs.dist }} - name: Check paper-qa-nemotron build id: build-paper-qa-nemotron if: matrix.python-version == '3.11' uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2 with: path: packages/paper-qa-nemotron upload-name-suffix: -paper-qa-nemotron - name: Clean up paper-qa-nemotron build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174 if: matrix.python-version == '3.11' run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa-nemotron.outputs.dist }} - name: Check paper-qa build id: build-paper-qa if: matrix.python-version == '3.11' uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2 with: upload-name-suffix: -paper-qa - name: Clean up paper-qa build # Work around https://github.com/hynek/build-and-inspect-python-package/issues/174 if: matrix.python-version == '3.11' run: rm -r ${{ steps.build-paper-qa.outputs.dist }} - run: uv sync - run: uv run pylint src packages - run: uv run refurb . - uses: suzuki-shunsuke/github-action-renovate-config-validator@v2.1.0 test-src: runs-on: ubuntu-latest strategy: fail-fast: false matrix: python-version: [3.11, 3.13] # Our min and max supported Python versions steps: - uses: actions/checkout@v6 - uses: astral-sh/setup-uv@v7 with: enable-cache: true python-version: ${{ matrix.python-version }} - run: uv sync - name: Cache Docling models id: cache-models uses: actions/cache@v5 with: path: &docling-cache-dir ~/.cache/docling key: &docling-cache-key ${{ runner.os }}-docling-${{ hashFiles('uv.lock') }} restore-keys: &docling-cache-restore-keys ${{ runner.os }}-docling- - name: Pre-download Docling models # Avoid HuggingFace Hub requests during VCR cassette playback if: steps.cache-models.outputs.cache-hit != 'true' # RapidOCR is used for PDF pipeline's OCR, layout for layout analysis, # tableformer for table structure run: uv run docling-tools models download layout tableformer - run: uv run pytest -n auto tests env: DOCLING_ARTIFACTS_PATH: &docling-artifacts-path ~/.cache/docling/models OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }} ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }} GEMINI_API_KEY: ${{ secrets.GEMINI_API_KEY }} SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY: ${{ secrets.SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY }} CROSSREF_API_KEY: ${{ secrets.CROSSREF_API_KEY }} NVIDIA_API_KEY: ${{ secrets.NVIDIA_API_KEY }} test-packages: runs-on: ubuntu-latest strategy: fail-fast: false matrix: python-version: [3.12, 3.13] # Our min and max supported Python versions, skipping 3.11 to avoid https://github.com/BerriAI/litellm/issues/16518 steps: - uses: actions/checkout@v6 - uses: astral-sh/setup-uv@v7 with: enable-cache: true python-version: ${{ matrix.python-version }} - run: uv sync - name: Cache Docling models id: cache-models uses: actions/cache@v5 with: path: *docling-cache-dir key: *docling-cache-key restore-keys: *docling-cache-restore-keys - name: Pre-download Docling models # Avoid CI race conditions in filesystem on model download if: steps.cache-models.outputs.cache-hit != 'true' # RapidOCR is used for PDF pipeline's OCR, layout for layout analysis, # tableformer for table structure run: uv run docling-tools models download rapidocr layout tableformer - run: uv run pytest -n auto packages env: DOCLING_ARTIFACTS_PATH: *docling-artifacts-path # Work around https://github.com/docling-project/docling/issues/2500 OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }} ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }} GEMINI_API_KEY: ${{ secrets.GEMINI_API_KEY }} SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY: ${{ secrets.SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY }} CROSSREF_API_KEY: ${{ secrets.CROSSREF_API_KEY }} NVIDIA_API_KEY: ${{ secrets.NVIDIA_API_KEY }} ================================================ FILE: .gitignore ================================================ # Swap [._]*.s[a-v][a-z] !*.svg # comment out if you don't need vector files [._]*.sw[a-p] [._]s[a-rt-v][a-z] [._]ss[a-gi-z] [._]sw[a-p] # Session Session.vim Sessionx.vim # Temporary .netrwhist *~ # Auto-generated tag files tags # Persistent undo [._]*.un~ # Covers JetBrains IDEs: IntelliJ, RubyMine, PhpStorm, AppCode, PyCharm, CLion, Android Studio, WebStorm and Rider # Reference: https://intellij-support.jetbrains.com/hc/en-us/articles/206544839 # User-specific stuff .idea/**/workspace.xml .idea/**/tasks.xml .idea/**/usage.statistics.xml .idea/**/dictionaries .idea/**/shelf # AWS User-specific .idea/**/aws.xml # Generated files .idea/**/contentModel.xml # Sensitive or high-churn files .idea/**/dataSources/ .idea/**/dataSources.ids .idea/**/dataSources.local.xml .idea/**/sqlDataSources.xml .idea/**/dynamic.xml .idea/**/uiDesigner.xml .idea/**/dbnavigator.xml # Gradle .idea/**/gradle.xml .idea/**/libraries # Gradle and Maven with auto-import # When using Gradle or Maven with auto-import, you should exclude module files, # since they will be recreated, and may cause churn. Uncomment if using # auto-import. # .idea/artifacts # .idea/compiler.xml # .idea/jarRepositories.xml # .idea/modules.xml # .idea/*.iml # .idea/modules # *.iml # *.ipr # CMake cmake-build-*/ # Mongo Explorer plugin .idea/**/mongoSettings.xml # File-based project format *.iws # IntelliJ out/ # mpeltonen/sbt-idea plugin .idea_modules/ # JIRA plugin atlassian-ide-plugin.xml # Cursive Clojure plugin .idea/replstate.xml # SonarLint plugin .idea/sonarlint/ # Crashlytics plugin (for Android Studio and IntelliJ) com_crashlytics_export_strings.xml crashlytics.properties crashlytics-build.properties fabric.properties # Editor-based Rest Client .idea/httpRequests # Android studio 3.1+ serialized cache file .idea/caches/build_file_checksums.ser .vscode/* !.vscode/settings.json !.vscode/tasks.json !.vscode/launch.json !.vscode/extensions.json !.vscode/*.code-snippets .vscode # Local History for Visual Studio Code .history/ # Built Visual Studio Code Extensions *.vsix # General .DS_Store .AppleDouble .LSOverride # Icon must end with two \r Icon[\r] # Thumbnails ._* # Files that might appear in the root of a volume .DocumentRevisions-V100 .fseventsd .Spotlight-V100 .TemporaryItems .Trashes .VolumeIcon.icns .com.apple.timemachine.donotpresent # Directories potentially created on remote AFP share .AppleDB .AppleDesktop Network Trash Folder Temporary Items .apdisk # Byte-compiled / optimized / DLL files __pycache__/ *.py[cod] *$py.class # C extensions *.so # Distribution / packaging .Python build/ develop-eggs/ dist/ downloads/ eggs/ .eggs/ lib/ lib64/ parts/ sdist/ var/ wheels/ share/python-wheels/ *.egg-info/ .installed.cfg *.egg MANIFEST # PyInstaller # Usually these files are written by a python script from a template # before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it. *.manifest *.spec # Installer logs pip-log.txt pip-delete-this-directory.txt # Unit test / coverage reports htmlcov/ .tox/ .nox/ .coverage .coverage.* .cache nosetests.xml coverage.xml *.cover *.py,cover .hypothesis/ .pytest_cache/ cover/ # Translations *.mo *.pot # Django stuff: *.log local_settings.py db.sqlite3 db.sqlite3-journal # Flask stuff: instance/ .webassets-cache # Scrapy stuff: .scrapy # Sphinx documentation docs/_build/ # PyBuilder .pybuilder/ target/ # Jupyter Notebook .ipynb_checkpoints # IPython profile_default/ ipython_config.py # pyenv # For a library or package, you might want to ignore these files since the code is # intended to run in multiple environments; otherwise, check them in: # .python-version # pipenv # According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control. # However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies # having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not # install all needed dependencies. #Pipfile.lock # poetry # Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include poetry.lock in version control. # This is especially recommended for binary packages to ensure reproducibility, and is more # commonly ignored for libraries. # https://python-poetry.org/docs/basic-usage/#commit-your-poetrylock-file-to-version-control #poetry.lock # pdm # Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include pdm.lock in version control. #pdm.lock # pdm stores project-wide configurations in .pdm.toml, but it is recommended to not include it # in version control. # https://pdm.fming.dev/latest/usage/project/#working-with-version-control .pdm.toml .pdm-python .pdm-build/ # PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow and github.com/pdm-project/pdm __pypackages__/ # Celery stuff celerybeat-schedule celerybeat.pid # SageMath parsed files *.sage.py # Environments .env .venv env/ venv/ ENV/ env.bak/ venv.bak/ # Data directories data/ # Spyder project settings .spyderproject .spyproject # Rope project settings .ropeproject # mkdocs documentation /site # mypy .mypy_cache/ .dmypy.json dmypy.json # Pyre type checker .pyre/ # pytype static type analyzer .pytype/ # Cython debug symbols cython_debug/ # PyCharm # JetBrains specific template is maintained in a separate JetBrains.gitignore that can # be found at https://github.com/github/gitignore/blob/main/Global/JetBrains.gitignore # and can be added to the global gitignore or merged into this file. For a more nuclear # option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder. .idea/ # Version files made by setuptools_scm **/version.py # Tests tests/*txt tests/*html tests/test_index/* tests/example.* tests/example2.* !tests/stub_data/.DS_Store # Client data src/paperqa/clients/client_data/retractions.csv ================================================ FILE: .mailmap ================================================ Andrew White Ahmet Celebi <59479833+AmT42@users.noreply.github.com> At4 <59479833+AmT42@users.noreply.github.com> Anush008 Anush Dmitrii Magas eamag Geemi Wellawatte Geemi Wellawatte <49410838+geemi725@users.noreply.github.com> Harry Vu Harry Vu harryvu-futurehouse James Braza Mayk Caldas maykcaldas Mayk Caldas Michael Skarlinski mskarlin <12701035+mskarlin@users.noreply.github.com> Odhran O'Donoghue odhran-o-d Odhran O'Donoghue <39832722+odhran-o-d@users.noreply.github.com> Samantha Cox takeru fukushima <100330935+takeruhukushima@users.noreply.github.com> ================================================ FILE: .pre-commit-config.yaml ================================================ default_language_version: python: python3 repos: - repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks rev: v6.0.0 hooks: - id: check-added-large-files exclude: | (?x)^( packages/paper-qa-nemotron/tests/cassettes.*| src/paperqa/clients/client_data.*| tests/stub_data.*| tests/cassettes.*| uv\.lock )$ - id: check-case-conflict - id: check-merge-conflict - id: check-shebang-scripts-are-executable - id: check-symlinks - id: check-toml - id: check-yaml - id: debug-statements - id: detect-private-key - id: end-of-file-fixer - id: fix-byte-order-marker - id: mixed-line-ending - id: trailing-whitespace - repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit rev: v0.14.4 hooks: - id: ruff-check args: [--fix, --exit-non-zero-on-fix] - repo: https://github.com/psf/black-pre-commit-mirror rev: 26.1.0 hooks: - id: black-jupyter - repo: https://github.com/rbubley/mirrors-prettier rev: v3.6.2 hooks: - id: prettier exclude: ^docs/.*\.md$ - repo: https://github.com/pappasam/toml-sort rev: v0.24.3 hooks: - id: toml-sort-fix - repo: https://github.com/codespell-project/codespell rev: v2.4.1 hooks: - id: codespell additional_dependencies: [".[toml]"] - repo: https://github.com/crate-ci/typos rev: v1.39.0 hooks: - id: typos - repo: https://github.com/jumanjihouse/pre-commit-hooks rev: 3.0.0 hooks: - id: check-mailmap - repo: https://github.com/henryiii/validate-pyproject-schema-store rev: 2025.11.04 hooks: - id: validate-pyproject - repo: https://github.com/astral-sh/uv-pre-commit rev: 0.9.8 hooks: - id: uv-lock - repo: https://github.com/adamchainz/blacken-docs rev: 1.20.0 hooks: - id: blacken-docs exclude: \.md$ # The generated markdown files are being blackened by jupytext - repo: https://github.com/srstevenson/nb-clean rev: 4.0.1 hooks: - id: nb-clean args: [--preserve-cell-outputs, --remove-empty-cells] - repo: https://github.com/jackdewinter/pymarkdown rev: v0.9.33 hooks: - id: pymarkdown exclude: docs/tutorials/ - repo: https://github.com/mwouts/jupytext rev: v1.18.1 hooks: - id: jupytext # SEE: https://github.com/mwouts/jupytext/issues/1467 args: [--to, md, --pipe-fmt, ipynb, --pipe, "black {}"] additional_dependencies: [black] files: ^docs/.*\.ipynb$ - repo: https://github.com/jsh9/markdown-toc-creator rev: 0.1.3 hooks: - id: markdown-toc-creator - repo: local # Use local so we can inspect paperqa.version hooks: - id: mypy name: mypy entry: uv run --frozen mypy # Use --frozen to avoid mutating local venv language: system types_or: [python, pyi] ================================================ FILE: .python-version ================================================ 3.13 ================================================ FILE: CITATION.cff ================================================ --- cff-version: 1.2.0 message: >- If you use this software, please cite it using the metadata from this file. authors: - family-names: Skarlinski given-names: Michael D. - family-names: Cox given-names: Sam - family-names: Laurent given-names: Jon M. - family-names: Braza given-names: James D. - family-names: Hinks given-names: Michaela - family-names: Hammerling given-names: Michael J. - family-names: Ponnapati given-names: Manvitha - family-names: Rodriques given-names: Samuel G. - family-names: White given-names: Andrew D. title: "Language agents achieve superhuman synthesis of scientific knowledge" identifiers: - type: doi value: 10.48550/arXiv.2409.13740 description: ArXiv DOI - type: url value: https://arxiv.org/abs/2409.13740 description: ArXiv abstract repository-code: https://github.com/Future-House/paper-qa keywords: - Artificial Intelligence - Computation and Language - Machine Learning license: Apache-2.0 preferred-citation: authors: - family-names: Skarlinski given-names: Michael D. - family-names: Cox given-names: Sam - family-names: Laurent given-names: Jon M. - family-names: Braza given-names: James D. - family-names: Hinks given-names: Michaela - family-names: Hammerling given-names: Michael J. - family-names: Ponnapati given-names: Manvitha - family-names: Rodriques given-names: Samuel G. - family-names: White given-names: Andrew D. date-published: 2024-09-10 doi: 10.48550/arXiv.2409.13740 journal: preprint title: "Language agents achieve superhuman synthesis of scientific knowledge" type: article url: https://arxiv.org/abs/2409.13740 ================================================ FILE: CONTRIBUTING.md ================================================ # Contributing to PaperQA Thank you for your interest in contributing to PaperQA! Here are some guidelines to help you get started. ## Setting up the development environment We use [`uv`](https://github.com/astral-sh/uv) for our local development. 1. Install `uv` by following the instructions on the [uv website](https://astral.sh/uv/). 2. Run the following command to install all dependencies and set up the development environment: ```bash uv sync ``` ## Installing the package for development If you prefer to use `pip` for installing the package in development mode, you can do so by running: ```bash pip install -e ".[dev]" ``` Where the `dev` extra includes development dependencies such as `pytest`. ## Running tests and other tooling Use the following commands: - Run tests (requires an OpenAI key in your environment) ```bash pytest # or for multiprocessing based parallelism pytest -n auto ``` - Run `pre-commit` for formatting and type checking ```bash pre-commit run --all-files ``` - Run `mypy`, `refurb`, or `pylint` directly: ```bash mypy paperqa # or refurb paperqa # or pylint paperqa ``` See our GitHub Actions [`tests.yml`](.github/workflows/tests.yml) for further reference. ## Using `pytest-recording` and VCR cassettes We use the [`pytest-recording`](https://github.com/kiwicom/pytest-recording) plugin to create VCR cassettes to cache HTTP requests, making our unit tests more deterministic. To record a new VCR cassette: ```bash uv run pytest --record-mode=once tests/desired_test_module.py ``` And the new cassette(s) should appear in [`tests/cassettes`](tests/cassettes). Our configuration for `pytest-recording` can be found in [`tests/conftest.py`](tests/conftest.py). This includes header removals (e.g. OpenAI `authorization` key) from responses to ensure sensitive information is excluded from the cassettes. Please ensure cassettes are less than 1 MB to keep tests loading quickly. Happy coding! ================================================ FILE: LICENSE ================================================ Apache License Version 2.0, January 2004 http://www.apache.org/licenses/ TERMS AND CONDITIONS FOR USE, REPRODUCTION, AND DISTRIBUTION 1. Definitions. "License" shall mean the terms and conditions for use, reproduction, and distribution as defined by Sections 1 through 9 of this document. "Licensor" shall mean the copyright owner or entity authorized by the copyright owner that is granting the License. "Legal Entity" shall mean the union of the acting entity and all other entities that control, are controlled by, or are under common control with that entity. For the purposes of this definition, "control" means (i) the power, direct or indirect, to cause the direction or management of such entity, whether by contract or otherwise, or (ii) ownership of fifty percent (50%) or more of the outstanding shares, or (iii) beneficial ownership of such entity. "You" (or "Your") shall mean an individual or Legal Entity exercising permissions granted by this License. "Source" form shall mean the preferred form for making modifications, including but not limited to software source code, documentation source, and configuration files. "Object" form shall mean any form resulting from mechanical transformation or translation of a Source form, including but not limited to compiled object code, generated documentation, and conversions to other media types. "Work" shall mean the work of authorship, whether in Source or Object form, made available under the License, as indicated by a copyright notice that is included in or attached to the work (an example is provided in the Appendix below). "Derivative Works" shall mean any work, whether in Source or Object form, that is based on (or derived from) the Work and for which the editorial revisions, annotations, elaborations, or other modifications represent, as a whole, an original work of authorship. For the purposes of this License, Derivative Works shall not include works that remain separable from, or merely link (or bind by name) to the interfaces of, the Work and Derivative Works thereof. "Contribution" shall mean any work of authorship, including the original version of the Work and any modifications or additions to that Work or Derivative Works thereof, that is intentionally submitted to Licensor for inclusion in the Work by the copyright owner or by an individual or Legal Entity authorized to submit on behalf of the copyright owner. For the purposes of this definition, "submitted" means any form of electronic, verbal, or written communication sent to the Licensor or its representatives, including but not limited to communication on electronic mailing lists, source code control systems, and issue tracking systems that are managed by, or on behalf of, the Licensor for the purpose of discussing and improving the Work, but excluding communication that is conspicuously marked or otherwise designated in writing by the copyright owner as "Not a Contribution." "Contributor" shall mean Licensor and any individual or Legal Entity on behalf of whom a Contribution has been received by Licensor and subsequently incorporated within the Work. 2. Grant of Copyright License. Subject to the terms and conditions of this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable copyright license to reproduce, prepare Derivative Works of, publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute the Work and such Derivative Works in Source or Object form. 3. Grant of Patent License. Subject to the terms and conditions of this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable (except as stated in this section) patent license to make, have made, use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer the Work, where such license applies only to those patent claims licensable by such Contributor that are necessarily infringed by their Contribution(s) alone or by combination of their Contribution(s) with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You institute patent litigation against any entity (including a cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct or contributory patent infringement, then any patent licenses granted to You under this License for that Work shall terminate as of the date such litigation is filed. 4. Redistribution. You may reproduce and distribute copies of the Work or Derivative Works thereof in any medium, with or without modifications, and in Source or Object form, provided that You meet the following conditions: (a) You must give any other recipients of the Work or Derivative Works a copy of this License; and (b) You must cause any modified files to carry prominent notices stating that You changed the files; and (c) You must retain, in the Source form of any Derivative Works that You distribute, all copyright, patent, trademark, and attribution notices from the Source form of the Work, excluding those notices that do not pertain to any part of the Derivative Works; and (d) If the Work includes a "NOTICE" text file as part of its distribution, then any Derivative Works that You distribute must include a readable copy of the attribution notices contained within such NOTICE file, excluding those notices that do not pertain to any part of the Derivative Works, in at least one of the following places: within a NOTICE text file distributed as part of the Derivative Works; within the Source form or documentation, if provided along with the Derivative Works; or, within a display generated by the Derivative Works, if and wherever such third-party notices normally appear. The contents of the NOTICE file are for informational purposes only and do not modify the License. You may add Your own attribution notices within Derivative Works that You distribute, alongside or as an addendum to the NOTICE text from the Work, provided that such additional attribution notices cannot be construed as modifying the License. You may add Your own copyright statement to Your modifications and may provide additional or different license terms and conditions for use, reproduction, or distribution of Your modifications, or for any such Derivative Works as a whole, provided Your use, reproduction, and distribution of the Work otherwise complies with the conditions stated in this License. 5. Submission of Contributions. Unless You explicitly state otherwise, any Contribution intentionally submitted for inclusion in the Work by You to the Licensor shall be under the terms and conditions of this License, without any additional terms or conditions. Notwithstanding the above, nothing herein shall supersede or modify the terms of any separate license agreement you may have executed with Licensor regarding such Contributions. 6. Trademarks. This License does not grant permission to use the trade names, trademarks, service marks, or product names of the Licensor, except as required for reasonable and customary use in describing the origin of the Work and reproducing the content of the NOTICE file. 7. Disclaimer of Warranty. Unless required by applicable law or agreed to in writing, Licensor provides the Work (and each Contributor provides its Contributions) on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied, including, without limitation, any warranties or conditions of TITLE, NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY, or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. You are solely responsible for determining the appropriateness of using or redistributing the Work and assume any risks associated with Your exercise of permissions under this License. 8. Limitation of Liability. In no event and under no legal theory, whether in tort (including negligence), contract, or otherwise, unless required by applicable law (such as deliberate and grossly negligent acts) or agreed to in writing, shall any Contributor be liable to You for damages, including any direct, indirect, special, incidental, or consequential damages of any character arising as a result of this License or out of the use or inability to use the Work (including but not limited to damages for loss of goodwill, work stoppage, computer failure or malfunction, or any and all other commercial damages or losses), even if such Contributor has been advised of the possibility of such damages. 9. Accepting Warranty or Additional Liability. While redistributing the Work or Derivative Works thereof, You may choose to offer, and charge a fee for, acceptance of support, warranty, indemnity, or other liability obligations and/or rights consistent with this License. However, in accepting such obligations, You may act only on Your own behalf and on Your sole responsibility, not on behalf of any other Contributor, and only if You agree to indemnify, defend, and hold each Contributor harmless for any liability incurred by, or claims asserted against, such Contributor by reason of your accepting any such warranty or additional liability. END OF TERMS AND CONDITIONS APPENDIX: How to apply the Apache License to your work. To apply the Apache License to your work, attach the following boilerplate notice, with the fields enclosed by brackets "[]" replaced with your own identifying information. (Don't include the brackets!) The text should be enclosed in the appropriate comment syntax for the file format. We also recommend that a file or class name and description of purpose be included on the same "printed page" as the copyright notice for easier identification within third-party archives. Copyright 2024 FutureHouse Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the specific language governing permissions and limitations under the License. ================================================ FILE: README.md ================================================ # PaperQA2 [![GitHub](https://img.shields.io/badge/GitHub-black?logo=github&logoColor=white)](https://github.com/Future-House/paper-qa) [![PyPI version](https://badge.fury.io/py/paper-qa.svg)](https://badge.fury.io/py/paper-qa) [![tests](https://github.com/Future-House/paper-qa/actions/workflows/tests.yml/badge.svg)](https://github.com/Future-House/paper-qa) ![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue.svg) ![PyPI Python Versions](https://img.shields.io/pypi/pyversions/paper-qa) PaperQA2 is a package for doing high-accuracy retrieval augmented generation (RAG) on PDFs, text files, Microsoft Office documents, and source code files, with a focus on the scientific literature. See our [recent 2024 paper](https://paper.wikicrow.ai) to see examples of PaperQA2's superhuman performance in scientific tasks like question answering, summarization, and contradiction detection. --- **Table of Contents** - [Quickstart](#quickstart) - [Example Output](#example-output) - [What is PaperQA2](#what-is-paperqa2) - [PaperQA2 vs PaperQA](#paperqa2-vs-paperqa) - [PaperQA2 Goes CalVer in December 2025](#paperqa2-goes-calver-in-december-2025) - [What's New in Version 5 (aka PaperQA2)?](#whats-new-in-version-5-aka-paperqa2) - [What's New in December 2025?](#whats-new-in-december-2025) - [PaperQA2 Algorithm](#paperqa2-algorithm) - [Installation](#installation) - [CLI Usage](#cli-usage) - [Bundled Settings](#bundled-settings) - [Rate Limits](#rate-limits) - [Library Usage](#library-usage) - [Agentic Adding/Querying Documents](#agentic-addingquerying-documents) - [Manual (No Agent) Adding/Querying Documents](#manual-no-agent-addingquerying-documents) - [Async](#async) - [Choosing Model](#choosing-model) - [Locally Hosted](#locally-hosted) - [Embedding Model](#embedding-model) - [Specifying the Embedding Model](#specifying-the-embedding-model) - [Local Embedding Models (Sentence Transformers)](#local-embedding-models-sentence-transformers) - [Adjusting number of sources](#adjusting-number-of-sources) - [Using Code or HTML](#using-code-or-html) - [Multimodal Support](#multimodal-support) - [Using External DB/Vector DB and Caching](#using-external-dbvector-db-and-caching) - [Creating Index](#creating-index) - [Manifest Files](#manifest-files) - [Reusing Index](#reusing-index) - [Using Clients Directly](#using-clients-directly) - [Settings Cheatsheet](#settings-cheatsheet) - [Where do I get papers?](#where-do-i-get-papers) - [Callbacks](#callbacks) - [Caching Embeddings](#caching-embeddings) - [Customizing Prompts](#customizing-prompts) - [Pre and Post Prompts](#pre-and-post-prompts) - [FAQ](#faq) - [How come I get different results than your papers?](#how-come-i-get-different-results-than-your-papers) - [How is this different from LlamaIndex or LangChain?](#how-is-this-different-from-llamaindex-or-langchain) - [Can I save or load?](#can-i-save-or-load) - [Reproduction](#reproduction) - [Citation](#citation) --- ## Quickstart In this example we take a folder of research paper PDFs, magically get their metadata - including citation counts with a retraction check, then parse and cache PDFs into a full-text search index, and finally answer the user question with an LLM agent. ```bash pip install paper-qa mkdir my_papers curl -o my_papers/PaperQA2.pdf https://arxiv.org/pdf/2409.13740 cd my_papers pqa ask 'What is PaperQA2?' ``` ### Example Output Question: Has anyone designed neural networks that compute with proteins or DNA? > The claim that neural networks have been designed to compute with DNA is supported by multiple sources. > The work by Qian, Winfree, and Bruck demonstrates the use of DNA strand displacement cascades > to construct neural network components, such as artificial neurons and associative memories, > using a DNA-based system (Qian2011Neural pages 1-2, Qian2011Neural pages 15-16, Qian2011Neural pages 54-56). > This research includes the implementation of a 3-bit XOR gate and a four-neuron Hopfield associative memory, > showcasing the potential of DNA for neural network computation. > Additionally, the application of deep learning techniques to genomics, > which involves computing with DNA sequences, is well-documented. > Studies have applied convolutional neural networks (CNNs) to predict genomic features such as > transcription factor binding and DNA accessibility (Eraslan2019Deep pages 4-5, Eraslan2019Deep pages 5-6). > These models leverage DNA sequences as input data, > effectively using neural networks to compute with DNA. > While the provided excerpts do not explicitly mention protein-based neural network computation, > they do highlight the use of neural networks in tasks related to protein sequences, > such as predicting DNA-protein binding (Zeng2016Convolutional pages 1-2). > However, the primary focus remains on DNA-based computation. ## What is PaperQA2 PaperQA2 is engineered to be the best agentic RAG model for working with scientific papers. Here are some features: - A simple interface to get good answers with grounded responses containing in-text citations. - State-of-the-art implementation including document metadata-awareness in embeddings and LLM-based re-ranking and contextual summarization (RCS). - Support for agentic RAG, where a language agent can iteratively refine queries and answers. - Automatic redundant fetching of paper metadata, including citation and journal quality data from multiple providers. - A usable full-text search engine for a local repository of PDF/text files. - A robust interface for customization, with default support for all [LiteLLM][LiteLLM providers] models. [LiteLLM providers]: https://docs.litellm.ai/docs/providers [LiteLLM general docs]: https://docs.litellm.ai/docs/ By default, it uses [OpenAI embeddings](https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings) and [models](https://platform.openai.com/docs/models) with a Numpy vector DB to embed and search documents. However, you can easily use other closed-source, open-source models or embeddings (see details below). PaperQA2 depends on some awesome libraries/APIs that make our repo possible. Here are some in no particular order: 1. [Semantic Scholar](https://www.semanticscholar.org/) 2. [Crossref](https://www.crossref.org/) 3. [Unpaywall](https://unpaywall.org/) 4. [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/) 5. [tantivy](https://github.com/quickwit-oss/tantivy) 6. [LiteLLM][LiteLLM general docs] 7. [pybtex](https://pybtex.org/) ### PaperQA2 vs PaperQA We've been working hard on fundamental upgrades for a while and mostly followed [SemVer](https://semver.org/), until [December 2025](#paperqa2-goes-calver-in-december-2025). Meaning we've incremented the major version number on each breaking change. This brings us to the current major version number v5. So why call is the repo now called PaperQA2? We wanted to remark on the fact though that we've exceeded human performance on [many important metrics](https://paper.wikicrow.ai). So we arbitrarily call version 5 and onward PaperQA2, and versions before it as PaperQA1 to denote the significant change in performance. We recognize that we are challenged at naming and counting at FutureHouse, so we reserve the right at any time to arbitrarily change the name to PaperCrow. ### PaperQA2 Goes CalVer in December 2025 Prior to December 2025 we used [semantic versioning](https://semver.org/). This eventually led to confusion in two ways: 1. Developers: should we major version bump based on settings or fundamental system capabilities? What if a bug fix requires breaking changes to the agent's behaviors? 2. Speaking: should one use terminology from our publications (e.g. [PaperQA1](https://arxiv.org/abs/2312.07559), [PaperQA2](https://arxiv.org/abs/2409.13740)) or the Git tags (e.g. v5) from this repo/package? When someone says "PaperQA" -- what version do they mean? To resolve these confusions, in December 2025, we moved to [calendar versioning](https://calver.org/). The developer burden is diminished because we're basically removing guarantees of backwards compatibility across releases (as CalVer is [ZeroVer](https://0ver.org/) bound to dates). It solves the "speaking" issue because Git tags are now quite different from publication terminology (e.g. PaperQA2 vs `v2025.12.17`). When someone says "PaperQA" it will just refer to the system, not a particular snapshot of agentic behaviors. When someone says "PaperQA2" it will refer to `paper-qa>=5`, which applies to both SemVer tags `v5.0.0` and the new CalVer tags `v2025.12.17`. This switch is backwards compatible for version 5's SemVer, as the year 2025 is strictly greater than major version 5. ### What's New in Version 5 (aka PaperQA2)? Version 5 added: - A CLI `pqa` - Agentic workflows invoking tools for paper search, gathering evidence, and generating an answer - Removed much of the statefulness from the `Docs` object - A migration to LiteLLM for compatibility with many LLM providers as well as centralized rate limits and cost tracking - A bundled set of configurations (read [this section here](#bundled-settings))) containing known-good hyperparameters Note that `Docs` objects pickled from prior versions of `PaperQA` are incompatible with version 5, and will need to be rebuilt. Also, our minimum Python version was increased to Python 3.11. ### What's New in December 2025? The last four months since version `5.29.1` have seen many changes: - New modalities: tables, figures, non-English languages, math equations - More and better readers - Two new _model-based_ PDF readers: [Docling](packages/paper-qa-docling) and [Nvidia nemotron-parse](packages/paper-qa-nemotron) - All PDF readers now can parse images and tables, report page numbers, support DPI - A reader for Microsoft Office data types - Multimodal contextual summarization - Media objects are also passed to the `summary_llm` during creation - Media objects' embedding space is enhanced using an `enrichment_llm` prompt - Simpler and performant HTTP stack - Consolidation from `aiohttp` and `httpx` to just `httpx` - Integration with [`httpx-aiohttp`](https://github.com/karpetrosyan/httpx-aiohttp) for performance - `Context` relevance is simplified and some assumptions were removed - Many minor features such as retrying `Context` creation upon invalid JSON, compatibility with fall 2025's frontier LLMs, and improved prompt templates - Multiple fixes in metadata processing via Semantic Scholar and OpenAlex, and metadata processing (e.g. incorrectly inferring identical document IDs for main text and SI) - Completed the deprecations accrued over the past year ### PaperQA2 Algorithm To understand PaperQA2, let's start with the pieces of the underlying algorithm. The default workflow of PaperQA2 is as follows: | Phase | PaperQA2 Actions | | ---------------------- | ------------------------------------------------------------------------- | | **1. Paper Search** | - Get candidate papers from LLM-generated keyword query | | | - Chunk, embed, and add candidate papers to state | | **2. Gather Evidence** | - Embed query into vector | | | - Rank top _k_ document chunks in current state | | | - Create scored summary of each chunk in the context of the current query | | | - Use LLM to re-score and select most relevant summaries | | **3. Generate Answer** | - Put best summaries into prompt with context | | | - Generate answer with prompt | The tools can be invoked in any order by a language agent. For example, an LLM agent might do a narrow and broad search, or using different phrasing for the gather evidence step from the generate answer step. ## Installation For a non-development setup, install PaperQA2 (aka version 5) from [PyPI](https://pypi.org/project/paper-qa/). Note version 5 requires Python 3.11+. ```bash pip install paper-qa>=5 ``` For development setup, please refer to the [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) file. PaperQA2 uses an LLM to operate, so you'll need to either set an appropriate [API key environment variable][LiteLLM providers] (i.e. `export OPENAI_API_KEY=sk-...`) or set up an open source LLM server (i.e. using [llamafile](https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile). Any LiteLLM compatible model can be configured to use with PaperQA2. If you need to index a large set of papers (100+), you will likely want an API key for both [Crossref](https://www.crossref.org/documentation/metadata-plus/metadata-plus-keys/) and [Semantic Scholar](https://www.semanticscholar.org/product/api#api-key), which will allow you to avoid hitting public rate limits using these metadata services. Those can be exported as `CROSSREF_API_KEY` and `SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY` variables. ## CLI Usage The fastest way to test PaperQA2 is via the CLI. First navigate to a directory with some papers and use the `pqa` cli: ```bash pqa ask 'What is PaperQA2?' ``` You will see PaperQA2 index your local PDF files, gathering the necessary metadata for each of them (using [Crossref](https://www.crossref.org/) and [Semantic Scholar](https://www.semanticscholar.org/)), search over that index, then break the files into chunked evidence contexts, rank them, and ultimately generate an answer. The next time this directory is queried, your index will already be built (save for any differences detected, like new added papers), so it will skip the indexing and chunking steps. All prior answers will be indexed and stored, you can view them by querying via the `search` subcommand, or access them yourself in your `PQA_HOME` directory, which defaults to `~/.pqa/`. ```bash pqa -i 'answers' search 'ranking and contextual summarization' ``` PaperQA2 is highly configurable, when running from the command line, `pqa --help` shows all options and short descriptions. For example to run with a higher temperature: ```bash pqa --temperature 0.5 ask 'What is PaperQA2?' ``` You can view all settings with `pqa view`. Another useful thing is to change to other templated settings - for example `fast` is a setting that answers more quickly and you can see it with `pqa -s fast view` Maybe you have some new settings you want to save? You can do that with ```bash pqa -s my_new_settings --temperature 0.5 --llm foo-bar-5 save ``` and then you can use it with ```bash pqa -s my_new_settings ask 'What is PaperQA2?' ``` If you run `pqa` with a command which requires a new indexing, say if you change the default chunk_size, a new index will automatically be created for you. ```bash pqa --parsing.chunk_size 5000 ask 'What is PaperQA2?' ``` You can also use `pqa` to do full-text search with use of LLMs view the search command. For example, let's save the index from a directory and give it a name: ```bash pqa -i nanomaterials index ``` Now I can search for papers about thermoelectrics: ```bash pqa -i nanomaterials search thermoelectrics ``` or I can use the normal ask ```bash pqa -i nanomaterials ask 'Are there nm scale features in thermoelectric materials?' ``` Both the CLI and module have pre-configured settings based on prior performance and our publications, they can be invoked as follows: ```bash pqa --settings \ ask 'Are there nm scale features in thermoelectric materials?' ``` ### Bundled Settings Inside [`src/paperqa/configs`](src/paperqa/configs) we bundle known useful settings: | Setting Name | Description | | ------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | high_quality | Highly performant, relatively expensive (due to having `evidence_k` = 15) query using a `ToolSelector` agent. | | fast | Setting to get answers cheaply and quickly. | | wikicrow | Setting to emulate the Wikipedia article writing used in our WikiCrow publication. | | contracrow | Setting to find contradictions in papers, your query should be a claim that needs to be flagged as a contradiction (or not). | | debug | Setting useful solely for debugging, but not in any actual application beyond debugging. | | tier1_limits | Settings that match OpenAI rate limits for each tier, you can use `tier<1-5>_limits` to specify the tier. | ### Rate Limits If you are hitting rate limits, say with the OpenAI Tier 1 plan, you can add them into PaperQA2. For each OpenAI tier, a pre-built setting exists to limit usage. ```bash pqa --settings 'tier1_limits' ask 'What is PaperQA2?' ``` This will limit your system to use the [tier1_limits](src/paperqa/configs/tier1_limits.json), and slow down your queries to accommodate. You can also specify them manually with any rate limit string that matches the specification in the [limits](https://limits.readthedocs.io/en/stable/quickstart.html#rate-limit-string-notation) module: ```bash pqa --summary_llm_config '{"rate_limit": {"gpt-4o-2024-11-20": "30000 per 1 minute"}}' \ ask 'What is PaperQA2?' ``` Or by adding into a `Settings` object, if calling imperatively: ```python from paperqa import Settings, ask answer_response = ask( "What is PaperQA2?", settings=Settings( llm_config={"rate_limit": {"gpt-4o-2024-11-20": "30000 per 1 minute"}}, summary_llm_config={"rate_limit": {"gpt-4o-2024-11-20": "30000 per 1 minute"}}, ), ) ``` ## Library Usage PaperQA2's full workflow can be accessed via Python directly: ```python from paperqa import Settings, ask answer_response = ask( "What is PaperQA2?", settings=Settings(temperature=0.5, paper_directory="my_papers"), ) ``` Please see our [installation docs](#installation) for how to install the package from PyPI. ### Agentic Adding/Querying Documents The answer object has the following attributes: `formatted_answer`, `answer` (answer alone), `question` , and `context` (the summaries of passages found for answer). `ask` will use the `SearchPapers` tool, which will query a local index of files, you can specify this location via the `Settings` object: ```python from paperqa import Settings, ask answer_response = ask( "What is PaperQA2?", settings=Settings( temperature=0.5, agent={"index": {"paper_directory": "my_papers"}} ), ) ``` `ask` is just a convenience wrapper around the real entrypoint, which can be accessed if you'd like to run concurrent asynchronous workloads: ```python from paperqa import Settings, agent_query answer_response = await agent_query( query="What is PaperQA2?", settings=Settings( temperature=0.5, agent={"index": {"paper_directory": "my_papers"}} ), ) ``` The default agent will use an LLM based agent, but you can also specify a `"fake"` agent to use a hard coded call path of search -> gather evidence -> answer to reduce token usage. ### Manual (No Agent) Adding/Querying Documents Normally via agent execution, the agent invokes the search tool, which adds documents to the `Docs` object for you behind the scenes. However, if you prefer fine-grained control, you can directly interact with the `Docs` object. Note that manually adding and querying `Docs` does not impact performance. It just removes the automation associated with an agent picking the documents to add. ```python from paperqa import Docs, Settings # valid extensions include .pdf, .txt, .md, .html, .docx, .xlsx, .pptx, and code files (e.g., .py, .ts, .yaml) doc_paths = ("myfile.pdf", "myotherfile.pdf") # Prepare the Docs object by adding a bunch of documents docs = Docs() for doc_path in doc_paths: await docs.aadd(doc_path) # Set up how we want to query the Docs object settings = Settings() settings.llm = "claude-3-5-sonnet-20240620" settings.answer.answer_max_sources = 3 # Query the Docs object to get an answer session = await docs.aquery("What is PaperQA2?", settings=settings) print(session) ``` ### Async PaperQA2 is written to be used asynchronously. The synchronous API is just a wrapper around the async. Here are the methods and their `async` equivalents: | Sync | Async | | ------------------- | -------------------- | | `Docs.add` | `Docs.aadd` | | `Docs.add_file` | `Docs.aadd_file` | | `Docs.add_url` | `Docs.aadd_url` | | `Docs.get_evidence` | `Docs.aget_evidence` | | `Docs.query` | `Docs.aquery` | The synchronous version just calls the async version in a loop. Most modern python environments support `async` natively (including Jupyter notebooks!). So you can do this in a Jupyter Notebook: ```python import asyncio from paperqa import Docs async def main() -> None: docs = Docs() # valid extensions include .pdf, .txt, .md, .html, .docx, .xlsx, .pptx, and code files (e.g., .py, .ts, .yaml) for doc in ("myfile.pdf", "myotherfile.pdf"): await docs.aadd(doc) session = await docs.aquery("What is PaperQA2?") print(session) asyncio.run(main()) ``` ### Choosing Model By default, PaperQA2 uses OpenAI's `gpt-4o-2024-11-20` model for the `summary_llm`, `llm`, and `agent_llm`. Please see the [Settings Cheatsheet](#settings-cheatsheet) for more information on these settings. PaperQA2 also defaults to using OpenAI's `text-embedding-3-small` model for the `embedding` setting. If you don't have an OpenAI API key, you can use a different embedding model. More information about embedding models can be found [in the "Embedding Model" section](#embedding-model). We use the [`lmi`](https://github.com/Future-House/ldp/tree/main/packages/lmi) package for our LLM interface, which in turn uses `litellm` to support many LLM providers. You can adjust this easily to use any model supported by `litellm`: ```python from paperqa import Settings, ask answer_response = ask( "What is PaperQA2?", settings=Settings( llm="gpt-4o-mini", summary_llm="gpt-4o-mini", agent={"index": {"paper_directory": "my_papers"}} ), ) ``` To use Claude, make sure you set the `ANTHROPIC_API_KEY` environment variable. In this example, we also use a different embedding model. Please make sure to `pip install paper-qa[local]` to use a local embedding model. ```python from paperqa import Settings, ask from paperqa.settings import AgentSettings answer_response = ask( "What is PaperQA2?", settings=Settings( llm="claude-3-5-sonnet-20240620", summary_llm="claude-3-5-sonnet-20240620", agent=AgentSettings(agent_llm="claude-3-5-sonnet-20240620"), # SEE: https://huggingface.co/sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1 embedding="st-multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1", ), ) ``` Or Gemini, by setting the `GEMINI_API_KEY` from Google AI Studio ```python from paperqa import Settings, ask from paperqa.settings import AgentSettings answer_response = ask( "What is PaperQA2?", settings=Settings( llm="gemini/gemini-2.0-flash", summary_llm="gemini/gemini-2.0-flash", agent=AgentSettings(agent_llm="gemini/gemini-2.0-flash"), embedding="gemini/text-embedding-004", ), ) ``` #### Locally Hosted You can use llama.cpp to be the LLM. Note that you should be using relatively large models, because PaperQA2 requires following a lot of instructions. You won't get good performance with 7B models. The easiest way to get set-up is to download a [llama file](https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile) and execute it with `-cb -np 4 -a my-llm-model --embedding` which will enable continuous batching and embeddings. ```python from paperqa import Settings, ask local_llm_config = dict( model_list=[ dict( model_name="my_llm_model", litellm_params=dict( model="my-llm-model", api_base="http://localhost:8080/v1", api_key="sk-no-key-required", temperature=0.1, frequency_penalty=1.5, max_tokens=512, ), ) ] ) answer_response = ask( "What is PaperQA2?", settings=Settings( llm="my-llm-model", llm_config=local_llm_config, summary_llm="my-llm-model", summary_llm_config=local_llm_config, ), ) ``` Models hosted with `ollama` are also supported. To run the example below make sure you have downloaded llama3.2 and mxbai-embed-large via ollama. ```python from paperqa import Settings, ask local_llm_config = { "model_list": [ { "model_name": "ollama/llama3.2", "litellm_params": { "model": "ollama/llama3.2", "api_base": "http://localhost:11434", }, } ] } answer_response = ask( "What is PaperQA2?", settings=Settings( llm="ollama/llama3.2", llm_config=local_llm_config, summary_llm="ollama/llama3.2", summary_llm_config=local_llm_config, embedding="ollama/mxbai-embed-large", ), ) ``` ### Embedding Model Embeddings are used to retrieve k texts (where k is specified via `Settings.answer.evidence_k`) for re-ranking and contextual summarization. If you don't want to use embeddings, but instead just fetch all chunks, disable "evidence retrieval" via the `Settings.answer.evidence_retrieval` setting. PaperQA2 defaults to using OpenAI (`text-embedding-3-small`) embeddings, but has flexible options for both vector stores and embedding choices. #### Specifying the Embedding Model The simplest way to specify the embedding model is via `Settings.embedding`: ```python from paperqa import Settings, ask answer_response = ask( "What is PaperQA2?", settings=Settings(embedding="text-embedding-3-large"), ) ``` `embedding` accepts any embedding model name supported by litellm. PaperQA2 also supports an embedding input of `"hybrid-"` i.e. `"hybrid-text-embedding-3-small"` to use a hybrid sparse keyword (based on a token modulo embedding) and dense vector embedding, where any litellm model can be used in the dense model name. `"sparse"` can be used to use a sparse keyword embedding only. Embedding models are used to create PaperQA2's index of the full-text embedding vectors (`texts_index` argument). The embedding model can be specified as a setting when you are adding new papers to the `Docs` object: ```python from paperqa import Docs, Settings docs = Docs() for doc in ("myfile.pdf", "myotherfile.pdf"): await docs.aadd(doc, settings=Settings(embedding="text-embedding-large-3")) ``` Note that PaperQA2 uses Numpy as a dense vector store. Its design of using a keyword search initially reduces the number of chunks needed for each answer to a relatively small number < 1k. Therefore, `NumpyVectorStore` is a good place to start, it's a simple in-memory store, without an index. However, if a larger-than-memory vector store is needed, you can an external vector database like [Qdrant](https://qdrant.tech/) via the `QdrantVectorStore` class. The hybrid embeddings can be customized: ```python from paperqa import ( Docs, HybridEmbeddingModel, SparseEmbeddingModel, LiteLLMEmbeddingModel, ) model = HybridEmbeddingModel( models=[LiteLLMEmbeddingModel(), SparseEmbeddingModel(ndim=1024)] ) docs = Docs() for doc in ("myfile.pdf", "myotherfile.pdf"): await docs.aadd(doc, embedding_model=model) ``` The sparse embedding (keyword) models default to having 256 dimensions, but this can be specified via the `ndim` argument. #### Local Embedding Models (Sentence Transformers) You can use a `SentenceTransformerEmbeddingModel` model if you install `sentence-transformers`, which is [a local embedding library](https://sbert.net/) with support for HuggingFace models and more. You can install it by adding the `local` extras. ```sh pip install paper-qa[local] ``` and then prefix embedding model names with `st-`: ```python from paperqa import Settings, ask answer_response = ask( "What is PaperQA2?", settings=Settings(embedding="st-multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1"), ) ``` or with a hybrid model ```python from paperqa import Settings, ask answer_response = ask( "What is PaperQA2?", settings=Settings(embedding="hybrid-st-multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1"), ) ``` ### Adjusting number of sources You can adjust the numbers of sources (passages of text) to reduce token usage or add more context. `k` refers to the top k most relevant and diverse (may from different sources) passages. Each passage is sent to the LLM to summarize, or determine if it is irrelevant. After this step, a limit of `max_sources` is applied so that the final answer can fit into the LLM context window. Thus, `k` > `max_sources` and `max_sources` is the number of sources used in the final answer. ```python from paperqa import Settings settings = Settings() settings.answer.answer_max_sources = 3 settings.answer.evidence_k = 5 await docs.aquery( "What is PaperQA2?", settings=settings, ) ``` ### Using Code or HTML You do not need to use papers -- you can use code or raw HTML. Note that this tool is focused on answering questions, so it won't do well at writing code. One note is that the tool cannot infer citations from code, so you will need to provide them yourself. ```python import glob import os from paperqa import Docs source_files = glob.glob("**/*.js") docs = Docs() for f in source_files: # this assumes the file names are unique in code await docs.aadd( f, citation="File " + os.path.basename(f), docname=os.path.basename(f) ) session = await docs.aquery("Where is the search bar in the header defined?") print(session) ``` ### Multimodal Support Multimodal support centers on: - Standalone images - Images or tables in PDFs The `Docs` object stores media via a `ParsedMedia` object. When chunking a document, media are not split at chunk boundaries, so it's possible 2+ chunks can correspond with the same media. This means within PaperQA each chunk has a one-to-many relationship between `ParsedMedia` and chunks. Depending on the source document, the same image can appear multiple times (e.g. each page of a PDF has a logo in the margins). Thus, clients should consider media databases to have a many-to-many relationship with chunks. Since PaperQA's evidence gathering process centers on text-based retrieval, it's possible relevant image(s) or table(s) aren't retrieved because their associated text content is irrelevant. For a concrete example, imagine the figure in a paper has a terse caption and is placed one page after relevant main-text discussion. To solve this problem, PaperQA supports media enrichment at document read-time. Basically after reading in the PDF, the `parsing.enrichment_llm` is given the `parsing.enrichment_prompt` and co-located text to generate a synthetic caption for every image/table. The synthetic captions are used to shift the embeddings of each text chunk, but are kept separate from the actual source text. This way evidence gathering can fetch relevant images/tables without risk of polluting contextual summaries with LLM-generated captions. If you want multimodal PDF reading, but do not want enrichment (since adds one LLM prompt/media at read-time), enrichment can be disabled by setting `parsing.multimodal` to `ON_WITHOUT_ENRICHMENT`. When creating contextual summaries on a given chunk (a `Text`), the summary LLM is passed both the chunk's text and the chunk's associated media, but the output contextual summary itself remains text-only. If you would like, specifying the prompt `paperqa.prompts.summary_json_multimodal_system_prompt` to the setting `prompt.summary_json_system` will include a `used_images` flag attributing usage of images in any contextual summarizations. ### Using External DB/Vector DB and Caching You may want to cache parsed texts and embeddings in an external database or file. You can then build a Docs object from those directly: ```python from paperqa import Docs, Doc, Text docs = Docs() for ... in my_docs: doc = Doc(docname=..., citation=..., dockey=..., citation=...) texts = [Text(text=..., name=..., doc=doc) for ... in my_texts] docs.add_texts(texts, doc) ``` ### Creating Index Indexes will be placed in the [home directory][home dir] by default. This can be controlled via the `PQA_HOME` environment variable. Indexes are made by reading files in the `IndexSettings.paper_directory`. By default, we recursively read from subdirectories of the paper directory, unless disabled using `IndexSettings.recurse_subdirectories`. The paper directory is not modified in any way, it's just read from. [home dir]: https://docs.python.org/3/library/pathlib.html#pathlib.Path.home #### Manifest Files The indexing process attempts to infer paper metadata like title and DOI using LLM-powered text processing. You can avoid this point of uncertainty using a "manifest" file, which is a CSV containing `DocDetails` fields (order doesn't matter). For example: - `file_location`: relative path to the paper's PDF within the index directory - `doi`: DOI of the paper - `title`: title of the paper By providing this information, we ensure queries to metadata providers like Crossref are accurate. To ease creating a manifest, there is a helper class method `Doc.to_csv`, which also works when called on `DocDetails`. ### Reusing Index The local search indexes are built based on a hash of the current `Settings` object. So make sure you properly specify the `paper_directory` to your `IndexSettings` object. In general, it's advisable to: 1. Pre-build an index given a folder of papers (can take several minutes) 2. Reuse the index to perform many queries ```python import os from paperqa import Settings from paperqa.agents.main import agent_query from paperqa.agents.search import get_directory_index async def amain(folder_of_papers: str | os.PathLike) -> None: settings = Settings(agent={"index": {"paper_directory": folder_of_papers}}) # 1. Build the index. Note an index name is autogenerated when unspecified built_index = await get_directory_index(settings=settings) print(settings.get_index_name()) # Display the autogenerated index name print(await built_index.index_files) # Display the index contents # 2. Use the settings as many times as you want with ask answer_response_1 = await agent_query( query="What is a cool retrieval augmented generation technique?", settings=settings, ) answer_response_2 = await agent_query( query="What is PaperQA2?", settings=settings, ) ``` ### Using Clients Directly One of the most powerful features of PaperQA2 is its ability to combine data from multiple metadata sources. For example, [Unpaywall](https://unpaywall.org/) can provide open access status/direct links to PDFs, [Crossref](https://www.crossref.org/) can provide bibtex, and [Semantic Scholar](https://www.semanticscholar.org/) can provide citation licenses. Here's a short demo of how to do this: ```python from paperqa.clients import DocMetadataClient, ALL_CLIENTS client = DocMetadataClient(metadata_clients=ALL_CLIENTS) details = await client.query(title="Augmenting language models with chemistry tools") print(details.formatted_citation) # Andres M. Bran, Sam Cox, Oliver Schilter, Carlo Baldassari, # Andrew D. White, and Philippe Schwaller. # Augmenting large language models with chemistry tools. Nature Machine Intelligence, # 6:525-535, May 2024. URL: https://doi.org/10.1038/s42256-024-00832-8, # doi:10.1038/s42256-024-00832-8. # This article has 243 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal. print(details.citation_count) # 243 print(details.license) # cc-by print(details.pdf_url) # https://www.nature.com/articles/s42256-024-00832-8.pdf ``` the `client.query` is meant to check for exact matches of title. It's a bit robust (like to casing, missing a word). There are duplicates for titles though - so you can also add authors to disambiguate. Or you can provide a doi directly `client.query(doi="10.1038/s42256-024-00832-8")`. If you're doing this at a large scale, you may not want to use `ALL_CLIENTS` (just omit the argument) and you can specify which specific fields you want to speed up queries. For example: ```python details = await client.query( title="Augmenting large language models with chemistry tools", authors=["Andres M. Bran", "Sam Cox"], fields=["title", "doi"], ) ``` will return much faster than the first query and we'll be certain the authors match. ## Settings Cheatsheet | Setting | Default | Description | | -------------------------------------------- | -------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `llm` | `"gpt-4o-2024-11-20"` | LLM for general use including metadata inference (see Docs.aadd) and answer generation (see Docs.aquery and gen_answer tool). | | `llm_config` | `None` | Optional configuration for `llm`. | | `summary_llm` | `"gpt-4o-2024-11-20"` | LLM for creating contextual summaries (see Docs.aget_evidence and gather_evidence tool). | | `summary_llm_config` | `None` | Optional configuration for `summary_llm`. | | `embedding` | `"text-embedding-3-small"` | Embedding model for embedding text chunks when adding papers. | | `embedding_config` | `None` | Optional configuration for `embedding`. | | `temperature` | `0.0` | Temperature for LLMs. | | `batch_size` | `1` | Batch size for calling LLMs. | | `texts_index_mmr_lambda` | `1.0` | Lambda for MMR in text index. | | `verbosity` | `0` | Integer verbosity level for logging (0-3). 3 = all LLM/Embeddings calls logged. | | `custom_context_serializer` | `None` | Custom async function (see typing for signature) to override the default answer context serialization. | | `answer.evidence_k` | `10` | Number of evidence pieces to retrieve. | | `answer.evidence_retrieval` | `True` | Use retrieval vs processing all docs. | | `answer.evidence_summary_length` | `"about 100 words"` | Length of evidence summary. | | `answer.evidence_skip_summary` | `False` | Whether to skip summarization. | | `answer.evidence_text_only_fallback` | `False` | Whether to allow context creation to retry without media present. | | `answer.answer_max_sources` | `5` | Max number of sources for an answer. | | `answer.max_answer_attempts` | `None` | Max attempts to generate an answer. | | `answer.answer_length` | `"about 200 words, but can be longer"` | Length of final answer. | | `answer.max_concurrent_requests` | `4` | Max concurrent requests to LLMs. | | `answer.answer_filter_extra_background` | `False` | Whether to cite background info from model. | | `answer.get_evidence_if_no_contexts` | `True` | Allow lazy evidence gathering. | | `answer.group_contexts_by_question` | `False` | Groups the final contexts by the underlying `gather_evidence` question in the final context prompt. | | `answer.evidence_relevance_score_cutoff` | `1` | Cutoff evidence relevance score to include in the answer context (inclusive) | | `answer.skip_evidence_citation_strip` | `False` | Skip removal of citations from the `gather_evidence` contexts | | `parsing.page_size_limit` | `1,280,000` | Character limit per page. | | `parsing.use_doc_details` | `True` | Whether to get metadata details for docs. | | `parsing.reader_config` | `dict` | Optional keyword arguments for the document reader. | | `parsing.multimodal` | `True` | Control to parse both text and media from applicable documents, as well as potentially enriching them with text descriptions. | | `parsing.defer_embedding` | `False` | Whether to defer embedding until summarization. | | `parsing.parse_pdf` | `paperqa_pypdf.parse_pdf_to_pages` | Function to parse PDF files. | | `parsing.configure_pdf_parser` | No-op | Callable to configure the PDF parser within `parse_pdf`, useful for behaviors such as enabling logging. | | `parsing.doc_filters` | `None` | Optional filters for allowed documents. | | `parsing.use_human_readable_clinical_trials` | `False` | Parse clinical trial JSONs into readable text. | | `parsing.enrichment_llm` | `"gpt-4o-2024-11-20"` | LLM for media enrichment. | | `parsing.enrichment_llm_config` | `None` | Optional configuration for `enrichment_llm`. | | `parsing.enrichment_page_radius` | `1` | Page radius for context text in enrichment. | | `parsing.enrichment_prompt` | `image_enrichment_prompt_template` | Prompt template for enriching media. | | `parsing.citation_prompt` | `citation_prompt` | Prompt to create citation from peeking one chunk. | | `parsing.structured_citation_prompt` | `structured_citation_prompt` | Prompt to create a citation (in JSON) from peeking one chunk. | | `parsing.disable_doc_valid_check` | `False` | Flag to disable checking if a document looks like text (was parsed correctly). | | `prompts.summary` | `summary_prompt` | Template for summarizing text, must contain variables matching `summary_prompt`. | | `prompts.qa` | `qa_prompt` | Template for QA, must contain variables matching `qa_prompt`. | | `prompts.select` | `select_paper_prompt` | Template for selecting papers, must contain variables matching `select_paper_prompt`. | | `prompts.pre` | `None` | Optional pre-prompt templated with just the original question to append information before a qa prompt. | | `prompts.post` | `None` | Optional post-processing prompt that can access PQASession fields. | | `prompts.system` | `default_system_prompt` | System prompt for the model. | | `prompts.use_json` | `True` | Whether to use JSON formatting. | | `prompts.summary_json` | `summary_json_prompt` | JSON-specific summary prompt. | | `prompts.summary_json_system` | `summary_json_system_prompt` | System prompt for JSON summaries. | | `prompts.context_outer` | `CONTEXT_OUTER_PROMPT` | Prompt for how to format all contexts in generate answer. | | `prompts.context_inner` | `CONTEXT_INNER_PROMPT` | Prompt for how to format a single context in generate answer. Must contain 'name' and 'text' variables. | | `prompts.answer_iteration_prompt` | `answer_iteration_prompt_template` | Prompt to inject existing prior answers to allow iteration. Default injects no prior answers. | | `agent.agent_llm` | `"gpt-4o-2024-11-20"` | LLM inside the agent making tool selections. | | `agent.agent_llm_config` | `None` | Optional configuration for `agent_llm`. | | `agent.agent_type` | `"ToolSelector"` | Type of agent to use. | | `agent.agent_config` | `None` | Optional kwarg for AGENT constructor. | | `agent.agent_system_prompt` | `env_system_prompt` | Optional system prompt message. | | `agent.agent_prompt` | `env_reset_prompt` | Agent prompt. | | `agent.return_paper_metadata` | `False` | Whether to include paper title/year in search tool results. | | `agent.search_count` | `8` | Search count. | | `agent.timeout` | `500.0` | Timeout on agent execution (seconds). | | `agent.tool_names` | `None` | Optional override on tools to provide the agent. | | `agent.max_timesteps` | `None` | Optional upper limit on environment steps. | | `agent.agent_evidence_n` | `1` | Top n ranked evidences shown to the agent after gathering evidence. | | `agent.rebuild_index` | `True` | Flag to rebuild the index at the start of agent runners. | | `agent.callbacks` | `{}` | Named lists of callables to be invoked with environment state. | | `agent.index.name` | `None` | Optional name of the index. | | `agent.index.paper_directory` | `Current working directory` | Directory containing papers to be indexed. | | `agent.index.manifest_file` | `None` | Path to manifest CSV with document attributes. | | `agent.index.index_directory` | `pqa_directory("indexes")` | Directory to store PQA indexes. | | `agent.index.use_absolute_paper_directory` | `False` | Whether to use absolute paper directory path. | | `agent.index.recurse_subdirectories` | `True` | Whether to recurse into subdirectories when indexing. | | `agent.index.concurrency` | `5` | Number of concurrent filesystem reads. | | `agent.index.sync_with_paper_directory` | `True` | Whether to sync index with paper directory on load. | | `agent.index.batch_size` | `1` | Number of files to process before committing to the index. | | `agent.index.files_filter` | `lambda f: f.suffix in {...}` | Filter function to mark files in the paper directory to index. | ## Where do I get papers? Well that's a really good question! It's probably best to just download PDFs of papers you think will help answer your question and start from there. See detailed docs [about zotero, openreview and parsing](docs/tutorials/where_do_I_get_papers.md) ## Callbacks To execute a function on each chunk of LLM completions, you need to provide a function that can be executed on each chunk. For example, to get a typewriter view of the completions, you can do: ```python from paperqa import Docs def typewriter(chunk: str) -> None: print(chunk, end="") docs = Docs() # add some docs... await docs.aquery("What is PaperQA2?", callbacks=[typewriter]) ``` ### Caching Embeddings In general, embeddings are cached when you pickle a `Docs` regardless of what vector store you use. So as long as you save your underlying `Docs` object, you should be able to avoid re-embedding your documents. ## Customizing Prompts You can customize any of the prompts using settings. ```python from paperqa import Docs, Settings my_qa_prompt = ( "Answer the question '{question}'\n" "Use the context below if helpful. " "You can cite the context using the key like (pqac-abcd1234). " "If there is insufficient context, write a poem " "about how you cannot answer.\n\n" "Context: {context}" ) docs = Docs() settings = Settings() settings.prompts.qa = my_qa_prompt await docs.aquery("What is PaperQA2?", settings=settings) ``` ### Pre and Post Prompts Following the syntax above, you can also include prompts that are executed after the query and before the query. For example, you can use this to critique the answer. ## FAQ ### How come I get different results than your papers? Internally at FutureHouse, we have a slightly different set of tools. We're trying to get some of them, like citation traversal, into this repo. However, we have APIs and licenses to access research papers that we cannot share openly. Similarly, in our research papers' results we do not start with the known relevant PDFs. Our agent has to identify them using keyword search over all papers, rather than just a subset. We're gradually aligning these two versions of PaperQA, but until there is an open-source way to freely access papers (even just open source papers) you will need to provide PDFs yourself. ### How is this different from LlamaIndex or LangChain? [LangChain](https://github.com/langchain-ai/langchain) and [LlamaIndex](https://github.com/run-llama/llama_index) are both frameworks for working with LLM applications, with abstractions made for agentic workflows and retrieval augmented generation. Over time, the PaperQA team over time chose to become framework-agnostic, instead outsourcing LLM drivers to [LiteLLM][LiteLLM general docs] and no framework besides Pydantic for its tools. PaperQA focuses on scientific papers and their metadata. PaperQA can be reimplemented using either LlamaIndex or LangChain. For example, our `GatherEvidence` tool can be reimplemented as a retriever with an LLM-based re-ranking and contextual summary. There is similar work with the tree response method in LlamaIndex. ### Can I save or load? The `Docs` class can be pickled and unpickled. This is useful if you want to save the embeddings of the documents and then load them later. ```python import pickle # save with open("my_docs.pkl", "wb") as f: pickle.dump(docs, f) # load with open("my_docs.pkl", "rb") as f: docs = pickle.load(f) ``` ## Reproduction Contained in [docs/2024-10-16_litqa2-splits.json5](docs/2024-10-16_litqa2-splits.json5) are the question IDs used in train, evaluation, and test splits, as well as paper DOIs used to build the splits' indexes. - Train and eval splits: question IDs come from [LAB-Bench's LitQA2 question IDs](https://github.com/Future-House/LAB-Bench/blob/main/LitQA2/litqa-v2-public.jsonl). - Test split: questions IDs come from [aviary-paper-data's LitQA2 question IDs](https://huggingface.co/datasets/futurehouse/aviary-paper-data). There are multiple papers slowly building PaperQA, shown below in [Citation](#citation). To reproduce: - `skarlinski2024language`: train and eval splits are applicable. The test split remains held out. - `narayanan2024aviarytraininglanguageagents`: train, eval, and test splits are applicable. Example on how to use LitQA for evaluation can be found in [aviary.litqa](https://github.com/Future-House/aviary/tree/main/packages/litqa#running-litqa). ## Citation Please read and cite the following papers if you use this software: ```bibtex @article{narayanan2024aviarytraininglanguageagents, title = {Aviary: training language agents on challenging scientific tasks}, author = { Siddharth Narayanan and James D. Braza and Ryan-Rhys Griffiths and Manu Ponnapati and Albert Bou and Jon Laurent and Ori Kabeli and Geemi Wellawatte and Sam Cox and Samuel G. Rodriques and Andrew D. White}, journal = {arXiv preprent arXiv:2412.21154}, year = {2024}, url = {https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.21154}, } ``` ```bibtex @article{skarlinski2024language, title = {Language agents achieve superhuman synthesis of scientific knowledge}, author = { Michael D. Skarlinski and Sam Cox and Jon M. Laurent and James D. Braza and Michaela Hinks and Michael J. Hammerling and Manvitha Ponnapati and Samuel G. Rodriques and Andrew D. White}, journal = {arXiv preprent arXiv:2409.13740}, year = {2024}, url = {https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.13740} } ``` ```bibtex @article{lala2023paperqa, title = {PaperQA: Retrieval-Augmented Generative Agent for Scientific Research}, author = { Jakub Lála and Odhran O'Donoghue and Aleksandar Shtedritski and Sam Cox and Samuel G. Rodriques and Andrew D. White}, journal = {arXiv preprint arXiv:2312.07559}, year = {2023}, url = {https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.07559} } ``` ================================================ FILE: docs/2024-10-16_litqa2-splits.json5 ================================================ // Train, evaluation, and test DOIs here were generated from historical data // aggregated across many runs made while writing DOI 10.48550/arXiv.2409.13740 { train: { question_ids: [ "04dbe07d-8b2c-4daf-b5b2-ef0e93f1fd2a", "0708b62f-9652-49eb-8ba6-28878afa7445", "0a9d6516-95ef-4d7b-a28d-d7cde27b7b55", "0bac8974-554c-439a-a9a2-22fa509c8d5d", "0d5cf8a7-a240-4a8f-be4e-c16712f90d79", "0eeb7ea9-fc80-4dee-9418-1c328c3ab653", "0eede7a8-fe1f-42d3-a2c6-478083648644", "10cece36-a507-4a93-9600-13f3e0e677f8", "12a20d8d-cd49-47eb-9a19-6a38519ee3dc", "14fd2b75-76fb-4c29-a21d-c557b2bcf2ff", "178a5e56-340f-4ba8-a3e5-f024ca016f40", "1e5f5199-84f4-4133-ab87-2372fa6ca722", "1f1b07d7-39ce-4665-9b70-4ab77e3c87aa", "1ff2b2e4-492e-4e35-bf33-f0fb53ab938c", "20980744-f9ff-4e39-a08d-106eada6900c", "22306bd7-7e84-415d-aebb-11c6312eb081", "224efcd7-3652-47f8-84dd-15b4c6fafae2", "230dec20-cd02-4613-a7b1-e28058ed46fe", "247eeb85-a552-4b87-b83e-327538fcb8a9", "24fae97b-03f3-48b8-b623-abf07faee02e", "255fd5fb-9623-4030-8bf2-253247df7c82", "25a9cf59-1c28-4ddf-b797-f43efb9349e6", "26691c84-514b-4712-a43e-09705d681e45", "27234279-f50c-4cfc-86e2-af68364a8f94", "2c05315d-6898-4667-b454-d99b7381bedb", "2c262f91-52b6-421d-8341-8748f923459e", "2c3ba95c-47d5-4798-9911-ffdb11c940e4", "2dc20a2f-de54-4bfe-a34f-1ba395f342cf", "322454df-45a8-41b3-9b0a-4e808144023c", "37a4d007-793e-4a89-922a-c1b05f4f82c1", "39129e1c-096f-4414-bf4f-37fadbbe364c", "398ebac1-fd2d-45b1-9415-d82db4b4d83c", "39c985ce-70e8-48e4-bd76-744cd07cb56a", "3c9f23e2-fdd0-431b-aca7-4f9556c78f1f", "3d3fea17-c8ee-4005-94cb-d8798be696c3", "3d40f373-59d3-4666-87bd-6db64fd7b4fb", "3f5bae15-bd5d-43e3-8e5e-944b1e533529", "400786c1-e6c6-4f46-a501-86fdd048ed88", "462a9f38-7cbe-4e12-a6e2-b1d7028c3a8b", "487539f9-2f17-4009-aa4a-c41322445f11", "4949fc05-5f78-4dd0-8d9c-3dbb6004740a", "4a6705b5-85e5-44c1-8444-65be30192802", "4bb69c9d-2485-42d2-b8aa-aa647b407ca4", "4d11258d-ee8c-4bc7-91a8-613c7a41f139", "4d4cb121-9525-499a-9475-9b212465c72d", "5049c648-b1bb-4624-8824-9d93dfb04e51", "517e7cf8-c5d2-4391-9e2a-235b79d93050", "55668039-396e-488a-b2c3-bbe840550433", "564e715f-8d30-410b-bdb5-0dc5206589a7", "58950824-2665-445d-939b-9512d5d01a2b", "58b39fab-337b-452d-b74f-84f9a188ce88", "5966d3db-5a23-4ea7-a719-2472019d94a6", "59745f75-52bf-4815-905c-3dfad1ef8923", "5a2128ad-3127-4595-b810-db128d1a2335", "5a9c6697-a65c-49c0-9e02-38b2a276fde7", "5b3b7d05-9e54-445c-b374-d4c6b60923b4", "5b6d6f82-a585-4aa8-9fe6-e7d35f7cb2ae", "5c4c602c-9624-4eae-ac44-efe4c0dd10e6", "5c808548-92c4-4ae7-990c-e2df81e3c2ae", "5e20e26d-6192-4563-abb3-a4857e3dbc7c", "623a831f-41ee-4e0e-936a-87f93d96369e", "634f6745-f3b3-4cb1-9859-96ffb954b98a", "653635b7-3bc6-4a7b-98c7-c02038c0e928", 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It uses a new tool, the aptly named `clinical_trials_search` tool. Users don't have to provide any clinical trials to the tool itself, it uses the `clinicaltrials.gov` API to retrieve them on the fly. As of January 2025, the tool is not enabled by default, but it's easy to configure. Here's an example where we query only clinical trials, without using any documents: ```python from paperqa import Settings, agent_query answer_response = await agent_query( query="What drugs have been found to effectively treat Ulcerative Colitis?", settings=Settings.from_name("search_only_clinical_trials"), ) print(answer_response.session.answer) ``` ### Output Several drugs have been found to effectively treat Ulcerative Colitis (UC), targeting different mechanisms of the disease. Golimumab, a tumor necrosis factor (TNF) inhibitor marketed as Simponi®, has demonstrated efficacy in treating moderate-to-severe UC. Administered subcutaneously, it was shown to maintain clinical response through Week 54 in patients, as assessed by the Partial Mayo Score (NCT02092285). Mesalazine, an anti-inflammatory drug, is commonly used for UC treatment. In a study comparing mesalazine enemas to faecal microbiota transplantation (FMT) for left-sided UC, mesalazine enemas (4g daily) were effective in inducing clinical remission (Mayo score ≤ 2) (NCT03104036). Antibiotics have also shown potential in UC management. A combination of doxycycline, amoxicillin, and metronidazole induced remission in 60-70% of patients with moderate-to-severe UC in prior studies. These antibiotics are thought to alter gut microbiota, reducing pathobionts and promoting beneficial bacteria (NCT02217722, NCT03986996). Roflumilast, a phosphodiesterase-4 (PDE4) inhibitor, is being investigated for mild-to-moderate UC. Preliminary findings suggest it may improve disease severity and biochemical markers when added to conventional treatments (NCT05684484). These treatments highlight diverse therapeutic approaches, including immunosuppression, microbiota modulation, and anti-inflammatory mechanisms. You can see the in-line citations for each clinical trial used as a response for each query. If you'd like to see more data on the specific contexts that were used to answer the query: ```python print(answer_response.session.contexts) ``` [Context(context='The excerpt mentions that a search on ClinicalTrials.gov for clinical trials related to drugs treating Ulcerative Colitis yielded 689 trials. However, it does not provide specific information about which drugs have been found effective for treating Ulcerative Colitis.', text=Text(text='', name=... Using `Settings.from_name('search_only_clinical_trials')` is a shortcut, but note that you can easily add `clinical_trial_search` into any custom `Settings` by just explicitly naming it as a tool: ```python from pathlib import Path from paperqa import Settings, agent_query, AgentSetting from paperqa.agents.tools import DEFAULT_TOOL_NAMES # you can start with the default list of PaperQA tools print(DEFAULT_TOOL_NAMES) # >>> ['paper_search', 'gather_evidence', 'gen_answer', 'reset', 'complete'], # we can start with a directory with a potentially useful paper in it print(list(Path("my_papers").iterdir())) # now let's query using standard tools + clinical_trials answer_response = await agent_query( query="What drugs have been found to effectively treat Ulcerative Colitis?", settings=Settings( paper_directory="my_papers", agent={"tool_names": DEFAULT_TOOL_NAMES + ["clinical_trials_search"]}, ), ) # let's check out the formatted answer (with references included) print(answer_response.session.formatted_answer) ``` Question: What drugs have been found to effectively treat Ulcerative Colitis? Several drugs have been found effective in treating Ulcerative Colitis (UC), with treatment strategies varying based on disease severity and extent. For mild-to-moderate UC, 5-aminosalicylic acid (5-ASA) is the first-line therapy. Topical 5-ASA, such as mesalazine suppositories (1 g/day), is effective for proctitis or distal colitis, inducing remission in 31-80% of patients. Oral mesalazine at higher doses (e.g., 4.8 g/day) can accelerate clinical improvement in more extensive disease (meier2011currenttreatmentof pages 1-2; meier2011currenttreatmentof pages 3-4). For moderate-to-severe cases, corticosteroids are commonly used. Oral steroids like prednisolone (40-60 mg/day) or intravenous steroids such as methylprednisolone (60 mg/day) and hydrocortisone (400 mg/day) are standard for inducing remission (meier2011currenttreatmentof pages 3-4). Tumor necrosis factor (TNF)-α blockers, such as infliximab, are effective for steroid-refractory cases (meier2011currenttreatmentof pages 2-3; meier2011currenttreatmentof pages 3-4). Immunosuppressive agents, including azathioprine and 6-mercaptopurine, are used for maintenance therapy in steroid-dependent or refractory cases (meier2011currenttreatmentof pages 2-3; meier2011currenttreatmentof pages 3-4). Antibiotics, such as combinations of penicillin, tetracycline, and metronidazole, have shown promise in altering the microbiota and inducing remission in some patients, though their efficacy varies (NCT02217722). References 1. (meier2011currenttreatmentof pages 2-3): Johannes Meier and Andreas Sturm. Current treatment of ulcerative colitis. World journal of gastroenterology, 17 27:3204-12, 2011. URL: https://doi.org/10.3748/wjg.v17.i27.3204, doi:10.3748/wjg.v17.i27.3204. 2. (meier2011currenttreatmentof pages 3-4): Johannes Meier and Andreas Sturm. Current treatment of ulcerative colitis. World journal of gastroenterology, 17 27:3204-12, 2011. URL: https://doi.org/10.3748/wjg.v17.i27.3204, doi:10.3748/wjg.v17.i27.3204. 3. (NCT02217722): Prof. Arie Levine. Use of the Ulcerative Colitis Diet for Induction of Remission. Prof. Arie Levine. 2014. ClinicalTrials.gov Identifier: NCT02217722 4. (meier2011currenttreatmentof pages 1-2): Johannes Meier and Andreas Sturm. Current treatment of ulcerative colitis. World journal of gastroenterology, 17 27:3204-12, 2011. URL: https://doi.org/10.3748/wjg.v17.i27.3204, doi:10.3748/wjg.v17.i27.3204. We now see both papers and clinical trials cited in our response. For convenience, we have a `Settings.from_name` that works as well: ```python from paperqa import Settings, agent_query answer_response = await agent_query( query="What drugs have been found to effectively treat Ulcerative Colitis?", settings=Settings.from_name("clinical_trials"), ) ``` And, this works with the `pqa` cli as well: ```bash >>> pqa --settings 'search_only_clinical_trials' ask 'what is Ibuprofen effective at treating?' ``` ... [13:29:50] Completing 'what is Ibuprofen effective at treating?' as 'certain'. Answer: Ibuprofen is a non-steroidal anti-inflammatory drug (NSAID) effective in treating various conditions, including pain, inflammation, and fever. It is widely used for tension-type headaches, with studies showing that ibuprofen sodium provides significant pain relief and reduces pain intensity compared to standard ibuprofen and placebo over a 3-hour period (NCT01362491). Intravenous ibuprofen is effective in managing postoperative pain, particularly in orthopedic surgeries, and helps control the inflammatory process. When combined with opioids, it reduces opioid consumption and associated side effects, making it a key component of multimodal analgesia (NCT05401916, NCT01773005). Ibuprofen is also effective in pediatric populations as a first-line anti-inflammatory and antipyretic agent due to its relatively low adverse effects compared to other NSAIDs (NCT01478022). Additionally, it has been studied for its potential use in managing chronic periodontitis through subgingival irrigation with a 2% ibuprofen mouthwash, which reduces periodontal pocket depth and bleeding on probing, improving periodontal health (NCT02538237). These findings highlight ibuprofen's versatility in treating pain, inflammation, fever, and specific conditions like tension headaches, postoperative pain, and periodontal diseases. ================================================ FILE: docs/tutorials/running_on_lfrqa.ipynb ================================================ { "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# Measuring PaperQA2 with LFRQA\n", "> This tutorial is available as a Jupyter notebook [here](https://github.com/Future-House/paper-qa/blob/main/docs/tutorials/running_on_lfrqa.md)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Overview\n", "\n", "The **LFRQA dataset** was introduced in the paper [_RAG-QA Arena: Evaluating Domain Robustness for Long-Form Retrieval-Augmented Question Answering_](https://arxiv.org/pdf/2407.13998). It features **1,404 science questions** (along with other categories) that have been human-annotated with answers. This tutorial walks through the process of setting up the dataset for use and benchmarking.\n", "\n", "## Download the Annotations\n", "\n", "First, we need to obtain the annotated dataset from the official repository:\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Create a new directory for the dataset\n", "!mkdir -p data/rag-qa-benchmarking\n", "\n", "# Get the annotated questions\n", "!curl https://raw.githubusercontent.com/awslabs/rag-qa-arena/refs/heads/main/data/\\\n", "annotations_science_with_citation.jsonl \\\n", "-o data/rag-qa-benchmarking/annotations_science_with_citation.jsonl" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "\n", "\n", "## Download the Robust-QA Documents\n", "\n", "LFRQA is built upon **Robust-QA**, so we must download the relevant documents:\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Download the Lotte dataset, which includes the required documents\n", "!curl https://downloads.cs.stanford.edu/nlp/data/colbert/colbertv2/lotte.tar.gz --output lotte.tar.gz\n", "\n", "# Extract the dataset\n", "!tar -xvzf lotte.tar.gz\n", "\n", "# Move the science test collection to our dataset folder\n", "!cp lotte/science/test/collection.tsv ./data/rag-qa-benchmarking/science_test_collection.tsv\n", "\n", "# Clean up unnecessary files\n", "!rm lotte.tar.gz\n", "!rm -rf lotte" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "For more details, refer to the original paper: [_RAG-QA Arena: Evaluating Domain Robustness for Long-Form Retrieval-Augmented Question Answering_](https://arxiv.org/pdf/2407.13998)." ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "\n", "\n", "## Load the Data\n", "\n", "We now load the documents into a pandas dataframe:\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "import os\n", "\n", "import pandas as pd\n", "\n", "# Load questions and answers dataset\n", "rag_qa_benchmarking_dir = os.path.join(\"data\", \"rag-qa-benchmarking\")\n", "\n", "# Load documents dataset\n", "lfrqa_docs_df = pd.read_csv(\n", " os.path.join(rag_qa_benchmarking_dir, \"science_test_collection.tsv\"),\n", " sep=\"\\t\",\n", " names=[\"doc_id\", \"doc_text\"],\n", ")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Select the Documents to Use\n", "RobustQA consists on 1.7M documents. Hence, it takes around 3 hours to build the whole index.\n", "\n", "To run a test, we can use 1% of the dataset. This will be accomplished by selecting the first 1% available documents and the questions referent to these documents." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "proportion_to_use = 1 / 100\n", "amount_of_docs_to_use = int(len(lfrqa_docs_df) * proportion_to_use)\n", "print(f\"Using {amount_of_docs_to_use} out of {len(lfrqa_docs_df)} documents\")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Prepare the Document Files\n", "We now create the document directory and store each document as a separate text file, so that paperqa can build the index." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "partial_docs = lfrqa_docs_df.head(amount_of_docs_to_use)\n", "lfrqa_directory = os.path.join(rag_qa_benchmarking_dir, \"lfrqa\")\n", "os.makedirs(\n", " os.path.join(lfrqa_directory, \"science_docs_for_paperqa\", \"files\"), exist_ok=True\n", ")\n", "\n", "for i, row in partial_docs.iterrows():\n", " doc_id = row[\"doc_id\"]\n", " doc_text = row[\"doc_text\"]\n", "\n", " with open(\n", " os.path.join(\n", " lfrqa_directory, \"science_docs_for_paperqa\", \"files\", f\"{doc_id}.txt\"\n", " ),\n", " \"w\",\n", " encoding=\"utf-8\",\n", " ) as f:\n", " f.write(doc_text)\n", "\n", " if i % int(len(partial_docs) * 0.05) == 0:\n", " progress = (i + 1) / len(partial_docs)\n", " print(f\"Progress: {progress:.2%}\")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Create the Manifest File\n", "The **manifest file** keeps track of document metadata for the dataset. We need to fill some fields so that paperqa doesn’t try to get metadata using llm calls. This will make the indexing process faster." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "manifest = partial_docs.copy()\n", "manifest[\"file_location\"] = manifest[\"doc_id\"].apply(lambda x: f\"files/{x}.txt\")\n", "manifest[\"doi\"] = \"\"\n", "manifest[\"title\"] = manifest[\"doc_id\"]\n", "manifest[\"key\"] = manifest[\"doc_id\"]\n", "manifest[\"docname\"] = manifest[\"doc_id\"]\n", "manifest[\"citation\"] = \"_\"\n", "manifest = manifest.drop(columns=[\"doc_id\", \"doc_text\"])\n", "manifest.to_csv(\n", " os.path.join(lfrqa_directory, \"science_docs_for_paperqa\", \"manifest.csv\"),\n", " index=False,\n", ")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Filter and Save Questions\n", "Finally, we load the questions and filter them to ensure we only include questions that reference the selected documents:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "questions_df = pd.read_json(\n", " os.path.join(rag_qa_benchmarking_dir, \"annotations_science_with_citation.jsonl\"),\n", " lines=True,\n", ")\n", "partial_questions = questions_df[\n", " questions_df.gold_doc_ids.apply(\n", " lambda ids: all(_id < amount_of_docs_to_use for _id in ids)\n", " )\n", "]\n", "partial_questions.to_csv(\n", " os.path.join(lfrqa_directory, \"questions.csv\"),\n", " index=False,\n", ")\n", "\n", "print(\"Using\", len(partial_questions), \"questions\")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Install paperqa\n", "From now on, we will be using the paperqa library, so we need to install it:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "!pip install paper-qa" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Index the Documents\n", "\n", "Now we will build an index for the LFRQA documents. The index is a **Tantivy index**, which is a fast, full-text search engine library written in Rust. Tantivy is designed to handle large datasets efficiently, making it ideal for searching through a vast collection of papers or documents.\n", "\n", "Feel free to adjust the concurrency settings as you like. Because we defined a manifest, we don’t need any API keys for building this index because we don't discern any citation metadata, but you do need LLM API keys to answer questions.\n", "\n", "Remember that this process is quick for small portions of the dataset, but can take around 3 hours for the whole dataset." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "import nest_asyncio\n", "\n", "nest_asyncio.apply()" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "We add the line above to handle async code within a notebook.\n", "\n", "However, to improve compatibility and speed up the indexing process, we strongly recommend running the following code in a separate `.py` file" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "import os\n", "\n", "from paperqa import Settings\n", "from paperqa.agents import build_index\n", "from paperqa.settings import AgentSettings, IndexSettings, ParsingSettings\n", "\n", "settings = Settings(\n", " agent=AgentSettings(\n", " index=IndexSettings(\n", " name=\"lfrqa_science_index\",\n", " paper_directory=os.path.join(\n", " \"data\", \"rag-qa-benchmarking\", \"lfrqa\", \"science_docs_for_paperqa\"\n", " ),\n", " index_directory=os.path.join(\n", " \"data\", \"rag-qa-benchmarking\", \"lfrqa\", \"science_docs_for_paperqa_index\"\n", " ),\n", " manifest_file=\"manifest.csv\",\n", " concurrency=10_000,\n", " batch_size=10_000,\n", " )\n", " ),\n", " parsing=ParsingSettings(\n", " use_doc_details=False,\n", " defer_embedding=True,\n", " ),\n", ")\n", "\n", "build_index(settings=settings)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "After this runs, you will have an index ready to use!" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Benchmark!\n", "After you have built the index, you are ready to run the benchmark. We advice running this in a separate `.py` file.\n", "\n", "To run this, you will need to have the [`ldp`](https://github.com/Future-House/ldp) and [`fhaviary[lfrqa]`](https://github.com/Future-House/aviary/blob/main/packages/lfrqa/README.md#installation) packages installed.\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "!pip install ldp \"fhaviary[lfrqa]\"" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "import asyncio\n", "import json\n", "import logging\n", "import os\n", "\n", "import pandas as pd\n", "from aviary.envs.lfrqa import LFRQAQuestion, LFRQATaskDataset\n", "from ldp.agent import SimpleAgent\n", "from ldp.alg.runners import Evaluator, EvaluatorConfig\n", "\n", "from paperqa import Settings\n", "from paperqa.settings import AgentSettings, IndexSettings\n", "\n", "logging.basicConfig(level=logging.ERROR)\n", "\n", "log_results_dir = os.path.join(\"data\", \"rag-qa-benchmarking\", \"results\")\n", "os.makedirs(log_results_dir, exist_ok=True)\n", "\n", "\n", "async def log_evaluation_to_json( # noqa: RUF029\n", " lfrqa_question_evaluation: dict,\n", ") -> None:\n", " json_path = os.path.join(\n", " log_results_dir, f\"{lfrqa_question_evaluation['qid']}.json\"\n", " )\n", " with open(json_path, \"w\") as f: # noqa: ASYNC230\n", " json.dump(lfrqa_question_evaluation, f, indent=2)\n", "\n", "\n", "async def evaluate() -> None:\n", " settings = Settings(\n", " agent=AgentSettings(\n", " index=IndexSettings(\n", " name=\"lfrqa_science_index\",\n", " paper_directory=os.path.join(\n", " \"data\", \"rag-qa-benchmarking\", \"lfrqa\", \"science_docs_for_paperqa\"\n", " ),\n", " index_directory=os.path.join(\n", " \"data\",\n", " \"rag-qa-benchmarking\",\n", " \"lfrqa\",\n", " \"science_docs_for_paperqa_index\",\n", " ),\n", " )\n", " )\n", " )\n", "\n", " data: list[LFRQAQuestion] = [\n", " LFRQAQuestion(**row)\n", " for row in pd.read_csv(\n", " os.path.join(\"data\", \"rag-qa-benchmarking\", \"lfrqa\", \"questions.csv\")\n", " )[[\"qid\", \"question\", \"answer\", \"gold_doc_ids\"]].to_dict(orient=\"records\")\n", " ]\n", "\n", " dataset = LFRQATaskDataset(\n", " data=data,\n", " settings=settings,\n", " evaluation_callback=log_evaluation_to_json,\n", " )\n", "\n", " evaluator = Evaluator(\n", " config=EvaluatorConfig(batch_size=3),\n", " agent=SimpleAgent(),\n", " dataset=dataset,\n", " )\n", " await evaluator.evaluate()\n", "\n", "\n", "if __name__ == \"__main__\":\n", " asyncio.run(evaluate())" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "After running this, you can find the results in the `data/rag-qa-benchmarking/results` folder. Here is an example of how to read them:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "import glob\n", "\n", "json_files = glob.glob(os.path.join(rag_qa_benchmarking_dir, \"results\", \"*.json\"))\n", "\n", "data = []\n", "for file in json_files:\n", " with open(file) as f:\n", " json_data = json.load(f)\n", " json_data[\"qid\"] = file.split(\"/\")[-1].replace(\".json\", \"\")\n", " data.append(json_data)\n", "\n", "results_df = pd.DataFrame(data).set_index(\"qid\")\n", "results_df[\"winner\"].value_counts(normalize=True)" ] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": ".venv", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 } ================================================ FILE: docs/tutorials/running_on_lfrqa.md ================================================ --- jupyter: jupytext: text_representation: extension: .md format_name: markdown format_version: '1.3' jupytext_version: 1.18.1 kernelspec: display_name: .venv language: python name: python3 --- # Measuring PaperQA2 with LFRQA > This tutorial is available as a Jupyter notebook [here](https://github.com/Future-House/paper-qa/blob/main/docs/tutorials/running_on_lfrqa.md) ## Overview The **LFRQA dataset** was introduced in the paper [_RAG-QA Arena: Evaluating Domain Robustness for Long-Form Retrieval-Augmented Question Answering_](https://arxiv.org/pdf/2407.13998). It features **1,404 science questions** (along with other categories) that have been human-annotated with answers. This tutorial walks through the process of setting up the dataset for use and benchmarking. ## Download the Annotations First, we need to obtain the annotated dataset from the official repository: ```python # Create a new directory for the dataset !mkdir -p data/rag-qa-benchmarking # Get the annotated questions !curl https://raw.githubusercontent.com/awslabs/rag-qa-arena/refs/heads/main/data/\ annotations_science_with_citation.jsonl \ -o data/rag-qa-benchmarking/annotations_science_with_citation.jsonl ``` ## Download the Robust-QA Documents LFRQA is built upon **Robust-QA**, so we must download the relevant documents: ```python # Download the Lotte dataset, which includes the required documents !curl https://downloads.cs.stanford.edu/nlp/data/colbert/colbertv2/lotte.tar.gz --output lotte.tar.gz # Extract the dataset !tar -xvzf lotte.tar.gz # Move the science test collection to our dataset folder !cp lotte/science/test/collection.tsv ./data/rag-qa-benchmarking/science_test_collection.tsv # Clean up unnecessary files !rm lotte.tar.gz !rm -rf lotte ``` For more details, refer to the original paper: [_RAG-QA Arena: Evaluating Domain Robustness for Long-Form Retrieval-Augmented Question Answering_](https://arxiv.org/pdf/2407.13998). ## Load the Data We now load the documents into a pandas dataframe: ```python import os import pandas as pd # Load questions and answers dataset rag_qa_benchmarking_dir = os.path.join("data", "rag-qa-benchmarking") # Load documents dataset lfrqa_docs_df = pd.read_csv( os.path.join(rag_qa_benchmarking_dir, "science_test_collection.tsv"), sep="\t", names=["doc_id", "doc_text"], ) ``` ## Select the Documents to Use RobustQA consists on 1.7M documents. Hence, it takes around 3 hours to build the whole index. To run a test, we can use 1% of the dataset. This will be accomplished by selecting the first 1% available documents and the questions referent to these documents. ```python proportion_to_use = 1 / 100 amount_of_docs_to_use = int(len(lfrqa_docs_df) * proportion_to_use) print(f"Using {amount_of_docs_to_use} out of {len(lfrqa_docs_df)} documents") ``` ## Prepare the Document Files We now create the document directory and store each document as a separate text file, so that paperqa can build the index. ```python partial_docs = lfrqa_docs_df.head(amount_of_docs_to_use) lfrqa_directory = os.path.join(rag_qa_benchmarking_dir, "lfrqa") os.makedirs( os.path.join(lfrqa_directory, "science_docs_for_paperqa", "files"), exist_ok=True ) for i, row in partial_docs.iterrows(): doc_id = row["doc_id"] doc_text = row["doc_text"] with open( os.path.join( lfrqa_directory, "science_docs_for_paperqa", "files", f"{doc_id}.txt" ), "w", encoding="utf-8", ) as f: f.write(doc_text) if i % int(len(partial_docs) * 0.05) == 0: progress = (i + 1) / len(partial_docs) print(f"Progress: {progress:.2%}") ``` ## Create the Manifest File The **manifest file** keeps track of document metadata for the dataset. We need to fill some fields so that paperqa doesn’t try to get metadata using llm calls. This will make the indexing process faster. ```python manifest = partial_docs.copy() manifest["file_location"] = manifest["doc_id"].apply(lambda x: f"files/{x}.txt") manifest["doi"] = "" manifest["title"] = manifest["doc_id"] manifest["key"] = manifest["doc_id"] manifest["docname"] = manifest["doc_id"] manifest["citation"] = "_" manifest = manifest.drop(columns=["doc_id", "doc_text"]) manifest.to_csv( os.path.join(lfrqa_directory, "science_docs_for_paperqa", "manifest.csv"), index=False, ) ``` ## Filter and Save Questions Finally, we load the questions and filter them to ensure we only include questions that reference the selected documents: ```python questions_df = pd.read_json( os.path.join(rag_qa_benchmarking_dir, "annotations_science_with_citation.jsonl"), lines=True, ) partial_questions = questions_df[ questions_df.gold_doc_ids.apply( lambda ids: all(_id < amount_of_docs_to_use for _id in ids) ) ] partial_questions.to_csv( os.path.join(lfrqa_directory, "questions.csv"), index=False, ) print("Using", len(partial_questions), "questions") ``` ## Install paperqa From now on, we will be using the paperqa library, so we need to install it: ```python !pip install paper-qa ``` ## Index the Documents Now we will build an index for the LFRQA documents. The index is a **Tantivy index**, which is a fast, full-text search engine library written in Rust. Tantivy is designed to handle large datasets efficiently, making it ideal for searching through a vast collection of papers or documents. Feel free to adjust the concurrency settings as you like. Because we defined a manifest, we don’t need any API keys for building this index because we don't discern any citation metadata, but you do need LLM API keys to answer questions. Remember that this process is quick for small portions of the dataset, but can take around 3 hours for the whole dataset. ```python import nest_asyncio nest_asyncio.apply() ``` We add the line above to handle async code within a notebook. However, to improve compatibility and speed up the indexing process, we strongly recommend running the following code in a separate `.py` file ```python import os from paperqa import Settings from paperqa.agents import build_index from paperqa.settings import AgentSettings, IndexSettings, ParsingSettings settings = Settings( agent=AgentSettings( index=IndexSettings( name="lfrqa_science_index", paper_directory=os.path.join( "data", "rag-qa-benchmarking", "lfrqa", "science_docs_for_paperqa" ), index_directory=os.path.join( "data", "rag-qa-benchmarking", "lfrqa", "science_docs_for_paperqa_index" ), manifest_file="manifest.csv", concurrency=10_000, batch_size=10_000, ) ), parsing=ParsingSettings( use_doc_details=False, defer_embedding=True, ), ) build_index(settings=settings) ``` After this runs, you will have an index ready to use! ## Benchmark! After you have built the index, you are ready to run the benchmark. We advice running this in a separate `.py` file. To run this, you will need to have the [`ldp`](https://github.com/Future-House/ldp) and [`fhaviary[lfrqa]`](https://github.com/Future-House/aviary/blob/main/packages/lfrqa/README.md#installation) packages installed. ```python !pip install ldp "fhaviary[lfrqa]" ``` ```python import asyncio import json import logging import os import pandas as pd from aviary.envs.lfrqa import LFRQAQuestion, LFRQATaskDataset from ldp.agent import SimpleAgent from ldp.alg.runners import Evaluator, EvaluatorConfig from paperqa import Settings from paperqa.settings import AgentSettings, IndexSettings logging.basicConfig(level=logging.ERROR) log_results_dir = os.path.join("data", "rag-qa-benchmarking", "results") os.makedirs(log_results_dir, exist_ok=True) async def log_evaluation_to_json( # noqa: RUF029 lfrqa_question_evaluation: dict, ) -> None: json_path = os.path.join( log_results_dir, f"{lfrqa_question_evaluation['qid']}.json" ) with open(json_path, "w") as f: # noqa: ASYNC230 json.dump(lfrqa_question_evaluation, f, indent=2) async def evaluate() -> None: settings = Settings( agent=AgentSettings( index=IndexSettings( name="lfrqa_science_index", paper_directory=os.path.join( "data", "rag-qa-benchmarking", "lfrqa", "science_docs_for_paperqa" ), index_directory=os.path.join( "data", "rag-qa-benchmarking", "lfrqa", "science_docs_for_paperqa_index", ), ) ) ) data: list[LFRQAQuestion] = [ LFRQAQuestion(**row) for row in pd.read_csv( os.path.join("data", "rag-qa-benchmarking", "lfrqa", "questions.csv") )[["qid", "question", "answer", "gold_doc_ids"]].to_dict(orient="records") ] dataset = LFRQATaskDataset( data=data, settings=settings, evaluation_callback=log_evaluation_to_json, ) evaluator = Evaluator( config=EvaluatorConfig(batch_size=3), agent=SimpleAgent(), dataset=dataset, ) await evaluator.evaluate() if __name__ == "__main__": asyncio.run(evaluate()) ``` After running this, you can find the results in the `data/rag-qa-benchmarking/results` folder. Here is an example of how to read them: ```python import glob json_files = glob.glob(os.path.join(rag_qa_benchmarking_dir, "results", "*.json")) data = [] for file in json_files: with open(file) as f: json_data = json.load(f) json_data["qid"] = file.split("/")[-1].replace(".json", "") data.append(json_data) results_df = pd.DataFrame(data).set_index("qid") results_df["winner"].value_counts(normalize=True) ``` ================================================ FILE: docs/tutorials/settings_tutorial.ipynb ================================================ { "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# Setup\n", "\n", "> This tutorial is available as a Jupyter notebook [here](https://github.com/Future-House/paper-qa/blob/main/docs/tutorials/settings_tutorial.ipynb).\n", "\n", "This tutorial aims to show how to use the `Settings` class to configure `PaperQA`.\n", "Firstly, we will be using `OpenAI` and `Anthropic` models, so we need to set the `OPENAI_API_KEY` and `ANTHROPIC_API_KEY` environment variables.\n", "We will use both models to make it clear when `paperqa` agent is using either one or the other.\n", "We use `python-dotenv` to load the environment variables from a `.env` file.\n", "Hence, our first step is to create a `.env` file and install the required packages." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# fmt: off\n", "# Create .env file with OpenAI API and Anthropic API keys\n", "# Replace and with your actual API keys\n", "!echo \"OPENAI_API_KEY=\" > .env # fmt: skip\n", "!echo \"ANTHROPIC_API_KEY=\" >> .env # fmt: skip\n", "\n", "!uv pip install -q nest-asyncio python-dotenv aiohttp fhlmi \"paper-qa[local]\"\n", "# fmt: on" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "import os\n", "\n", "import aiohttp\n", "import nest_asyncio\n", "from dotenv import load_dotenv\n", "\n", "nest_asyncio.apply()\n", "load_dotenv(\".env\")" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "print(\"You have set the following environment variables:\")\n", "print(\n", " f\"OPENAI_API_KEY: {'is set' if os.environ['OPENAI_API_KEY'] else 'is not set'}\"\n", ")\n", "print(\n", " f\"ANTHROPIC_API_KEY: {'is set' if os.environ['ANTHROPIC_API_KEY'] else 'is not set'}\"\n", ")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "We will use the `lmi` package to get the model names and the `.papers` directory to save documents we will use." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "from lmi import CommonLLMNames\n", "\n", "llm_openai = CommonLLMNames.OPENAI_TEST.value\n", "llm_anthropic = CommonLLMNames.ANTHROPIC_TEST.value\n", "\n", "# Create the `papers` directory if it doesn't exist\n", "os.makedirs(\"papers\", exist_ok=True)\n", "\n", "# Download the paper from arXiv and save it to the `papers` directory\n", "url = \"https://arxiv.org/pdf/2407.01603\"\n", "async with aiohttp.ClientSession() as session, session.get(url, timeout=60) as response:\n", " content = await response.read()\n", " with open(\"papers/2407.01603.pdf\", \"wb\") as f:\n", " f.write(content)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "The `Settings` class is used to configure the PaperQA settings.\n", "Official documentation can be found [here](https://github.com/Future-House/paper-qa?tab=readme-ov-file#settings-cheatsheet) and the open source code can be found [here](https://github.com/Future-House/paper-qa/blob/main/src/paperqa/settings.py).\n", "\n", "Here is a basic example of how to use the `Settings` class. We will be unnecessarily verbose for the sake of clarity. Please notice that most of the settings are optional and the defaults are good for most cases. Refer to the [descriptions of each setting](https://github.com/Future-House/paper-qa/blob/main/src/paperqa/settings.py) for more information.\n", "\n", "Within this `Settings` object, I'd like to discuss specifically how the llms are configured and how `paperqa` looks for papers.\n", "\n", "A common source of confusion is that multiple `llms` are used in paperqa. We have `llm`, `summary_llm`, `agent_llm`, and `embedding`. Hence, if `llm` is set to an `Anthropic` model, `summary_llm` and `agent_llm` will still require a `OPENAI_API_KEY`, since `OpenAI` models are the default.\n", "\n", "Among the objects that use `llms` in `paperqa`, we have `llm`, `summary_llm`, `agent_llm`, and `embedding`:\n", "\n", "- `llm`: Main LLM used by the agent to reason about the question, extract metadata from documents, etc.\n", "- `summary_llm`: LLM used to summarize the papers.\n", "- `agent_llm`: LLM used to answer questions and select tools.\n", "- `embedding`: Embedding model used to embed the papers.\n", "\n", "Let's see some examples around this concept. First, we define the settings with `llm` set to an `OpenAI` model. Please notice this is not an complete list of settings. But take your time to read through this `Settings` class and all customization that can be done." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "import pathlib\n", "\n", "from paperqa.prompts import (\n", " CONTEXT_INNER_PROMPT,\n", " CONTEXT_OUTER_PROMPT,\n", " citation_prompt,\n", " default_system_prompt,\n", " env_reset_prompt,\n", " env_system_prompt,\n", " qa_prompt,\n", " select_paper_prompt,\n", " structured_citation_prompt,\n", " summary_json_prompt,\n", " summary_json_system_prompt,\n", " summary_prompt,\n", ")\n", "from paperqa.settings import (\n", " AgentSettings,\n", " AnswerSettings,\n", " IndexSettings,\n", " ParsingSettings,\n", " PromptSettings,\n", " Settings,\n", ")\n", "\n", "settings = Settings(\n", " llm=llm_openai,\n", " llm_config={\n", " \"model_list\": [\n", " {\n", " \"model_name\": llm_openai,\n", " \"litellm_params\": {\n", " \"model\": llm_openai,\n", " \"temperature\": 0.1,\n", " \"max_tokens\": 4096,\n", " },\n", " }\n", " ],\n", " \"rate_limit\": {\n", " llm_openai: \"30000 per 1 minute\",\n", " },\n", " },\n", " summary_llm=llm_openai,\n", " summary_llm_config={\n", " \"rate_limit\": {\n", " llm_openai: \"30000 per 1 minute\",\n", " },\n", " },\n", " embedding=\"text-embedding-3-small\",\n", " embedding_config={},\n", " temperature=0.1,\n", " batch_size=1,\n", " verbosity=1,\n", " answer=AnswerSettings(\n", " evidence_k=10,\n", " evidence_retrieval=True,\n", " evidence_summary_length=\"about 100 words\",\n", " evidence_skip_summary=False,\n", " answer_max_sources=5,\n", " max_answer_attempts=None,\n", " answer_length=\"about 200 words, but can be longer\",\n", " max_concurrent_requests=10,\n", " ),\n", " parsing=ParsingSettings(\n", " reader_config={\"chunk_chars\": 5000, \"overlap\": 250},\n", " citation_prompt=citation_prompt,\n", " structured_citation_prompt=structured_citation_prompt,\n", " ),\n", " prompts=PromptSettings(\n", " summary=summary_prompt,\n", " qa=qa_prompt,\n", " select=select_paper_prompt,\n", " pre=None,\n", " post=None,\n", " system=default_system_prompt,\n", " use_json=True,\n", " summary_json=summary_json_prompt,\n", " summary_json_system=summary_json_system_prompt,\n", " context_outer=CONTEXT_OUTER_PROMPT,\n", " context_inner=CONTEXT_INNER_PROMPT,\n", " ),\n", " agent=AgentSettings(\n", " agent_llm=llm_openai,\n", " agent_llm_config={\n", " \"model_list\": [\n", " {\n", " \"model_name\": llm_openai,\n", " \"litellm_params\": {\n", " \"model\": llm_openai,\n", " },\n", " }\n", " ],\n", " \"rate_limit\": {\n", " llm_openai: \"30000 per 1 minute\",\n", " },\n", " },\n", " agent_prompt=env_reset_prompt,\n", " agent_system_prompt=env_system_prompt,\n", " search_count=8,\n", " index=IndexSettings(\n", " paper_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\"papers\"),\n", " manifest_file=None,\n", " index_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\"papers/index\"),\n", " ),\n", " ),\n", ")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "As it is evident, `Paperqa` is absolutely customizable. And here we reinterate that despite this possible fine customization, the defaults are good for most cases. Although, the user is welcome to explore the settings and customize the `paperqa` to their needs.\n", "\n", "We also set settings.verbosity to 1, which will print the agent configuration. Feel free to set it to 0 to silence the logging after your first run." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "from paperqa import ask\n", "\n", "response = ask(\n", " \"What are the most relevant language models used for chemistry?\", settings=settings\n", ")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Which probably worked fine. Let's now try to remove `OPENAI_API_KEY` and run again the same question with the same settings." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "os.environ[\"OPENAI_API_KEY\"] = \"\"\n", "print(\"You have set the following environment variables:\")\n", "print(\n", " f\"OPENAI_API_KEY: {'is set' if os.environ['OPENAI_API_KEY'] else 'is not set'}\"\n", ")\n", "print(\n", " f\"ANTHROPIC_API_KEY: {'is set' if os.environ['ANTHROPIC_API_KEY'] else 'is not set'}\"\n", ")" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "response = ask(\n", " \"What are the most relevant language models used for chemistry?\", settings=settings\n", ")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "It would obviously fail. We don't have a valid `OPENAI_API_KEY`, so the agent will not be able to use `OpenAI` models. Let's change it to an `Anthropic` model and see if it works." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "settings.llm = llm_anthropic\n", "settings.llm_config = {\n", " \"model_list\": [\n", " {\n", " \"model_name\": llm_anthropic,\n", " \"litellm_params\": {\n", " \"model\": llm_anthropic,\n", " \"temperature\": 0.1,\n", " \"max_tokens\": 512,\n", " },\n", " }\n", " ],\n", " \"rate_limit\": {\n", " llm_anthropic: \"30000 per 1 minute\",\n", " },\n", "}\n", "settings.summary_llm = llm_anthropic\n", "settings.summary_llm_config = {\n", " \"rate_limit\": {\n", " llm_anthropic: \"30000 per 1 minute\",\n", " },\n", "}\n", "settings.agent = AgentSettings(\n", " agent_llm=llm_anthropic,\n", " agent_llm_config={\n", " \"rate_limit\": {\n", " llm_anthropic: \"30000 per 1 minute\",\n", " },\n", " },\n", " index=IndexSettings(\n", " paper_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\"papers\"),\n", " manifest_file=None,\n", " index_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\"papers/index\"),\n", " ),\n", ")\n", "settings.embedding = \"st-multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1\"\n", "response = ask(\n", " \"What are the most relevant language models used for chemistry?\", settings=settings\n", ")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Now the agent is able to use `Anthropic` models only and although we don't have a valid `OPENAI_API_KEY`,\n", "the question is answered because the agent will not use `OpenAI` models.\n", "See that we also changed the `embedding` because it was using `text-embedding-3-small` by default,\n", "which is a `OpenAI` model. `Paperqa` implements a few embedding models.\n", "Please refer to the [documentation](https://github.com/Future-House/paper-qa?tab=readme-ov-file#embedding-model) for more information.\n", "\n", "In addition, notice that this is a very verbose example for the sake of clarity. We could have just set only the llms names and used default settings for the rest:\n", "\n", "```python\n", "llm_anthropic_config = {\n", " \"model_list\": [{\n", " \"model_name\": llm_anthropic,\n", " }]\n", "}\n", "\n", "settings.llm = llm_anthropic\n", "settings.llm_config = llm_anthropic_config\n", "settings.summary_llm = llm_anthropic\n", "settings.summary_llm_config = llm_anthropic_config\n", "settings.agent = AgentSettings(\n", " agent_llm=llm_anthropic,\n", " agent_llm_config=llm_anthropic_config,\n", " index=IndexSettings(\n", " paper_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\"papers\"),\n", " manifest_file=None,\n", " index_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath(\"papers/index\"),\n", " ),\n", ")\n", "settings.embedding = \"st-multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1\"\n", "```\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# The output\n", "\n", "`Paperqa` returns a `PQASession` object, which contains not only the answer but also all the information gatheres to answer the questions. We recommend printing the `PQASession` object (`print(response.session)`) to understand the information it contains. Let's check the `PQASession` object:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "print(response.session)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "print(\"Let's examine the PQASession object returned by paperqa:\\n\")\n", "\n", "print(f\"Status: {response.status.value}\")\n", "\n", "print(\"1. Question asked:\")\n", "print(f\"{response.session.question}\\n\")\n", "\n", "print(\"2. Answer provided:\")\n", "print(f\"{response.session.answer}\\n\")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "In addition to the answer, the `PQASession` object contains all the references and contexts used to generate the answer.\n", "\n", "Because `paperqa` splits the documents into chunks, each chunk is a valid reference. You can see that it also references the page where the context was found." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "print(\"3. References cited:\")\n", "print(f\"{response.session.references}\\n\")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Lastly, `PQASession.session.contexts` contains the contexts used to generate the answer. Each context has a score, which is the similarity between the question and the context.\n", "`Paperqa` uses this score to choose what contexts is more relevant to answer the question." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "print(\"4. Contexts used to generate the answer:\")\n", "print(\n", " \"These are the relevant text passages that were retrieved and used to formulate the answer:\"\n", ")\n", "for i, ctx in enumerate(response.session.contexts, 1):\n", " print(f\"\\nContext {i}:\")\n", " print(f\"Source: {ctx.text.name}\")\n", " print(f\"Content: {ctx.context}\")\n", " print(f\"Score: {ctx.score}\")" ] } ], "metadata": { "jupytext": { "formats": "ipynb,md" }, "kernelspec": { "display_name": "test", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 } ================================================ FILE: docs/tutorials/settings_tutorial.md ================================================ --- jupyter: jupytext: formats: ipynb,md text_representation: extension: .md format_name: markdown format_version: '1.3' jupytext_version: 1.18.1 kernelspec: display_name: test language: python name: python3 --- # Setup > This tutorial is available as a Jupyter notebook [here](https://github.com/Future-House/paper-qa/blob/main/docs/tutorials/settings_tutorial.ipynb). This tutorial aims to show how to use the `Settings` class to configure `PaperQA`. Firstly, we will be using `OpenAI` and `Anthropic` models, so we need to set the `OPENAI_API_KEY` and `ANTHROPIC_API_KEY` environment variables. We will use both models to make it clear when `paperqa` agent is using either one or the other. We use `python-dotenv` to load the environment variables from a `.env` file. Hence, our first step is to create a `.env` file and install the required packages. ```python # fmt: off # Create .env file with OpenAI API and Anthropic API keys # Replace and with your actual API keys !echo "OPENAI_API_KEY=" > .env # fmt: skip !echo "ANTHROPIC_API_KEY=" >> .env # fmt: skip !uv pip install -q nest-asyncio python-dotenv aiohttp fhlmi "paper-qa[local]" # fmt: on ``` ```python import os import aiohttp import nest_asyncio from dotenv import load_dotenv nest_asyncio.apply() load_dotenv(".env") ``` ```python print("You have set the following environment variables:") print( f"OPENAI_API_KEY: {'is set' if os.environ['OPENAI_API_KEY'] else 'is not set'}" ) print( f"ANTHROPIC_API_KEY: {'is set' if os.environ['ANTHROPIC_API_KEY'] else 'is not set'}" ) ``` We will use the `lmi` package to get the model names and the `.papers` directory to save documents we will use. ```python from lmi import CommonLLMNames llm_openai = CommonLLMNames.OPENAI_TEST.value llm_anthropic = CommonLLMNames.ANTHROPIC_TEST.value # Create the `papers` directory if it doesn't exist os.makedirs("papers", exist_ok=True) # Download the paper from arXiv and save it to the `papers` directory url = "https://arxiv.org/pdf/2407.01603" async with aiohttp.ClientSession() as session, session.get(url, timeout=60) as response: content = await response.read() with open("papers/2407.01603.pdf", "wb") as f: f.write(content) ``` The `Settings` class is used to configure the PaperQA settings. Official documentation can be found [here](https://github.com/Future-House/paper-qa?tab=readme-ov-file#settings-cheatsheet) and the open source code can be found [here](https://github.com/Future-House/paper-qa/blob/main/src/paperqa/settings.py). Here is a basic example of how to use the `Settings` class. We will be unnecessarily verbose for the sake of clarity. Please notice that most of the settings are optional and the defaults are good for most cases. Refer to the [descriptions of each setting](https://github.com/Future-House/paper-qa/blob/main/src/paperqa/settings.py) for more information. Within this `Settings` object, I'd like to discuss specifically how the llms are configured and how `paperqa` looks for papers. A common source of confusion is that multiple `llms` are used in paperqa. We have `llm`, `summary_llm`, `agent_llm`, and `embedding`. Hence, if `llm` is set to an `Anthropic` model, `summary_llm` and `agent_llm` will still require a `OPENAI_API_KEY`, since `OpenAI` models are the default. Among the objects that use `llms` in `paperqa`, we have `llm`, `summary_llm`, `agent_llm`, and `embedding`: - `llm`: Main LLM used by the agent to reason about the question, extract metadata from documents, etc. - `summary_llm`: LLM used to summarize the papers. - `agent_llm`: LLM used to answer questions and select tools. - `embedding`: Embedding model used to embed the papers. Let's see some examples around this concept. First, we define the settings with `llm` set to an `OpenAI` model. Please notice this is not an complete list of settings. But take your time to read through this `Settings` class and all customization that can be done. ```python import pathlib from paperqa.prompts import ( CONTEXT_INNER_PROMPT, CONTEXT_OUTER_PROMPT, citation_prompt, default_system_prompt, env_reset_prompt, env_system_prompt, qa_prompt, select_paper_prompt, structured_citation_prompt, summary_json_prompt, summary_json_system_prompt, summary_prompt, ) from paperqa.settings import ( AgentSettings, AnswerSettings, IndexSettings, ParsingSettings, PromptSettings, Settings, ) settings = Settings( llm=llm_openai, llm_config={ "model_list": [ { "model_name": llm_openai, "litellm_params": { "model": llm_openai, "temperature": 0.1, "max_tokens": 4096, }, } ], "rate_limit": { llm_openai: "30000 per 1 minute", }, }, summary_llm=llm_openai, summary_llm_config={ "rate_limit": { llm_openai: "30000 per 1 minute", }, }, embedding="text-embedding-3-small", embedding_config={}, temperature=0.1, batch_size=1, verbosity=1, answer=AnswerSettings( evidence_k=10, evidence_retrieval=True, evidence_summary_length="about 100 words", evidence_skip_summary=False, answer_max_sources=5, max_answer_attempts=None, answer_length="about 200 words, but can be longer", max_concurrent_requests=10, ), parsing=ParsingSettings( reader_config={"chunk_chars": 5000, "overlap": 250}, citation_prompt=citation_prompt, structured_citation_prompt=structured_citation_prompt, ), prompts=PromptSettings( summary=summary_prompt, qa=qa_prompt, select=select_paper_prompt, pre=None, post=None, system=default_system_prompt, use_json=True, summary_json=summary_json_prompt, summary_json_system=summary_json_system_prompt, context_outer=CONTEXT_OUTER_PROMPT, context_inner=CONTEXT_INNER_PROMPT, ), agent=AgentSettings( agent_llm=llm_openai, agent_llm_config={ "model_list": [ { "model_name": llm_openai, "litellm_params": { "model": llm_openai, }, } ], "rate_limit": { llm_openai: "30000 per 1 minute", }, }, agent_prompt=env_reset_prompt, agent_system_prompt=env_system_prompt, search_count=8, index=IndexSettings( paper_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath("papers"), manifest_file=None, index_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath("papers/index"), ), ), ) ``` As it is evident, `Paperqa` is absolutely customizable. And here we reinterate that despite this possible fine customization, the defaults are good for most cases. Although, the user is welcome to explore the settings and customize the `paperqa` to their needs. We also set settings.verbosity to 1, which will print the agent configuration. Feel free to set it to 0 to silence the logging after your first run. ```python from paperqa import ask response = ask( "What are the most relevant language models used for chemistry?", settings=settings ) ``` Which probably worked fine. Let's now try to remove `OPENAI_API_KEY` and run again the same question with the same settings. ```python os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "" print("You have set the following environment variables:") print( f"OPENAI_API_KEY: {'is set' if os.environ['OPENAI_API_KEY'] else 'is not set'}" ) print( f"ANTHROPIC_API_KEY: {'is set' if os.environ['ANTHROPIC_API_KEY'] else 'is not set'}" ) ``` ```python response = ask( "What are the most relevant language models used for chemistry?", settings=settings ) ``` It would obviously fail. We don't have a valid `OPENAI_API_KEY`, so the agent will not be able to use `OpenAI` models. Let's change it to an `Anthropic` model and see if it works. ```python settings.llm = llm_anthropic settings.llm_config = { "model_list": [ { "model_name": llm_anthropic, "litellm_params": { "model": llm_anthropic, "temperature": 0.1, "max_tokens": 512, }, } ], "rate_limit": { llm_anthropic: "30000 per 1 minute", }, } settings.summary_llm = llm_anthropic settings.summary_llm_config = { "rate_limit": { llm_anthropic: "30000 per 1 minute", }, } settings.agent = AgentSettings( agent_llm=llm_anthropic, agent_llm_config={ "rate_limit": { llm_anthropic: "30000 per 1 minute", }, }, index=IndexSettings( paper_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath("papers"), manifest_file=None, index_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath("papers/index"), ), ) settings.embedding = "st-multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1" response = ask( "What are the most relevant language models used for chemistry?", settings=settings ) ``` Now the agent is able to use `Anthropic` models only and although we don't have a valid `OPENAI_API_KEY`, the question is answered because the agent will not use `OpenAI` models. See that we also changed the `embedding` because it was using `text-embedding-3-small` by default, which is a `OpenAI` model. `Paperqa` implements a few embedding models. Please refer to the [documentation](https://github.com/Future-House/paper-qa?tab=readme-ov-file#embedding-model) for more information. In addition, notice that this is a very verbose example for the sake of clarity. We could have just set only the llms names and used default settings for the rest: ```python llm_anthropic_config = { "model_list": [{ "model_name": llm_anthropic, }] } settings.llm = llm_anthropic settings.llm_config = llm_anthropic_config settings.summary_llm = llm_anthropic settings.summary_llm_config = llm_anthropic_config settings.agent = AgentSettings( agent_llm=llm_anthropic, agent_llm_config=llm_anthropic_config, index=IndexSettings( paper_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath("papers"), manifest_file=None, index_directory=pathlib.Path.cwd().joinpath("papers/index"), ), ) settings.embedding = "st-multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1" ``` # The output `Paperqa` returns a `PQASession` object, which contains not only the answer but also all the information gatheres to answer the questions. We recommend printing the `PQASession` object (`print(response.session)`) to understand the information it contains. Let's check the `PQASession` object: ```python print(response.session) ``` ```python print("Let's examine the PQASession object returned by paperqa:\n") print(f"Status: {response.status.value}") print("1. Question asked:") print(f"{response.session.question}\n") print("2. Answer provided:") print(f"{response.session.answer}\n") ``` In addition to the answer, the `PQASession` object contains all the references and contexts used to generate the answer. Because `paperqa` splits the documents into chunks, each chunk is a valid reference. You can see that it also references the page where the context was found. ```python print("3. References cited:") print(f"{response.session.references}\n") ``` Lastly, `PQASession.session.contexts` contains the contexts used to generate the answer. Each context has a score, which is the similarity between the question and the context. `Paperqa` uses this score to choose what contexts is more relevant to answer the question. ```python print("4. Contexts used to generate the answer:") print( "These are the relevant text passages that were retrieved and used to formulate the answer:" ) for i, ctx in enumerate(response.session.contexts, 1): print(f"\nContext {i}:") print(f"Source: {ctx.text.name}") print(f"Content: {ctx.context}") print(f"Score: {ctx.score}") ``` ================================================ FILE: docs/tutorials/where_do_I_get_papers.md ================================================ # Where to get papers ## OpenReview You can use papers from [https://openreview.net/](https://openreview.net/) as your database! Here's a helper that fetches a list of all papers from a selected conference (like ICLR, ICML, NeurIPS), queries this list to find relevant papers using LLM, and downloads those relevant papers to a local directory which can be used with paper-qa on the next step. Install `openreview-py` with ```bash pip install paper-qa[openreview] ``` and get your username and password from the website. You can put them into `.env` file under `OPENREVIEW_USERNAME` and `OPENREVIEW_PASSWORD` variables, or pass them in the code directly. ```python from paperqa import Settings from paperqa.contrib.openreview_paper_helper import OpenReviewPaperHelper # these settings require gemini api key you can get from https://aistudio.google.com/ # import os; os.environ["GEMINI_API_KEY"] = os.getenv("GEMINI_API_KEY") # 1Mil context window helps to suggest papers. These settings are not required, but useful for an initial setup. settings = Settings.from_name("openreview") helper = OpenReviewPaperHelper(settings, venue_id="ICLR.cc/2025/Conference") # if you don't know venue_id you can find it via # helper.get_venues() # Now we can query LLM to select relevant papers and download PDFs question = "What is the progress on brain activity research?" submissions = helper.fetch_relevant_papers(question) # There's also a function that saves tokens by using openreview metadata for citations docs = await helper.aadd_docs(submissions) # Now you can continue asking like in the [main tutorial](../../README.md) session = await docs.aquery(question, settings=settings) print(session.answer) ``` ## Zotero _It's been a while since we've tested this - so let us know if it runs into issues!_ If you use [Zotero](https://www.zotero.org/) to organize your personal bibliography, you can use the `paperqa.contrib.ZoteroDB` to query papers from your library, which relies on [pyzotero](https://github.com/urschrei/pyzotero). Install `pyzotero` via the `zotero` extra for this feature: ```bash pip install paper-qa[zotero] ``` First, note that PaperQA2 parses the PDFs of papers to store in the database, so all relevant papers should have PDFs stored inside your database. You can get Zotero to automatically do this by highlighting the references you wish to retrieve, right clicking, and selecting _"Find Available PDFs"_. You can also manually drag-and-drop PDFs onto each reference. To download papers, you need to get an API key for your account. 1. Get your library ID, and set it as the environment variable `ZOTERO_USER_ID`. - For personal libraries, this ID is given [here](https://www.zotero.org/settings/security#applications) at the part "_Your userID for use in API calls is XXXXXX_". - For group libraries, go to your group page `https://www.zotero.org/groups/groupname`, and hover over the settings link. The ID is the integer after /groups/. (_h/t pyzotero!_) 2. Create a new API key [here](https://www.zotero.org/settings/keys/new) and set it as the environment variable `ZOTERO_API_KEY`. - The key will need read access to the library. With this, we can download papers from our library and add them to PaperQA2: ```python from paperqa import Docs from paperqa.contrib import ZoteroDB docs = Docs() zotero = ZoteroDB(library_type="user") # "group" if group library for item in zotero.iterate(limit=20): if item.num_pages > 30: continue # skip long papers await docs.aadd(item.pdf, docname=item.key) ``` which will download the first 20 papers in your Zotero database and add them to the `Docs` object. We can also do specific queries of our Zotero library and iterate over the results: ```python for item in zotero.iterate( q="large language models", qmode="everything", sort="date", direction="desc", limit=100, ): print("Adding", item.title) await docs.aadd(item.pdf, docname=item.key) ``` You can read more about the search syntax by typing `zotero.iterate?` in IPython. ## Paper Scraper If you want to search for papers outside of your own collection, I've found an unrelated project called [paper-scraper](https://github.com/blackadad/paper-scraper) that looks like it might help. But beware, this project looks like it uses some scraping tools that may violate publisher's rights or be in a gray area of legality. ```python from paperqa import Docs keyword_search = "bispecific antibody manufacture" papers = paperscraper.search_papers(keyword_search) docs = Docs() for path, data in papers.items(): try: await docs.aadd(path) except ValueError as e: # sometimes this happens if PDFs aren't downloaded or readable print("Could not read", path, e) session = await docs.aquery( "What manufacturing challenges are unique to bispecific antibodies?" ) print(session) ``` ================================================ FILE: packages/paper-qa-docling/LICENSE ================================================ Apache License Version 2.0, January 2004 http://www.apache.org/licenses/ TERMS AND CONDITIONS FOR USE, REPRODUCTION, AND DISTRIBUTION 1. Definitions. "License" shall mean the terms and conditions for use, reproduction, and distribution as defined by Sections 1 through 9 of this document. "Licensor" shall mean the copyright owner or entity authorized by the copyright owner that is granting the License. "Legal Entity" shall mean the union of the acting entity and all other entities that control, are controlled by, or are under common control with that entity. For the purposes of this definition, "control" means (i) the power, direct or indirect, to cause the direction or management of such entity, whether by contract or otherwise, or (ii) ownership of fifty percent (50%) or more of the outstanding shares, or (iii) beneficial ownership of such entity. "You" (or "Your") shall mean an individual or Legal Entity exercising permissions granted by this License. "Source" form shall mean the preferred form for making modifications, including but not limited to software source code, documentation source, and configuration files. "Object" form shall mean any form resulting from mechanical transformation or translation of a Source form, including but not limited to compiled object code, generated documentation, and conversions to other media types. "Work" shall mean the work of authorship, whether in Source or Object form, made available under the License, as indicated by a copyright notice that is included in or attached to the work (an example is provided in the Appendix below). "Derivative Works" shall mean any work, whether in Source or Object form, that is based on (or derived from) the Work and for which the editorial revisions, annotations, elaborations, or other modifications represent, as a whole, an original work of authorship. For the purposes of this License, Derivative Works shall not include works that remain separable from, or merely link (or bind by name) to the interfaces of, the Work and Derivative Works thereof. "Contribution" shall mean any work of authorship, including the original version of the Work and any modifications or additions to that Work or Derivative Works thereof, that is intentionally submitted to Licensor for inclusion in the Work by the copyright owner or by an individual or Legal Entity authorized to submit on behalf of the copyright owner. For the purposes of this definition, "submitted" means any form of electronic, verbal, or written communication sent to the Licensor or its representatives, including but not limited to communication on electronic mailing lists, source code control systems, and issue tracking systems that are managed by, or on behalf of, the Licensor for the purpose of discussing and improving the Work, but excluding communication that is conspicuously marked or otherwise designated in writing by the copyright owner as "Not a Contribution." "Contributor" shall mean Licensor and any individual or Legal Entity on behalf of whom a Contribution has been received by Licensor and subsequently incorporated within the Work. 2. Grant of Copyright License. Subject to the terms and conditions of this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable copyright license to reproduce, prepare Derivative Works of, publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute the Work and such Derivative Works in Source or Object form. 3. Grant of Patent License. Subject to the terms and conditions of this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable (except as stated in this section) patent license to make, have made, use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer the Work, where such license applies only to those patent claims licensable by such Contributor that are necessarily infringed by their Contribution(s) alone or by combination of their Contribution(s) with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You institute patent litigation against any entity (including a cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct or contributory patent infringement, then any patent licenses granted to You under this License for that Work shall terminate as of the date such litigation is filed. 4. Redistribution. You may reproduce and distribute copies of the Work or Derivative Works thereof in any medium, with or without modifications, and in Source or Object form, provided that You meet the following conditions: (a) You must give any other recipients of the Work or Derivative Works a copy of this License; and (b) You must cause any modified files to carry prominent notices stating that You changed the files; and (c) You must retain, in the Source form of any Derivative Works that You distribute, all copyright, patent, trademark, and attribution notices from the Source form of the Work, excluding those notices that do not pertain to any part of the Derivative Works; and (d) If the Work includes a "NOTICE" text file as part of its distribution, then any Derivative Works that You distribute must include a readable copy of the attribution notices contained within such NOTICE file, excluding those notices that do not pertain to any part of the Derivative Works, in at least one of the following places: within a NOTICE text file distributed as part of the Derivative Works; within the Source form or documentation, if provided along with the Derivative Works; or, within a display generated by the Derivative Works, if and wherever such third-party notices normally appear. The contents of the NOTICE file are for informational purposes only and do not modify the License. You may add Your own attribution notices within Derivative Works that You distribute, alongside or as an addendum to the NOTICE text from the Work, provided that such additional attribution notices cannot be construed as modifying the License. You may add Your own copyright statement to Your modifications and may provide additional or different license terms and conditions for use, reproduction, or distribution of Your modifications, or for any such Derivative Works as a whole, provided Your use, reproduction, and distribution of the Work otherwise complies with the conditions stated in this License. 5. Submission of Contributions. Unless You explicitly state otherwise, any Contribution intentionally submitted for inclusion in the Work by You to the Licensor shall be under the terms and conditions of this License, without any additional terms or conditions. Notwithstanding the above, nothing herein shall supersede or modify the terms of any separate license agreement you may have executed with Licensor regarding such Contributions. 6. Trademarks. This License does not grant permission to use the trade names, trademarks, service marks, or product names of the Licensor, except as required for reasonable and customary use in describing the origin of the Work and reproducing the content of the NOTICE file. 7. Disclaimer of Warranty. Unless required by applicable law or agreed to in writing, Licensor provides the Work (and each Contributor provides its Contributions) on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied, including, without limitation, any warranties or conditions of TITLE, NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY, or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. You are solely responsible for determining the appropriateness of using or redistributing the Work and assume any risks associated with Your exercise of permissions under this License. 8. Limitation of Liability. In no event and under no legal theory, whether in tort (including negligence), contract, or otherwise, unless required by applicable law (such as deliberate and grossly negligent acts) or agreed to in writing, shall any Contributor be liable to You for damages, including any direct, indirect, special, incidental, or consequential damages of any character arising as a result of this License or out of the use or inability to use the Work (including but not limited to damages for loss of goodwill, work stoppage, computer failure or malfunction, or any and all other commercial damages or losses), even if such Contributor has been advised of the possibility of such damages. 9. Accepting Warranty or Additional Liability. While redistributing the Work or Derivative Works thereof, You may choose to offer, and charge a fee for, acceptance of support, warranty, indemnity, or other liability obligations and/or rights consistent with this License. However, in accepting such obligations, You may act only on Your own behalf and on Your sole responsibility, not on behalf of any other Contributor, and only if You agree to indemnify, defend, and hold each Contributor harmless for any liability incurred by, or claims asserted against, such Contributor by reason of your accepting any such warranty or additional liability. END OF TERMS AND CONDITIONS APPENDIX: How to apply the Apache License to your work. To apply the Apache License to your work, attach the following boilerplate notice, with the fields enclosed by brackets "[]" replaced with your own identifying information. (Don't include the brackets!) The text should be enclosed in the appropriate comment syntax for the file format. We also recommend that a file or class name and description of purpose be included on the same "printed page" as the copyright notice for easier identification within third-party archives. Copyright 2025 FutureHouse Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the specific language governing permissions and limitations under the License. ================================================ FILE: packages/paper-qa-docling/README.md ================================================ # paper-qa-pypdf [![GitHub](https://img.shields.io/badge/GitHub-black?logo=github&logoColor=white)](https://github.com/Future-House/paper-qa/tree/main/packages/paper-qa-docling) [![PyPI version](https://badge.fury.io/py/paper-qa-docling.svg)](https://badge.fury.io/py/paper-qa-docling) [![tests](https://github.com/Future-House/paper-qa/actions/workflows/tests.yml/badge.svg)](https://github.com/Future-House/paper-qa) ![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue.svg) ![PyPI Python Versions](https://img.shields.io/pypi/pyversions/paper-qa-docling) PDF reading code backed by [Docling](https://github.com/docling-project/docling). docling logo If you use this reader library in your projects, Docling requests you consider citing them: ================================================ FILE: packages/paper-qa-docling/pyproject.toml ================================================ [build-system] build-backend = "setuptools.build_meta" requires = ["setuptools>=64", "setuptools_scm>=8"] [project] authors = [ {email = "hello@futurehouse.org", name = "FutureHouse technical staff"}, ] classifiers = [ "Intended Audience :: Developers", "License :: OSI Approved :: Apache Software License", "Operating System :: OS Independent", "Programming Language :: Python :: 3 :: Only", "Programming Language :: Python :: 3.11", "Programming Language :: Python :: 3.12", "Programming Language :: Python :: 3.13", "Programming Language :: Python", "Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence", ] dependencies = [ "docling-core>=2", # Pin for v2 with DocItem, TextItem, etc. "docling>=2.74", # Pin for moving to DoclingParseDocumentBackend in https://github.com/docling-project/docling/pull/2872 "paper-qa", ] description = "PaperQA readers implemented using Docling" dynamic = ["version"] license = {file = "LICENSE"} maintainers = [ {email = "jamesbraza@gmail.com", name = "James Braza"}, {email = "michael.skarlinski@gmail.com", name = "Michael Skarlinski"}, {email = "white.d.andrew@gmail.com", name = "Andrew White"}, ] name = "paper-qa-docling" readme = "README.md" requires-python = ">=3.11" [project.optional-dependencies] dev = [ "docling-ibm-models[opencv-python-headless]>=3.10.0", # Lower pin and specify opencv after https://github.com/docling-project/docling-ibm-models/pull/130 "fhlmi>=0.39", # Pin for bytes_to_string "paper-qa>=5.23", # Pin for PDFParserFn "pytest-asyncio", "pytest>=8", # Pin to keep recent ] [tool.ruff] extend = "../../pyproject.toml" [tool.setuptools.packages.find] where = ["src"] [tool.setuptools_scm] root = "../.." version_file = "src/paperqa_docling/version.py" ================================================ FILE: packages/paper-qa-docling/src/paperqa_docling/__init__.py ================================================ """Docling-backed readers for PaperQA.""" from .reader import parse_pdf_to_pages __all__ = ["parse_pdf_to_pages"] ================================================ FILE: packages/paper-qa-docling/src/paperqa_docling/py.typed ================================================ ================================================ FILE: packages/paper-qa-docling/src/paperqa_docling/reader.py ================================================ import collections import io import json import os from collections.abc import Mapping from importlib.metadata import version from pathlib import Path from typing import TYPE_CHECKING, Any, cast import docling from docling.backend.docling_parse_backend import DoclingParseDocumentBackend from docling.datamodel.base_models import ConversionStatus from docling.datamodel.pipeline_options import PdfPipelineOptions from docling.datamodel.settings import DEFAULT_PAGE_RANGE from docling.document_converter import DocumentConverter, InputFormat, PdfFormatOption from docling.exceptions import ConversionError from docling.pipeline.standard_pdf_pipeline import StandardPdfPipeline from docling_core.types.doc import ( DescriptionAnnotation, DocItem, FormulaItem, PictureItem, TableItem, TextItem, ) from paperqa.types import ParsedMedia, ParsedMetadata, ParsedText from paperqa.utils import ImpossibleParsingError if TYPE_CHECKING: from docling.backend.abstract_backend import AbstractDocumentBackend DOCLING_VERSION = version(docling.__name__) DOCLING_IMAGES_SCALE_PER_DPI = ( 72 # SEE: https://github.com/docling-project/docling/issues/2405 ) def parse_pdf_to_pages( # noqa: PLR0912 path: str | os.PathLike, page_size_limit: int | None = None, page_range: int | tuple[int, int] | None = None, parse_media: bool = True, pipeline_cls: type = StandardPdfPipeline, dpi: int | None = None, custom_pipeline_options: Mapping[str, Any] | None = None, backend: "type[AbstractDocumentBackend]" = DoclingParseDocumentBackend, **_, ) -> ParsedText: """Parse a PDF. Args: path: Path to the PDF file to parse. page_size_limit: Sensible character limit one page's text, used to catch bad PDF reads. parse_media: Flag to also parse media (e.g. images, tables). pipeline_cls: Optional custom pipeline class for document conversion. Default is Docling's standard PDF pipeline. dpi: Optional DPI (dots per inch) for image resolution, if left unspecified Docling's default 1.0 scale will be employed. custom_pipeline_options: Optional keyword arguments to use to construct the PDF pipeline's options. page_range: Optional start_page or two-tuple of inclusive (start_page, end_page) to parse only specific pages, where pages are one-indexed. Leaving as the default of None will parse all pages. backend: PDF backend class to use for parsing, defaults to docling-parse. **_: Thrown away kwargs. """ path = Path(path) if parse_media: pipeline_options = PdfPipelineOptions( generate_picture_images=True, generate_table_images=True, images_scale=1.0 if dpi is None else dpi / DOCLING_IMAGES_SCALE_PER_DPI, **(custom_pipeline_options or {}), ) else: pipeline_options = PdfPipelineOptions(**(custom_pipeline_options or {})) converter = DocumentConverter( format_options={ InputFormat.PDF: PdfFormatOption( pipeline_options=pipeline_options, pipeline_cls=pipeline_cls, backend=backend, ) } ) try: # NOTE: this conversion is synchronous, because many backends only support sync # https://github.com/docling-project/docling/issues/2229#issuecomment-3269019929 result = converter.convert( path, page_range=( (page_range, page_range) if isinstance(page_range, int) else (page_range or DEFAULT_PAGE_RANGE) ), ) except ConversionError as exc: raise ImpossibleParsingError( f"PDF reading via {docling.__name__} failed on the PDF at path {path!r}," " likely this PDF file is corrupt." ) from exc if result.status != ConversionStatus.SUCCESS: raise ImpossibleParsingError( f"Docling conversion failed with status {result.status.value!r}" f" for the PDF at path {path!r}." ) doc = result.document # NOTE: the list value here is a two-item list of page text, page media. # It's mutable so we can append text and media as found content: dict[str, list] = collections.defaultdict(lambda: ["", []]) total_length = count_media = 0 for item, __ in doc.iterate_items(): if not isinstance(item, DocItem) or not item.prov: raise NotImplementedError( f"Didn't yet handle the shape of node item {item}." ) # NOTE: docling pages are 1-indexed page_nums = [prov.page_no for prov in item.prov] if isinstance(item, TextItem | FormulaItem): # Handle items with text item_text = item.text if not item_text and isinstance(item, FormulaItem) and item.orig: # Sometimes the sanitization of formula text fails, so use the original item_text = item.orig for page_num in page_nums: new_text = ( item_text if not content[str(page_num)][0] else "\n\n" + item_text ) total_length += len(new_text) if page_size_limit and total_length > page_size_limit: raise ImpossibleParsingError( f"The text in page {page_num} was {total_length} chars long," f" which exceeds the {page_size_limit} char limit" f" for the PDF at path {path}." ) content[str(page_num)][0] += new_text if parse_media and isinstance( # Handle images and formulae item, PictureItem | FormulaItem ): image_data = item.get_image(doc) if image_data: try: (page_num,) = page_nums except ValueError as exc: raise NotImplementedError( f"Picture item spanning multiple pages {page_nums}" " is not yet handled." ) from exc # Convert PIL Image to bytes (PNG format) img_bytes = io.BytesIO() image_data.save(img_bytes, format="PNG") img_bytes.seek(0) # Reset pointer before read to avoid empty data media_metadata = { "type": "formula" if isinstance(item, FormulaItem) else "picture", "width": image_data.width, "height": image_data.height, "bbox": item.prov[0].bbox.as_tuple(), "images_scale": pipeline_options.images_scale, } annotations = [ x for x in getattr(item, "annotations", []) if isinstance(x, DescriptionAnnotation) ] if len(annotations) == 1: # We don't set this text in ParsedMedia.text because it's # a synthetic description, not actually text in the PDF, # and we don't want citations going to synthetic text media_metadata.update( { "description_text": annotations[0].text, "description_provenance": annotations[0].provenance, } ) elif len(annotations) > 1: raise NotImplementedError( f"Didn't yet handle 2+ picture description annotations {annotations}." ) media_metadata["info_hashable"] = json.dumps( { k: ( v if k != "bbox" # Enables bbox deduplication based on whole pixels, # since <1-px differences are just noise else tuple(round(x) for x in cast(tuple, v)) ) for k, v in media_metadata.items() }, sort_keys=True, ) # Add page number after info_hashable so differing pages # don't break the cache key media_metadata["page_num"] = page_num content[str(page_num)][1].append( ParsedMedia( index=len(content[str(page_num)][1]), data=img_bytes.read(), info=media_metadata, ) ) count_media += 1 elif parse_media and isinstance(item, TableItem): # Handle tables table_image_data = item.get_image(doc) if table_image_data: try: (page_num,) = page_nums except ValueError as exc: raise NotImplementedError( f"Table item spanning multiple pages {page_nums}" " is not yet handled." ) from exc img_bytes = io.BytesIO() table_image_data.save(img_bytes, format="PNG") img_bytes.seek(0) # Reset pointer before read to avoid empty data media_metadata = { "type": "table", "width": table_image_data.width, "height": table_image_data.height, "bbox": item.prov[0].bbox.as_tuple(), "images_scale": pipeline_options.images_scale, } media_metadata["info_hashable"] = json.dumps( { k: ( v if k != "bbox" # Enables bbox deduplication based on whole pixels, # since <1-px differences are just noise else tuple(round(x) for x in cast(tuple, v)) ) for k, v in media_metadata.items() }, sort_keys=True, ) # Add page number after info_hashable so differing pages # don't break the cache key media_metadata["page_num"] = page_num content[str(page_num)][1].append( ParsedMedia( index=len(content[str(page_num)][1]), data=img_bytes.read(), text=item.export_to_markdown(doc), info=media_metadata, ) ) count_media += 1 multimodal_string = f"|multimodal|images_scale={pipeline_options.images_scale}" + ( "" if not custom_pipeline_options else f"|options={custom_pipeline_options}" ) metadata = ParsedMetadata( parsing_libraries=[f"{docling.__name__} ({DOCLING_VERSION})"], total_parsed_text_length=total_length, count_parsed_media=count_media, name=( f"pdf|pipeline={pipeline_cls.__name__}" f"|page_range={str(page_range).replace(' ', '')}" # Remove space in tuple f"|backend={backend.__name__}" f"{multimodal_string if parse_media else ''}" ), ) return ParsedText( # Convert content from list to 2-tuple for return content={ pgn: text if not parse_media else (text, images) for pgn, (text, images) in sorted(content.items(), key=lambda x: int(x[0])) }, metadata=metadata, ) ================================================ FILE: packages/paper-qa-docling/tests/test_paperqa_docling.py ================================================ import base64 import json import os import re import time from pathlib import Path from typing import cast import pytest from lmi.utils import bytes_to_string from paperqa import Doc, Docs from paperqa.readers import PDFParserFn, chunk_pdf from paperqa.utils import ImpossibleParsingError, get_citation_ids from paperqa_docling import parse_pdf_to_pages REPO_ROOT = Path(__file__).parents[3] STUB_DATA_DIR = REPO_ROOT / "tests" / "stub_data" @pytest.mark.timeout(60 * 7) # Extended from global 5-min timeout @pytest.mark.asyncio async def test_parse_pdf_to_pages() -> None: assert isinstance(parse_pdf_to_pages, PDFParserFn) filepath = STUB_DATA_DIR / "pasa.pdf" parsed_text = parse_pdf_to_pages(filepath) assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert len(parsed_text.content) == 15, "Expected all pages to be parsed" assert "1" in parsed_text.content, "Parsed text should contain page 1" assert isinstance(parsed_text.content["1"], tuple) p1_text = parsed_text.content["1"][0] # Weird spaces are because 'Pa S a' is bolded in the original PDF matches = re.findall( r"Abstract\n+We introduce PaSa, an advanced Pa ?per S ?e ?a ?rch" r" agent powered by large language models\.", p1_text, ) assert ( len(matches) == 1 ), f"Parsing failed to handle abstract in {parsed_text.content['1'][0]}." assert ( p1_text.count("outperforms existing") == 1 ), "Test expects one match of this substring" col_1_bottom_idx = p1_text.index("outperforms existing") assert ( p1_text.count("address fine-grained") == 1 ), "Test expects one match of this substring" col_2_top_idx = p1_text.index("address fine-grained") assert col_1_bottom_idx < col_2_top_idx, "Expected column ordering to be correct" # Check the images in Figure 1 assert not isinstance(parsed_text.content["2"], str) p2_text, p2_media = parsed_text.content["2"] assert "Figure 1" in p2_text, "Expected Figure 1 title" assert "Crawler" in p2_text, "Expected Figure 1 contents" (p2_image,) = [m for m in p2_media if m.info["type"] == "picture"] assert p2_image.index == 0 assert p2_image.info["page_num"] == 2 assert p2_image.info["height"] == pytest.approx(130, rel=0.1) assert p2_image.info["width"] == pytest.approx(452, rel=0.1) p2_bbox = p2_image.info["bbox"] assert isinstance(p2_bbox, tuple) for i, value in enumerate((71, 643.90, 522, 770.35)): assert p2_bbox[i] == pytest.approx(value, rel=0.1) assert isinstance(p2_image.data, bytes) # Check the image is valid base64 base64_data = bytes_to_string(p2_image.data) assert base64_data assert base64.b64decode(base64_data, validate=True) == p2_image.data # Check we can round-trip serialize the image serde_p2_image = type(p2_image).model_validate_json(p2_image.model_dump_json()) assert serde_p2_image == p2_image # Check useful attributes are present and are JSON serializable json.dumps(p2_image.info) for attr in ("width", "height"): assert ( p2_image.info[attr] == serde_p2_image.info[attr] ), "Expected serialization to match original" dim = p2_image.info[attr] assert isinstance(dim, int | float) assert dim > 0, "Edge length should be positive" # Check Figure 1 can be used to answer questions doc = Doc( docname="He2025", dockey="stub", citation=( 'He, Yichen, et al. "PaSa: An LLM Agent for Comprehensive Academic Paper' ' Search." *arXiv*, 2025, arXiv:2501.10120v1. Accessed 2025.' ), ) texts = chunk_pdf(parsed_text, doc=doc, chunk_chars=3000, overlap=100) fig_1_text = texts[1] assert ( "Figure 1: Architecture of PaSa" in fig_1_text.text ), "Expecting Figure 1 for the test to work" assert fig_1_text.media, "Expecting media to test multimodality" fig_1_text.text = "stub" # Replace text to confirm multimodality works docs = Docs() assert await docs.aadd_texts(texts=[fig_1_text], doc=doc) for query, answer_checks in ( ("What actions can the Crawler take?", [(("search", "expand", "stop"), 2)]), ("What actions can the Selector take?", [(("select", "drop"), 2)]), ( "How many User Query blue boxes are there, and what are they connected to?", [r"two|2|(?=.*paper queue)(?=.*selector)"], ), ): session = await docs.aquery(query=query) assert session.contexts, "Expected contexts to be generated" assert all( c.text.text == fig_1_text.text and c.text.media == fig_1_text.media for c in session.contexts ), "Expected context to reuse Figure 1's text and media" # Remove citations so numeric assertions don't have false positives raw_answer_no_citations = session.raw_answer for key in get_citation_ids(session.raw_answer): raw_answer_no_citations = raw_answer_no_citations.replace(f"({key})", "") for check in answer_checks: answer_lower = raw_answer_no_citations.lower() if isinstance(check, str): assert re.search( check, answer_lower ), f"Expected {raw_answer_no_citations=} to match pattern {check!r}" else: substrings, min_count = cast(tuple[tuple[str, ...], int], check) assert ( sum(x in answer_lower for x in substrings) >= min_count ), f"Expected {raw_answer_no_citations=} to have {substrings} present" # Check the no-media behavior parsed_text_no_media = parse_pdf_to_pages(filepath, parse_media=False) assert isinstance(parsed_text_no_media.content, dict) assert all(isinstance(c, str) for c in parsed_text_no_media.content.values()) assert len(parsed_text_no_media.content) == 15, "Expected all pages to be parsed" # Check our ability to get a high DPI parsed_text_high_dpi = parse_pdf_to_pages(filepath, dpi=144) assert isinstance(parsed_text_high_dpi.content, dict) assert len(parsed_text_high_dpi.content) == 15, "Expected all pages to be parsed" assert not isinstance(parsed_text_high_dpi.content["2"], str) p2_text_high_dpi, p2_media_high_dpi = parsed_text_high_dpi.content["2"] assert "Figure 1" in p2_text_high_dpi, "Expected Figure 1 title" assert "Crawler" in p2_text_high_dpi, "Expected Figure 1 contents" (p2_image_high_dpi,) = [m for m in p2_media_high_dpi if m.info["type"] == "picture"] assert p2_image_high_dpi.info["images_scale"] == 2 assert p2_image_high_dpi.info["height"] / p2_image.info["height"] == pytest.approx( # type: ignore[operator] 2, abs=0.01 ) assert p2_image_high_dpi.info["width"] / p2_image.info["width"] == pytest.approx( # type: ignore[operator] 2, abs=0.01 ) # Check metadata for pt in (parsed_text, parsed_text_no_media, parsed_text_high_dpi): (parsing_library,) = pt.metadata.parsing_libraries assert "docling" in parsing_library assert pt.metadata.name assert "pdf" in pt.metadata.name assert "page_range=None" in pt.metadata.name # Check commonalities across all modes assert ( len(parsed_text.content) == len(parsed_text_no_media.content) == len(parsed_text_high_dpi.content) ), "All modes should parse the same number of pages" def test_page_range() -> None: filepath = STUB_DATA_DIR / "pasa.pdf" parsed_text_p1 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=1) assert isinstance(parsed_text_p1.content, dict) assert list(parsed_text_p1.content) == ["1"] assert parsed_text_p1.metadata.name assert "page_range=1" in parsed_text_p1.metadata.name parsed_text_p1_2 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=(1, 2)) assert isinstance(parsed_text_p1_2.content, dict) assert list(parsed_text_p1_2.content) == ["1", "2"] assert parsed_text_p1_2.metadata.name assert "page_range=(1,2)" in parsed_text_p1_2.metadata.name # NOTE: exceeds 15-page PDF length parsed_text_p1_20 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=(1, 20)) assert isinstance(parsed_text_p1_20.content, dict) assert list(parsed_text_p1_20.content) == [ str(i) for i in range(1, 15 + 1) ], "Expected pages to be truncated to 15 or us to get blown up" assert parsed_text_p1_20.metadata.name assert "page_range=(1,20)" in parsed_text_p1_20.metadata.name def test_media_deduplication() -> None: parsed_text = parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / "duplicate_media.pdf") assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert len(parsed_text.content) == 5, "Expected full PDF read" all_media = [m for _, media in parsed_text.content.values() for m in media] # type: ignore[misc] all_images = [m for m in all_media if m.info.get("type") == "picture"] # We allow for one table to be misinterpreted as an image, and one logo to be missed assert ( 3 * 5 - 1 <= len(all_images) <= 3 * 5 + 1 ), "Expected each image (one/page) and equation (one/page) to be read" assert ( len({m for m in all_images if cast(int, m.info["page_num"]) > 1}) <= 3 ), "Expected images/equations on all pages beyond 1 to be deduplicated" all_tables = [m for m in all_media if m.info.get("type") == "table"] assert len(all_tables) == 5, "Expected each table (one/page) to be read" assert ( len({m for m in all_tables if cast(int, m.info["page_num"]) > 1}) <= 2 ), "Expected tables on all pages beyond 1 to be deduplicated" def test_page_size_limit_denial() -> None: with pytest.raises(ImpossibleParsingError, match="char limit"): parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / "paper.pdf", page_size_limit=10) # chars def test_invalid_pdf_is_denied(tmp_path) -> None: # This PDF content (actually it's a 404 HTML page) was seen with open access # in June 2025, so let's make sure it's denied bad_pdf_content = """ 404 Not Found

404 Not Found

nginx
""" bad_pdf_path = tmp_path / "bad.pdf" bad_pdf_path.write_text(bad_pdf_content) with pytest.raises(ImpossibleParsingError, match="corrupt"): parse_pdf_to_pages(bad_pdf_path) def test_nonexistent_file_failure() -> None: filename = "/nonexistent/path/file.pdf" with pytest.raises(FileNotFoundError, match=filename): parse_pdf_to_pages(filename) def test_table_parsing() -> None: filepath = STUB_DATA_DIR / "influence.pdf" parsed_text = parse_pdf_to_pages(filepath) assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert all( t and t[0] != "\n" and t[-1] != "\n" for t in parsed_text.content.values() ), "Expected no leading/trailing newlines in parsed text" assert "1" in parsed_text.content, "Parsed text should contain page 1" all_tables = { i: [m for m in pagenum_media[1] if m.info["type"] == "table"] for i, pagenum_media in parsed_text.content.items() if isinstance(pagenum_media, tuple) } all_tables = {k: v for k, v in all_tables.items() if v} assert ( sum(len(tables) for tables in all_tables.values()) >= 2 ), "Expected a few tables to be parsed for assertions to work" IN_GITHUB_ACTIONS: bool = os.getenv("GITHUB_ACTIONS") == "true" def test_document_timeout_denial() -> None: tic = time.perf_counter() with pytest.raises(ImpossibleParsingError, match="partial"): parse_pdf_to_pages( STUB_DATA_DIR / "pasa.pdf", custom_pipeline_options={"document_timeout": 1}, ) if not IN_GITHUB_ACTIONS: # GitHub Actions runners are too noisy in timing # On 10/3/2025 on a MacBook M3 Pro with 36-GB RAM, reading PaSa took 18.7-sec assert ( time.perf_counter() - tic < 10 ), "Expected document timeout to have taken much less time than a normal read" def test_equation_parsing() -> None: parsed_text = parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / "duplicate_media.pdf") assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert isinstance(parsed_text.content["1"], tuple) p1_text, p1_media = parsed_text.content["1"] # SEE: https://regex101.com/r/pyOHLq/1 assert re.search( r"[_*]*E[_*]* ?= ?[_*]*mc[_*]*(?:)?[ ^]?[2²] ?(?:<\/sup>)?", p1_text ), "Expected inline equation in page 1 text" assert re.search(r"n ?\+ ?a", p1_text), "Expected block equation in page 1 text" assert p1_media ================================================ FILE: packages/paper-qa-nemotron/LICENSE ================================================ Apache License Version 2.0, January 2004 http://www.apache.org/licenses/ TERMS AND CONDITIONS FOR USE, REPRODUCTION, AND DISTRIBUTION 1. Definitions. "License" shall mean the terms and conditions for use, reproduction, and distribution as defined by Sections 1 through 9 of this document. "Licensor" shall mean the copyright owner or entity authorized by the copyright owner that is granting the License. "Legal Entity" shall mean the union of the acting entity and all other entities that control, are controlled by, or are under common control with that entity. For the purposes of this definition, "control" means (i) the power, direct or indirect, to cause the direction or management of such entity, whether by contract or otherwise, or (ii) ownership of fifty percent (50%) or more of the outstanding shares, or (iii) beneficial ownership of such entity. "You" (or "Your") shall mean an individual or Legal Entity exercising permissions granted by this License. "Source" form shall mean the preferred form for making modifications, including but not limited to software source code, documentation source, and configuration files. "Object" form shall mean any form resulting from mechanical transformation or translation of a Source form, including but not limited to compiled object code, generated documentation, and conversions to other media types. "Work" shall mean the work of authorship, whether in Source or Object form, made available under the License, as indicated by a copyright notice that is included in or attached to the work (an example is provided in the Appendix below). "Derivative Works" shall mean any work, whether in Source or Object form, that is based on (or derived from) the Work and for which the editorial revisions, annotations, elaborations, or other modifications represent, as a whole, an original work of authorship. For the purposes of this License, Derivative Works shall not include works that remain separable from, or merely link (or bind by name) to the interfaces of, the Work and Derivative Works thereof. "Contribution" shall mean any work of authorship, including the original version of the Work and any modifications or additions to that Work or Derivative Works thereof, that is intentionally submitted to Licensor for inclusion in the Work by the copyright owner or by an individual or Legal Entity authorized to submit on behalf of the copyright owner. For the purposes of this definition, "submitted" means any form of electronic, verbal, or written communication sent to the Licensor or its representatives, including but not limited to communication on electronic mailing lists, source code control systems, and issue tracking systems that are managed by, or on behalf of, the Licensor for the purpose of discussing and improving the Work, but excluding communication that is conspicuously marked or otherwise designated in writing by the copyright owner as "Not a Contribution." "Contributor" shall mean Licensor and any individual or Legal Entity on behalf of whom a Contribution has been received by Licensor and subsequently incorporated within the Work. 2. Grant of Copyright License. Subject to the terms and conditions of this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable copyright license to reproduce, prepare Derivative Works of, publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute the Work and such Derivative Works in Source or Object form. 3. Grant of Patent License. Subject to the terms and conditions of this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable (except as stated in this section) patent license to make, have made, use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer the Work, where such license applies only to those patent claims licensable by such Contributor that are necessarily infringed by their Contribution(s) alone or by combination of their Contribution(s) with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You institute patent litigation against any entity (including a cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct or contributory patent infringement, then any patent licenses granted to You under this License for that Work shall terminate as of the date such litigation is filed. 4. Redistribution. You may reproduce and distribute copies of the Work or Derivative Works thereof in any medium, with or without modifications, and in Source or Object form, provided that You meet the following conditions: (a) You must give any other recipients of the Work or Derivative Works a copy of this License; and (b) You must cause any modified files to carry prominent notices stating that You changed the files; and (c) You must retain, in the Source form of any Derivative Works that You distribute, all copyright, patent, trademark, and attribution notices from the Source form of the Work, excluding those notices that do not pertain to any part of the Derivative Works; and (d) If the Work includes a "NOTICE" text file as part of its distribution, then any Derivative Works that You distribute must include a readable copy of the attribution notices contained within such NOTICE file, excluding those notices that do not pertain to any part of the Derivative Works, in at least one of the following places: within a NOTICE text file distributed as part of the Derivative Works; within the Source form or documentation, if provided along with the Derivative Works; or, within a display generated by the Derivative Works, if and wherever such third-party notices normally appear. The contents of the NOTICE file are for informational purposes only and do not modify the License. You may add Your own attribution notices within Derivative Works that You distribute, alongside or as an addendum to the NOTICE text from the Work, provided that such additional attribution notices cannot be construed as modifying the License. You may add Your own copyright statement to Your modifications and may provide additional or different license terms and conditions for use, reproduction, or distribution of Your modifications, or for any such Derivative Works as a whole, provided Your use, reproduction, and distribution of the Work otherwise complies with the conditions stated in this License. 5. Submission of Contributions. Unless You explicitly state otherwise, any Contribution intentionally submitted for inclusion in the Work by You to the Licensor shall be under the terms and conditions of this License, without any additional terms or conditions. 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We also recommend that a file or class name and description of purpose be included on the same "printed page" as the copyright notice for easier identification within third-party archives. Copyright 2025 FutureHouse Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the specific language governing permissions and limitations under the License. ================================================ FILE: packages/paper-qa-nemotron/README.md ================================================ # paper-qa-nemotron [![GitHub](https://img.shields.io/badge/GitHub-black?logo=github&logoColor=white)](https://github.com/Future-House/paper-qa/tree/main/packages/paper-qa-nemotron) [![tests](https://github.com/Future-House/paper-qa/actions/workflows/tests.yml/badge.svg)](https://github.com/Future-House/paper-qa) ![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue.svg) ![PyPI Python Versions](https://img.shields.io/pypi/pyversions/paper-qa-nemotron) PDF reading code backed by [Nvidia's nemotron-parse VLM](https://build.nvidia.com/nvidia/nemotron-parse). For more info on nemotron-parse, check out: - Technical blog: - Hugging Face weights: - NIM and model card: - Support matrix: - API docs: - Cookbook: - NGC catalog: - AWS Marketplace: ## Installation ```bash pip install paper-qa[nemotron] # Or pip install paper-qa-nemotron ``` If you want to prompt nemotron-parse hosted on AWS SageMaker: ```bash pip install paper-qa-nemotron[sagemaker] ``` ## Getting Started To use nemotron-parse via the Nvidia API, set the `NVIDIA_API_KEY` environment variable. Then to directly access the reader: ```python from paperqa.types import ParsedText from paperqa_nemotron import parse_pdf_to_pages async def main(pdf_path) -> ParsedText: return await parse_pdf_to_pages(pdf_path) ``` Or use the reader within PaperQA: ```python from paperqa import Docs, PQASession, Settings from paperqa_nemotron import parse_pdf_to_pages async def main(pdf_path, question: str | PQASession) -> PQASession: settings = Settings(parsing={"parse_pdf": parse_pdf_to_pages}) docs = Docs() await docs.aadd(pdf_path, settings=settings) return await docs.aquery(question, settings=settings) ``` ================================================ FILE: packages/paper-qa-nemotron/pyproject.toml ================================================ [build-system] build-backend = "setuptools.build_meta" requires = ["setuptools>=64", "setuptools_scm>=8"] [project] authors = [ {email = "hello@futurehouse.org", name = "FutureHouse technical staff"}, ] classifiers = [ "Intended Audience :: Developers", "License :: OSI Approved :: Apache Software License", "Operating System :: OS Independent", "Programming Language :: Python :: 3 :: Only", "Programming Language :: Python :: 3.11", "Programming Language :: Python :: 3.12", "Programming Language :: Python :: 3.13", "Programming Language :: Python", "Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence", ] dependencies = [ "Pillow", # Also comes from fhaviary's image extra "fhaviary[image]", "fhlmi>=0.27.0", # Pin for request_limited "litellm>=1.71.0", # Pin for aiohttp transport optimization "numpy", "paper-qa", "pypdfium2>=4.22.0", # Pin for PYPDFIUM_INFO addition "tenacity", ] description = "PaperQA reader implemented using Nvidia's nemotron-parse VLM API" dynamic = ["version"] license = {file = "LICENSE"} maintainers = [ {email = "jamesbraza@gmail.com", name = "James Braza"}, {email = "michael.skarlinski@gmail.com", name = "Michael Skarlinski"}, {email = "white.d.andrew@gmail.com", name = "Andrew White"}, ] name = "paper-qa-nemotron" readme = "README.md" requires-python = ">=3.11" [project.optional-dependencies] dev = [ "docling>=2.56", # Pin for EasyOCR deprecation "fhlmi>=0.39", # Pin for bytes_to_string "httpx-aiohttp", "paper-qa-nemotron[sagemaker,typing]", "paper-qa>=5.23", # Pin for PDFParserFn "pytest-asyncio", "pytest-recording", "pytest-rerunfailures", "pytest>=9", # Pin for pytest-subtests upstreaming "vcrpy>=8", # Pin for dropping unused requests support ] sagemaker = ["aiobotocore"] typing = [ "limits", "numpy", "types-Pillow", "types-aiobotocore", ] [tool.ruff] extend = "../../pyproject.toml" [tool.setuptools.packages.find] where = ["src"] [tool.setuptools_scm] root = "../.." version_file = "src/paperqa_nemotron/version.py" ================================================ FILE: packages/paper-qa-nemotron/src/paperqa_nemotron/__init__.py ================================================ """Nvidia nemotron-backed readers for PaperQA.""" from .reader import parse_pdf_to_pages __all__ = ["parse_pdf_to_pages"] ================================================ FILE: packages/paper-qa-nemotron/src/paperqa_nemotron/api.py ================================================ """ Driver for PaperQA using Nvidia's nemotron-parse VLM. For more info on nemotron-parse, check out: - Technical blog: https://developer.nvidia.com/blog/turn-complex-documents-into-usable-data-with-vlm-nvidia-nemotron-parse-1-1/ - Hugging Face weights: https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-Parse-v1.1 - Model card: https://build.nvidia.com/nvidia/nemotron-parse/modelcard - API docs: https://docs.nvidia.com/nim/vision-language-models/1.5.0/examples/nemotron-parse/overview.html#nemotron-parse-overview - Cookbook: https://github.com/NVIDIA-NeMo/Nemotron/blob/main/usage-cookbook/Nemotron-Parse-v1.1/build_general_usage_cookbook.ipynb - AWS Marketplace: https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-ny2ngku2i4ge6 """ import contextlib import http import json import logging import os from enum import StrEnum, unique from typing import ( TYPE_CHECKING, Annotated, Literal, Self, TypeAlias, assert_never, cast, overload, ) from unittest.mock import patch import litellm from aviary.core import Message, ToolCall from lmi.rate_limiter import GLOBAL_LIMITER, GLOBAL_RATE_LIMITER_TIMEOUT from pydantic import ( AfterValidator, BaseModel, Field, TypeAdapter, ValidationError, ValidationInfo, ) from tenacity import ( RetryCallState, before_sleep_log, retry, retry_any, retry_if_exception, retry_if_exception_type, stop_after_attempt, wait_exponential, ) try: from aiobotocore.session import get_session except ImportError: get_session = None # type: ignore[assignment] if TYPE_CHECKING: import numpy as np from limits import RateLimitItem logger = logging.getLogger(__name__) NVIDIA_API_NEMOTRON_PARSE_RATE_LIMIT = ( "40 per 1 minute" # Default rate for Nvidia's API ) class NemotronLengthError(ValueError): r""" Error for nemotron-parse running out of context, indicated by the 'length' finish reason. This 'length' finish reason comes from the Nvidia NIM wrapping nemotron-parse version 1.1 when the model starts babbling (e.g. repeating '\\n'). It's been seen with the markdown_bbox tool on large figures. Retrying is a possible method to skirt this error, but it's a bad idea as a 'length' finish reason means nemotron-parse ran out of context, and retrying until success just provides a flawed output. """ class NemotronBBoxError(ValueError): """ Error for nemotron-parse returning an invalid bounding box. Examples include values outside of [0, 1] or a non-positive gap between min and max. """ NemotronParseToolName: TypeAlias = Literal[ "markdown_bbox", "markdown_no_bbox", "detection_only" ] class NemotronParseBBox(BaseModel): """ Bounding box, values target the range [0, 1], origin is upper left corner. In practice, nemotron-parse commonly gives values outside of [0, 1] at temperature of 1, but a re-request can get values inside [0, 1]. """ @staticmethod def validate_min_less_than_max(v: float, info: ValidationInfo) -> float: if info.field_name in {"xmax", "ymax"}: min_field_name = info.field_name.replace("max", "min") with contextlib.suppress(KeyError): if info.data[min_field_name] >= v: raise ValueError( f"{min_field_name} must be less than {info.field_name}." ) return v xmin: float = Field( description="Lower bound, when looking right across (horizontally) the page.", examples=[0.33], ge=0, le=1, ) xmax: Annotated[ float, Field( description="Upper bound, when looking right across (horizontally) the page.", examples=[0.65], ge=0, le=1, ), AfterValidator(validate_min_less_than_max), ] ymin: float = Field( description="Lower bound, when looking down (vertically) the page.", examples=[0.26], ge=0, le=1, ) ymax: Annotated[ float, Field( description="Upper bound, when looking down (vertically) the page.", examples=[0.34], ge=0, le=1, ), AfterValidator(validate_min_less_than_max), ] @classmethod def from_coordinates( cls, coords: tuple[float, float, float, float] ) -> "NemotronParseBBox": """Create a bbox from a (xmin, xmax, ymin, ymax) tuple.""" return cls(xmin=coords[0], xmax=coords[1], ymin=coords[2], ymax=coords[3]) def to_page_coordinates( self, height: float, width: float ) -> tuple[float, float, float, float]: return ( self.xmin * width, self.ymin * height, self.xmax * width, self.ymax * height, ) def iou(self, other: "NemotronParseBBox") -> float: """Calculate the Intersection over Union (IoU) with another bounding box. Args: other: The other bounding box to compare with. Returns: IoU score in range [0, 1], where 1 means perfect overlap. """ # Calculate intersection coordinates inter_xmin = max(self.xmin, other.xmin) inter_ymin = max(self.ymin, other.ymin) inter_xmax = min(self.xmax, other.xmax) inter_ymax = min(self.ymax, other.ymax) # Calculate intersection area (0 if no overlap) and then the union area intersection = max(0, inter_xmax - inter_xmin) * max(0, inter_ymax - inter_ymin) self_area = (self.xmax - self.xmin) * (self.ymax - self.ymin) other_area = (other.xmax - other.xmin) * (other.ymax - other.ymin) union = self_area + other_area - intersection return intersection / union if union > 0 else 0.0 def union(self, other: "NemotronParseBBox") -> Self: """Create a superset bounding box that contains both bounding boxes. Args: other: The other bounding box to merge with. Returns: A new bounding box that is a "superset" box containing both inputs. """ return type(self)( xmin=min(self.xmin, other.xmin), ymin=min(self.ymin, other.ymin), xmax=max(self.xmax, other.xmax), ymax=max(self.ymax, other.ymax), ) @unique class NemotronParseClassification(StrEnum): """ Classes that can come from nemotron-parse, values match the API. SEE: https://docs.nvidia.com/nim/vision-language-models/1.2.0/examples/retriever/overview.html """ BIBLIOGRAPHY = "Bibliography" CAPTION = "Caption" # Table or picture FOOTNOTE = "Footnote" FORMULA = "Formula" LIST_ITEM = "List-item" # Numbered, alphanumeric, or bullet point PAGE_FOOTER = "Page-footer" PAGE_HEADER = "Page-header" PICTURE = "Picture" SECTION_HEADER = "Section-header" TABLE = "Table" TABLE_OF_CONTENTS = "TOC" TEXT = "Text" # Regular paragraph text TITLE = "Title" # These classifications will lead to parsing a media in addition to text CLASSIFICATIONS_WITH_MEDIA = { NemotronParseClassification.FORMULA, NemotronParseClassification.PICTURE, NemotronParseClassification.TABLE, } class NemotronParseAnnotatedBBox(BaseModel): """Payload for 'detection_only' tool.""" bbox: NemotronParseBBox type: NemotronParseClassification = Field( description="Possible classifications of the bbox." ) class NemotronParseMarkdown(BaseModel): """Payload for 'markdown_no_bbox' tool.""" text: str = Field(description="Markdown text.") class NemotronParseMarkdownBBox(NemotronParseAnnotatedBBox, NemotronParseMarkdown): """Payload for 'markdown_bbox' tool, or merges with results from detection_only.""" text: str | None = Field( # type: ignore[assignment] description="Markdown text, or None if from detection_only without text." ) @classmethod def merge_with_detection( cls, markdown_results: "list[NemotronParseMarkdownBBox]", detection_results: list[NemotronParseAnnotatedBBox], iou_threshold: float, ) -> "list[NemotronParseMarkdownBBox]": """Merge markdown_bbox and detection_only results using IoU-based matching. Args: markdown_results: markdown_bbox tool results. detection_results: detection_only tool results. iou_threshold: Minimum IoU (inclusive) to consider a match. Returns: Merged results. Text comes from markdown_bbox. Bounding boxes are a superset of: 1. Bounding boxes from markdown_bbox without an analog in detection_only. 2. Bounding boxes from detection_only without an analog in markdown_bbox. 3. Merged bounding boxes from both tools where IoU is at or above the threshold. """ merged: list[NemotronParseMarkdownBBox] = [] matched_detection_indices: set[int] = set() for md_result in markdown_results: best_iou = 0.0 best_detection: NemotronParseAnnotatedBBox | None = None best_detection_idx: int | None = None for idx, detection_result in enumerate(detection_results): if detection_result.type != md_result.type: continue # Only consider matching types iou = md_result.bbox.iou(detection_result.bbox) if iou > best_iou: best_iou = iou best_detection = detection_result best_detection_idx = idx if best_detection is not None and best_iou >= iou_threshold: # Create superset bbox containing both markdown and detection bboxes merged.append( cls( bbox=md_result.bbox.union(best_detection.bbox), type=md_result.type, text=md_result.text, ) ) matched_detection_indices.add(cast(int, best_detection_idx)) else: merged.append(md_result) # Add unmatched detection results without text for idx, detection_result in enumerate(detection_results): if idx not in matched_detection_indices: merged.append( cls( bbox=detection_result.bbox, type=detection_result.type, text=None, ) ) return merged MatrixNemotronParseAnnotatedBBox = TypeAdapter(list[list[NemotronParseAnnotatedBBox]]) VectorNemotronParseMarkdown = TypeAdapter(list[NemotronParseMarkdown]) MatrixNemotronParseMarkdownBBox = TypeAdapter(list[list[NemotronParseMarkdownBBox]]) def _is_litellm_timeout_with_408(exc: BaseException) -> bool: return ( isinstance(exc, litellm.Timeout) and exc.status_code == http.HTTPStatus.REQUEST_TIMEOUT ) # Exponential backoff for when hitting rate limits on Nvidia's API _NVIDIA_API_RETRY_WAIT = wait_exponential(multiplier=2, min=GLOBAL_RATE_LIMITER_TIMEOUT) def _wait_exponential_for_nvidia_api_retry(retry_state: RetryCallState) -> float: """Only apply exponential backoff for rate limit failure mode. Uses a Nvidia API rate limit-specific counter so backoff is based on consecutive rate limit failures, not overall attempt number. """ if retry_state.outcome is not None and isinstance( retry_state.outcome.exception(), TimeoutError ): # Track TimeoutError (Nvidia API rate limit) count separately timeout_count: int = getattr(retry_state, "_timeout_error_count", 0) + 1 retry_state._timeout_error_count = timeout_count # type: ignore[attr-defined] # Temporarily override attempt_number for wait_exponential calculation with patch.object(retry_state, "attempt_number", timeout_count): return _NVIDIA_API_RETRY_WAIT(retry_state) return 0 @overload async def _call_nvidia_api( image: "np.ndarray | str", tool_name: Literal["markdown_bbox"], api_key: str | None = None, api_base: str = ..., model_name: str = ..., **completion_kwargs, ) -> list[NemotronParseMarkdownBBox]: ... @overload async def _call_nvidia_api( image: "np.ndarray | str", tool_name: Literal["markdown_no_bbox"], api_key: str | None = None, api_base: str = ..., model_name: str = ..., **completion_kwargs, ) -> list[NemotronParseMarkdown]: ... @overload async def _call_nvidia_api( image: "np.ndarray | str", tool_name: Literal["detection_only"], api_key: str | None = None, api_base: str = ..., model_name: str = ..., **completion_kwargs, ) -> list[NemotronParseAnnotatedBBox]: ... @retry( retry=retry_any( retry_if_exception_type(NemotronBBoxError), retry_if_exception_type(TimeoutError), # Hitting rate limits retry_if_exception(_is_litellm_timeout_with_408), # Inference timeout ), stop=stop_after_attempt(3), wait=_wait_exponential_for_nvidia_api_retry, before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING), ) async def _call_nvidia_api( image: "np.ndarray | str", tool_name: NemotronParseToolName, api_key: str | None = None, api_base: str = "https://integrate.api.nvidia.com/v1", model_name: str = "nvidia/nemotron-parse", rate_limit: "RateLimitItem | str | None" = NVIDIA_API_NEMOTRON_PARSE_RATE_LIMIT, **completion_kwargs, ) -> ( list[NemotronParseMarkdownBBox] | list[NemotronParseMarkdown] | list[NemotronParseAnnotatedBBox] ): """Call the Nvidia API with an image via LiteLLM. Args: image: Image to parse, either a numpy array or a pre-encoded base64 data URI. tool_name: Name of the nemotron-parse tool. api_key: Optional API key for Nvidia, default uses the NVIDIA_API_KEY env var. api_base: API base URL to pass to the completion, default uses Nvidia API's expected base URL. model_name: Model name to pass to the completion, default uses Nvidia API's expected model name. rate_limit: Optional rate limit key for rate limiting, default complies with Nvidia API's nemotron-parse limit. completion_kwargs: Keyword arguments to pass to the completion. Returns: Parsed response from the API. """ await GLOBAL_LIMITER.try_acquire( ("client|request", "nvidia/nemotron-parse"), rate_limit=rate_limit ) if api_key is None: api_key = os.environ["NVIDIA_API_KEY"] if isinstance(image, str): image_data: str = image else: image_data = Message.create_message(images=[image]).model_dump()["content"][0][ "image_url" ]["url"] tool_spec = ToolCall.from_name(tool_name).model_dump( exclude={"id": True, "function": {"arguments"}} ) response = await litellm.acompletion( model=model_name, messages=[{"role": "user", "content": f''}], tools=[tool_spec], tool_choice=tool_spec, api_key=api_key, api_base=api_base, # Explicitly specify OpenAI-compatible provider over Nvidia NIM provider, # so this works with both Nvidia API and DGX Cloud Lepton custom_llm_provider=litellm.types.utils.LlmProviders.CUSTOM_OPENAI, **completion_kwargs, ) if ( not isinstance(response, litellm.ModelResponse) or len(response.choices) != 1 or not isinstance(response.choices[0], litellm.Choices) ): raise NotImplementedError( f"Didn't yet handle choices shape of model response {response}." ) if response.choices[0].finish_reason == "length": image_desc = ( "(pre-encoded)" if isinstance(image, str) else f"of shape {image.shape}" ) raise NemotronLengthError( f"Model response {response} from tool {tool_name!r} indicates the input" f" image {image_desc} is too large or the model started babbling.", response.choices[0], # Include if callers want ) if ( response.choices[0].finish_reason != "tool_calls" or response.choices[0].message.tool_calls is None or len(response.choices[0].message.tool_calls) != 1 ): raise NotImplementedError( f"Didn't yet handle choice shape of model response {response}." ) args_json = response.choices[0].message.tool_calls[0]["function"]["arguments"] try: if tool_name == "markdown_bbox": (response,) = MatrixNemotronParseMarkdownBBox.validate_json(args_json) elif tool_name == "markdown_no_bbox": response = VectorNemotronParseMarkdown.validate_json(args_json) elif tool_name == "detection_only": (response,) = MatrixNemotronParseAnnotatedBBox.validate_json(args_json) else: assert_never(tool_name) except ValidationError as exc: raise NemotronBBoxError( f"nemotron-parse response {args_json} from tool {tool_name!r}" " has invalid bounding box." ) from exc return response @overload async def _call_sagemaker_api( image: "np.ndarray | str", tool_name: Literal["markdown_bbox"], endpoint_name: str = ..., aws_region: str = ..., model_name: str = ..., **completion_kwargs, ) -> list[NemotronParseMarkdownBBox]: ... @overload async def _call_sagemaker_api( image: "np.ndarray | str", tool_name: Literal["markdown_no_bbox"], endpoint_name: str = ..., aws_region: str = ..., model_name: str = ..., **completion_kwargs, ) -> list[NemotronParseMarkdown]: ... @overload async def _call_sagemaker_api( image: "np.ndarray | str", tool_name: Literal["detection_only"], endpoint_name: str = ..., aws_region: str = ..., model_name: str = ..., **completion_kwargs, ) -> list[NemotronParseAnnotatedBBox]: ... @retry( retry=retry_if_exception_type(NemotronBBoxError), stop=stop_after_attempt(3), before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING), ) async def _call_sagemaker_api( image: "np.ndarray | str", tool_name: NemotronParseToolName, endpoint_name: str = "nemotron-parse", aws_region: str = "us-west-2", model_name: str = "nvidia/nemotron-parse", **completion_kwargs, ) -> ( list[NemotronParseMarkdownBBox] | list[NemotronParseMarkdown] | list[NemotronParseAnnotatedBBox] ): """Call the AWS SageMaker API with an image via aiobotocore. Args: image: Image to parse, either a numpy array or a pre-encoded base64 data URI. tool_name: Name of the nemotron-parse tool. endpoint_name: Name of the AWS SageMaker endpoint, default assumes the name is 'nemotron-parse'. aws_region: AWS region where the endpoint is deployed, defaults to us-west-2. model_name: Model name to pass to the completion, default uses AWS Marketplace container's expected model name. completion_kwargs: Keyword arguments to pass to the endpoint. Returns: Parsed response from the API. """ # NOTE: since LiteLLM's AWS SageMaker driver does things like: # - Not supporting tool calling per # https://github.com/BerriAI/litellm/blob/v1.79.3-stable/litellm/llms/sagemaker/completion/transformation.py#L70-L71 # - Converting requests to use "inputs" (aligning with Hugging Face API) per # https://github.com/BerriAI/litellm/blob/v1.79.3-stable/litellm/llms/sagemaker/completion/transformation.py#L182 # We just use aiobotocore directly here tool_spec = ToolCall.from_name(tool_name).model_dump( exclude={"id": True, "function": {"arguments"}} ) payload = { # noqa: FURB173 "model": model_name, "messages": [Message.create_message(images=[image]).model_dump(mode="json")], "tools": [tool_spec], "tool_choice": tool_spec, **completion_kwargs, } try: session = get_session() except TypeError as exc: raise ImportError( "Calling nemotron-parse on AWS SageMaker requires installing with the" " 'sagemaker' extra for the 'aiobotocore' package." " Please `pip install paper-qa-nemotron[sagemaker]`." ) from exc async with session.create_client( "sagemaker-runtime", region_name=aws_region ) as client: response = await client.invoke_endpoint( EndpointName=endpoint_name, ContentType="application/json", Body=json.dumps(payload), ) response_body = await response["Body"].read() response = litellm.ModelResponse.model_validate_json(response_body.decode()) if len(response.choices) != 1 or not isinstance( response.choices[0], litellm.Choices ): raise NotImplementedError( f"Didn't yet handle choices shape of model response {response}." ) if response.choices[0].finish_reason == "length": image_desc = ( "(pre-encoded)" if isinstance(image, str) else f"of shape {image.shape}" ) raise NemotronLengthError( f"Model response {response} from tool {tool_name!r} indicates the input" f" image {image_desc} is too large or the model started babbling.", response.choices[0], # Include if callers want ) if ( response.choices[0].finish_reason != "stop" or response.choices[0].message.tool_calls is None or len(response.choices[0].message.tool_calls) != 1 ): raise NotImplementedError( f"Didn't yet handle choice shape of model response {response}." ) args_json = response.choices[0].message.tool_calls[0]["function"]["arguments"] try: if tool_name == "markdown_bbox": (response,) = MatrixNemotronParseMarkdownBBox.validate_json(args_json) elif tool_name == "markdown_no_bbox": response = VectorNemotronParseMarkdown.validate_json(args_json) elif tool_name == "detection_only": (response,) = MatrixNemotronParseAnnotatedBBox.validate_json(args_json) else: assert_never(tool_name) except ValidationError as exc: raise NemotronBBoxError( f"nemotron-parse response {args_json} from tool {tool_name!r}" " has invalid bounding box." ) from exc return response ================================================ FILE: packages/paper-qa-nemotron/src/paperqa_nemotron/py.typed ================================================ ================================================ FILE: packages/paper-qa-nemotron/src/paperqa_nemotron/reader.py ================================================ """Reader for PaperQA using Nvidia's nemotron-parse VLM.""" import asyncio import io import json import logging import os from collections.abc import Awaitable, Mapping from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor from contextlib import closing from typing import Any, Literal, cast import litellm import numpy as np import pypdfium2 as pdfium from aviary.core import encode_image_to_base64 from lmi.utils import gather_with_concurrency from paperqa.readers import PDFParserFn, resolve_page_range from paperqa.settings import ParsingSettings from paperqa.types import ParsedMedia, ParsedMetadata, ParsedText from paperqa.utils import ImpossibleParsingError from PIL import Image from tenacity import RetryError from paperqa_nemotron.api import ( CLASSIFICATIONS_WITH_MEDIA, NemotronBBoxError, NemotronLengthError, NemotronParseAnnotatedBBox, NemotronParseClassification, NemotronParseMarkdownBBox, _call_nvidia_api, _call_sagemaker_api, ) logger = logging.getLogger(__name__) WHITE_RGB = (255, 255, 255) # On DOI 10.1016/j.neuron.2011.12.023, 36-px was an insufficient border, # then on DOI 10.1111/jnc.13398, 42-px was an insufficient border, # then on DOI 10.1016/j.neuron.2011.12.023 (again), 56-px was an insufficient border, # all with temperature of 0 and DPI 300 DEFAULT_BORDER_SIZE = 60 # pixels def pad_image_with_border( image: "Image.Image", border: int | tuple[int, int] = DEFAULT_BORDER_SIZE, pad_color: float | tuple[float, ...] | str = WHITE_RGB, ) -> "tuple[Image.Image, int, int]": """Pad image with colored borders. Padding the border can improve nemotron-parse performance because now there's room to bound PDF artwork that extends to the edge of the PDF. Without a border margin, the bounding box can extend beyond [0, 1]. Args: image: Image to pad. border: Border size (pixels) to add on all sides. If a two-tuple it's the x border and y border, otherwise both x and y borders are symmetric. pad_color: Color to use for padding, default is white. Returns: Three-tuple of padded image and x + y image offset (pixels), where offsets indicate where the original image starts in the padded image. """ border_x, border_y = border if isinstance(border, tuple) else (border, border) # Create canvas with border on all sides, while not manipulating the original image orig_w, orig_h = image.size canvas = Image.new( image.mode, (orig_w + 2 * border_x, orig_h + 2 * border_y), pad_color # type: ignore[arg-type] ) # Paste original image onto canvas with border offset canvas.paste(image, (border_x, border_y)) return canvas, border_x, border_y def _render_page( path: str, page_num: int, dpi: int | None = 300, border: int | tuple[int, int] = DEFAULT_BORDER_SIZE, needs_bbox: bool = True, page_range: int | tuple[int, int] | None = None, ) -> tuple[int, str, "Image.Image", int, int, int, int]: """Render a single PDF page and pre-encode the API image as a base64 data URI. NOTE: keep this top-level for pickling support. Returns: Seven-tuple of (page_num, image_data_uri, rendered_page_pil, padded_height, padded_width, offset_x, offset_y). """ pdf_doc = pdfium.PdfDocument(path) with closing(pdf_doc): try: page = pdf_doc[page_num] except pdfium.PdfiumError as pdfium_exc: if not 0 <= page_num < len(pdf_doc): raise ValueError( f"Page range {page_range}'s value {page_num} is outside" f" the size of document {path!r}." ) from pdfium_exc raise render_kwargs: dict[str, Any] = {} if dpi is not None: render_kwargs["scale"] = dpi / 72 rendered_page = page.render(**render_kwargs) rendered_page_pil = rendered_page.to_pil() if needs_bbox: # Apply white border padding to increase bounding box reliability padded_pil, offset_x, offset_y = pad_image_with_border( rendered_page_pil, border ) image_data_uri = encode_image_to_base64(padded_pil, format="PNG") padded_height, padded_width = padded_pil.height, padded_pil.width else: image_data_uri = encode_image_to_base64(rendered_page_pil, format="PNG") offset_x = offset_y = padded_height = padded_width = 0 return ( page_num, image_data_uri, rendered_page_pil, padded_height, padded_width, offset_x, offset_y, ) async def parse_pdf_to_pages( path: str | os.PathLike, page_size_limit: int | None = None, page_range: int | tuple[int, int] | None = None, parse_media: bool = True, full_page: bool = False, dpi: int | None = 300, api_params: Mapping[str, Any] | None = None, concurrency: int | asyncio.Semaphore | None = 128, border: int | tuple[int, int] = DEFAULT_BORDER_SIZE, failover_parser: str | PDFParserFn | None = None, num_workers: int = min(os.cpu_count() or 1, 4), **kwargs: Any, ) -> ParsedText: """Parse a PDF using Nvidia's nemotron-parse VLM. Args: path: Path to the PDF file to parse. page_size_limit: Sensible character limit one page's text, used to catch bad PDF reads. page_range: Optional start_page or two-tuple of inclusive (start_page, end_page) to parse only specific pages, where pages are one-indexed. Leaving as the default of None will parse all pages. parse_media: Flag to also parse media (e.g. images, tables). full_page: Set True to screenshot the entire page as one image, instead of parsing individual images or tables. dpi: Optional DPI (dots per inch) for image resolution, if set as None then pypdfium2's default 1 scale will be employed. api_params: Optional parameters to pass to the nemotron-parse API. concurrency: Optional concurrency semaphore on concurrent processing of pages, use to put a ceiling on memory usage. Default is 128 to prioritize reader speed over memory, but not get obliterated by huge 1000-page PDFs. Set as None to disable concurrency limits, processing all pages at once. border: Border size (pixels) to add on all sides. If a two-tuple it's the x border and y border, otherwise both x and y borders are symmetric. failover_parser: Optional PDF parser to use when nemotron-parse fails on a given page. Can be a callable or an importable fully qualified name. Any metadata from the failover reader is not used (as of now). num_workers: Number of worker processes for parallel page rendering, default targets 4 processes. **kwargs: Keyword arguments passed to the failover parser, if specified. Otherwise they are thrown away. Returns: ParsedText with parsed content and metadata. """ if failover_parser is not None: failover_parser = ParsingSettings._resolve_parse_pdf(failover_parser) try: pdf_doc = pdfium.PdfDocument(path) except pdfium.PdfiumError as exc: raise ImpossibleParsingError( f"PDF reading via {pdfium.__name__} failed on the PDF at path {path!r}," " likely this PDF file is corrupt." ) from exc api_params = {"model_name": "nvidia/nemotron-parse"} | dict(api_params or {}) if api_params["model_name"].startswith("sagemaker/"): api_params["model_name"] = api_params["model_name"].removeprefix("sagemaker/") call_fn = _call_sagemaker_api else: call_fn = _call_nvidia_api # type: ignore[assignment] with closing(pdf_doc): page_count = len(pdf_doc) # Pre-render and send to model API in a pipeline needs_bbox = parse_media and not full_page path_str = str(path) render_args = [ (path_str, i, dpi, border, needs_bbox, page_range) for i in resolve_page_range(page_range, page_count) ] render_kwargs: dict[str, Any] = {} if dpi is not None: render_kwargs["scale"] = dpi / 72 async def call_failover( page_num: int, cause_exc: BaseException ) -> tuple[str, str | tuple[str, list[ParsedMedia]]]: logger.warning( f"Falling back to failover parser {failover_parser} for page {page_num}" f" of {path!r} due to {type(cause_exc).__name__}." ) fallback_parsed_text = cast(PDFParserFn, failover_parser)( path, page_size_limit=page_size_limit, page_range=page_num, parse_media=parse_media, full_page=full_page, dpi=dpi, api_params=api_params, concurrency=concurrency, border=border, **kwargs, ) if isinstance(fallback_parsed_text, Awaitable): fallback_parsed_text = await fallback_parsed_text if not isinstance(fallback_parsed_text.content, dict): raise NotImplementedError( f"Didn't yet handle the fallback parser {failover_parser}" " not giving dictionary content, got" f" {type(fallback_parsed_text.content).__name__}." ) from cause_exc return str(page_num), fallback_parsed_text.content[str(page_num)] async def process_page( i: int, image_data_uri: str, rendered_page_pil: "Image.Image", padded_height: int, padded_width: int, offset_x: int, offset_y: int, ) -> tuple[str, str | tuple[str, list[ParsedMedia]]]: """Process a pre-rendered page via the API and return its content.""" tool_name: Literal["markdown_bbox", "markdown_no_bbox"] = ( "markdown_bbox" if needs_bbox else "markdown_no_bbox" ) try: try: response = await call_fn( image=image_data_uri, tool_name=tool_name, **api_params ) except NemotronLengthError: if tool_name != "markdown_bbox": raise # Fallback to detection_only + markdown_no_bbox to reinvent # markdown_bbox, bypassing its length error detection_results = await call_fn( image=image_data_uri, tool_name="detection_only", **api_params ) async def extract_text( detection: NemotronParseAnnotatedBBox, ) -> NemotronParseMarkdownBBox: # Convert bbox from normalized [0, 1] to padded image pixel coordinates padded_bbox = detection.bbox.to_page_coordinates( padded_height, padded_width ) original_bbox = ( # xmin, ymin max(0, padded_bbox[0] - offset_x), max(0, padded_bbox[1] - offset_y), # xmax, ymax min(rendered_page_pil.width, padded_bbox[2] - offset_x), min(rendered_page_pil.height, padded_bbox[3] - offset_y), ) # Crop original image at bbox (without border) region_pil = rendered_page_pil.crop(original_bbox) # type: ignore[arg-type] # Use markdown_no_bbox to get text for this region # abandoning the text if we're still hitting a length error try: text: str | None = "\n\n".join( item.text for item in await call_fn( image=np.array(region_pil), tool_name="markdown_no_bbox", **api_params, ) ) except NemotronLengthError: logger.warning( "Suppressed NemotronLengthError during markdown_no_bbox" f" fallback for {detection.type} bbox on page {i + 1} of {path!r}.", ) text = None return NemotronParseMarkdownBBox( bbox=detection.bbox, type=detection.type, text=text ) response = await asyncio.gather( *(extract_text(d) for d in detection_results) ) except NemotronLengthError as length_err: # This length failure is from the detection_only tool if failover_parser is not None: return await call_failover(page_num=i + 1, cause_exc=length_err) raise RuntimeError( f"Failed to attain a valid response for page {i}" f" of PDF at path {path!r}" f" due to NemotronLengthError." " Perhaps try tweaking parameters such as" f" increasing DPI {dpi} or increasing API parameter's" f" temperature {api_params.get('temperature')}." ) from length_err except RetryError as model_err: inner_exc = model_err.last_attempt._exception if ( isinstance( inner_exc, (NemotronBBoxError, TimeoutError, litellm.Timeout) ) and failover_parser is not None ): return await call_failover(page_num=i + 1, cause_exc=inner_exc) if isinstance(inner_exc, NemotronBBoxError): # Nice-ify nemotron-parse failures to speed debugging raise RuntimeError( # noqa: TRY004 f"Failed to attain a valid response for page {i}" f" of PDF at path {path!r}" f" due to {type(inner_exc).__name__}." " Perhaps try tweaking parameters such as" f" increasing DPI {dpi} or increasing API parameter's" f" temperature {api_params.get('temperature')}." ) from model_err raise del image_data_uri # Free up memory as API call is done # Per https://docs.nvidia.com/nim/vision-language-models/1.5.0/examples/nemotron-parse/overview.html#nemotron-parse-overview # > It outputs text in reading order. # So according to that, we can just strictly join here. # In practice, this hasn't been strictly true at temperature T=1, # sometimes the model will get the ordering wrong. Unfortunately, # corrections such as sorting by bounding box are hard because of edge cases # such as two-column PDFs (where 'vertical then horizontal' ordering # is not a valid sorting heuristic) text = "\n\n".join(item.text or "" for item in response) # noqa: FURB143 if page_size_limit and len(text) > page_size_limit: raise ImpossibleParsingError( f"The text in page {i} of {page_count} was {len(text)} chars" f" long, which exceeds the {page_size_limit} char limit for the PDF" f" at path {path}." ) media: list[ParsedMedia] = [] if parse_media and full_page: img_bytes = io.BytesIO() rendered_page_pil.save(img_bytes, format="PNG") media_metadata = render_kwargs | { "type": "screenshot", "width": rendered_page_pil.width, "height": rendered_page_pil.height, } media_metadata["info_hashable"] = json.dumps(media_metadata, sort_keys=True) # Add page number after info_hashable so differing pages # don't break the cache key media_metadata["page_num"] = i + 1 media.append( ParsedMedia(index=0, data=img_bytes.getvalue(), info=media_metadata) ) elif parse_media: counters = dict.fromkeys(CLASSIFICATIONS_WITH_MEDIA, 0) for item in ( item for item in cast(list[NemotronParseMarkdownBBox], response) if item.type in CLASSIFICATIONS_WITH_MEDIA ): # Convert bbox from normalized [0, 1] to padded image pixel coordinates padded_bbox = item.bbox.to_page_coordinates(padded_height, padded_width) # Adjust bbox to account for padding offsets # Also if the bbox had extended into the padding zone, # clamp it here as we're ditching the padding original_bbox = ( # xmin, ymin max(0, padded_bbox[0] - offset_x), max(0, padded_bbox[1] - offset_y), # xmax, ymax min(rendered_page_pil.width, padded_bbox[2] - offset_x), min(rendered_page_pil.height, padded_bbox[3] - offset_y), ) region_pix = rendered_page_pil.crop(original_bbox) # type: ignore[arg-type] img_bytes = io.BytesIO() region_pix.save(img_bytes, format="PNG") media_metadata = render_kwargs | { "bbox": original_bbox, "type": item.type.name.lower(), "width": region_pix.width, "height": region_pix.height, } del region_pix # Free cropped image memory media_metadata["info_hashable"] = json.dumps( { k: ( v if k != "bbox" # Enables bbox deduplication based on whole pixels, # since <1-px differences are just noise else tuple(round(x) for x in cast(tuple, v)) ) for k, v in media_metadata.items() }, sort_keys=True, ) # Add page number after info_hashable so differing pages # don't break the cache key media_metadata["page_num"] = i + 1 media.append( ParsedMedia( index=counters[item.type], data=img_bytes.getvalue(), text=( item.text if item.type == NemotronParseClassification.TABLE else None ), info=media_metadata, ) ) counters[item.type] += 1 return str(i + 1), text if not parse_media else (text, media) # Pipeline rendering with API calls: each page is rendered then immediately # sent to the API, overlapping compute-bound rendering with network-bound waits loop = asyncio.get_running_loop() executor = ( ProcessPoolExecutor(max_workers=num_workers) if num_workers > 1 and len(render_args) > 1 else None ) async def render_and_process( page_args: tuple, ) -> tuple[str, str | tuple[str, list[ParsedMedia]]]: if executor is not None: rendered = await loop.run_in_executor(executor, _render_page, *page_args) else: rendered = _render_page(*page_args) return await process_page(*rendered) content: dict[str, str | tuple[str, list[ParsedMedia]]] = {} total_length = count_media = 0 try: gather = ( asyncio.gather(*(render_and_process(args) for args in render_args)) if concurrency is None else gather_with_concurrency( concurrency, (render_and_process(args) for args in render_args) ) ) for page_num, page_content in await gather: content[page_num] = page_content if parse_media: page_text, page_media = page_content # type: ignore[misc] total_length += len(page_text) count_media += len(page_media) else: total_length += len(page_content) finally: if executor is not None: executor.shutdown(wait=True) # No need to reflect border or api_params such as api_base or temperature here multimodal_string = ( f"|multimodal|dpi={dpi}|mode={'full-page' if full_page else 'individual'}" ) metadata = ParsedMetadata( parsing_libraries=[ f"{pdfium.__name__} ({pdfium.version.PYPDFIUM_INFO})", api_params["model_name"], ], total_parsed_text_length=total_length, count_parsed_media=count_media, name=( f"pdf|page_range={str(page_range).replace(' ', '')}" f"{multimodal_string if parse_media else ''}" ), ) return ParsedText(content=content, metadata=metadata) ================================================ FILE: packages/paper-qa-nemotron/tests/cassettes/TestNvidiaAPI.test_detection_only[0].yaml ================================================ interactions: - 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PaSa can autonomously make a series of decisions, including invoking search tools, reading papers, and selecting relevant references, to ultimately obtain comprehensive and accurate results for complex scholarly queries. We optimize PaSa using reinforcement learning with a synthetic dataset, AutoScholarQuery, which includes 35k fine-grained academic queries and corresponding papers sourced from top-tier AI conference publications. Additionally, we develop RealScholarQuery, a benchmark collecting real-world academic queries to assess PaSa performance in more realistic scenarios. Despite being trained on synthetic data, PaSa significantly outperforms existing baselines on RealScholarQuery, including Google, Google Scholar, Google with GPT-4 for paraphrased queries, chatGPT (search-enabled GPT-4o), GPT-o1, and PaSa-GPT-4o (PaSa implemented by prompting GPT-4o). Notably, PaSa-7B surpasses the best Google-based baseline, Google with GPT-4o, by 37.78% in recall@20 and 39.90% in recall@50. 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It also exceeds PaSa- GPT-4o by 30.36% in recall and 4.25% in precision. Model, datasets, and code are available at https://github.com/bytedance/pasa.\\n\\n## 1 Introduction\\n\\nAcademic paper search lies at the core of research yet represents a particularly challenging information retrieval task. It requires long-tail specialized knowledge, comprehensive survey-level coverage, and the ability to address fine-grained queries. For instance, consider the query: _\\\"Which studies have focused on non-stationary reinforcement learning using value-based methods, specifically UCB-based algorithms?\\\"_ While widely used academic search systems like Google Scholar are effective for general queries, they often fall short when addressing these complex queries (Gusenbauer and Haddaway, 2020). Consequently, researchers frequently spend substantial time conducting literature surveys (Kingsley et al., 2011; Gusenbauer and Haddaway, 2021).\\n\\nThe advancements in large language models (LLMs) (OpenAI, 2023; Anthropic, 2024; Gemini, 2023; Yang et al., 2024) have inspired numerous studies leveraging LLMs to enhance information retrieval, particularly by refining or reformulating search queries to improve retrieval quality (Alaofi et al., 2023; Li et al., 2023; Ma et al., 2023; Peng et al., 2024). In academic search, however, the process goes beyond simple retrieval. Human researchers not only use search tools, but also engage in deeper activities, such as reading relevant papers and checking citations, to perform comprehensive and accurate literature surveys.\\n\\n\\\\*Equal contribution. \\u2020Corresponding author.\\n\\n1\\n\\n**Paper Search**\\n\\n**Yichen He**\\\\*\\\\*1 **Guanhua Huang**\\\\*1 **Piyuan Feng**1 **Yuan Lin**\\u2020**1\\n\\n**Yuchen Zhang**1 **Hang Li**1 **Weinan E**2\\n\\n\\u2020ByteDance Research 2Peking University\\n\\n`{hyc,huangguanhua,fpy,linyuan.0}@bytedance.com, {zhangyuchen.zyc,lihang.lh}@bytedance.com, weinan@math.pku.edu.cn`\\n\\nDemo: https://pasa-agent.ai\\n\\nerrXiv:Jan 2025\"}]"}}],"reasoning_content":null},"logprobs":null,"finish_reason":"stop","stop_reason":null}],"service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":{"prompt_tokens":5,"total_tokens":942,"completion_tokens":937,"prompt_tokens_details":null},"prompt_logprobs":null,"kv_transfer_params":null}' headers: Access-Control-Expose-Headers: - nvcf-reqid Connection: - keep-alive Content-Length: - "4030" Content-Type: - application/json Date: - Fri, 21 Nov 2025 01:05:33 GMT Nvcf-Reqid: - 06dc5c0a-49d1-4eb5-bfaf-c9de94e74837 Nvcf-Status: - fulfilled Server: - uvicorn Vary: - Origin status: code: 200 message: OK version: 1 ================================================ FILE: packages/paper-qa-nemotron/tests/conftest.py ================================================ from collections.abc import AsyncIterator from pathlib import Path from typing import Any import httpx_aiohttp import litellm.llms.custom_httpx.aiohttp_transport import pytest import vcr.stubs.httpcore_stubs from lmi.utils import ( ANTHROPIC_API_KEY_HEADER, CROSSREF_KEY_HEADER, OPENAI_API_KEY_HEADER, SEMANTIC_SCHOLAR_KEY_HEADER, ) TESTS_DIR = Path(__file__).parent CASSETTES_DIR = TESTS_DIR / "cassettes" @pytest.fixture(scope="session", name="vcr_config") def fixture_vcr_config() -> dict[str, Any]: return { "filter_headers": [ CROSSREF_KEY_HEADER, SEMANTIC_SCHOLAR_KEY_HEADER, OPENAI_API_KEY_HEADER, # Works for Nvidia API key too as it's OpenAI-compatible ANTHROPIC_API_KEY_HEADER, "cookie", ], "record_mode": "once", "cassette_library_dir": str(CASSETTES_DIR), # "drop_unused_requests": True, # Restore after https://github.com/kevin1024/vcrpy/issues/961 } class PreReadCompatibleAiohttpResponseStream( httpx_aiohttp.transport.AiohttpResponseStream ): """aiohttp-backed response stream that works if the response was pre-read.""" async def __aiter__(self) -> AsyncIterator[bytes]: with httpx_aiohttp.transport.map_aiohttp_exceptions(): if self._aiohttp_response._body is not None: # Happens if some intermediary called `await _aiohttp_response.read()` # TODO: take into account chunk size yield self._aiohttp_response._body else: async for chunk in self._aiohttp_response.content.iter_chunked( self.CHUNK_SIZE ): yield chunk async def _vcr_handle_async_request( cassette, # noqa: ARG001 real_handle_async_request, self, real_request, ): """VCR handler that only sends, not possibly recording or playing back responses.""" return await real_handle_async_request(self, real_request) # Permanently patch the original response stream, # to work around https://github.com/karpetrosyan/httpx-aiohttp/issues/23 # and https://github.com/BerriAI/litellm/issues/11724 httpx_aiohttp.transport.AiohttpResponseStream = ( # type: ignore[misc] litellm.llms.custom_httpx.aiohttp_transport.AiohttpResponseStream # type: ignore[misc] ) = PreReadCompatibleAiohttpResponseStream # type: ignore[assignment] # Permanently patch vcrpy's async VCR recording functionality, # to work around https://github.com/kevin1024/vcrpy/issues/944 vcr.stubs.httpcore_stubs._vcr_handle_async_request = _vcr_handle_async_request ================================================ FILE: packages/paper-qa-nemotron/tests/test_api.py ================================================ import http from pathlib import Path import litellm import numpy as np import pypdfium2 as pdfium import pytest from pydantic import ValidationError from tenacity import Future, RetryCallState from paperqa_nemotron.api import ( NemotronParseAnnotatedBBox, NemotronParseBBox, NemotronParseClassification, NemotronParseMarkdown, NemotronParseMarkdownBBox, _call_nvidia_api, _call_sagemaker_api, _wait_exponential_for_nvidia_api_retry, ) REPO_ROOT = Path(__file__).parents[3] STUB_DATA_DIR = REPO_ROOT / "tests" / "stub_data" class TestNemotronParseBBox: def test_bbox_validation(self) -> None: bbox = NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=0.9, ymin=0.2, ymax=0.8) assert bbox.xmin == 0.1 assert bbox.xmax == 0.9 assert bbox.ymin == 0.2 assert bbox.ymax == 0.8 bbox_full = NemotronParseBBox(xmin=0.0, xmax=1.0, ymin=0.0, ymax=1.0) assert bbox_full.xmin == 0.0 assert bbox_full.xmax == 1.0 assert bbox_full.ymin == 0.0 assert bbox_full.ymax == 1.0 with pytest.raises(ValidationError, match="greater than or equal to 0"): NemotronParseBBox(xmin=-0.1, xmax=0.5, ymin=0.2, ymax=0.8) with pytest.raises(ValidationError, match="less than or equal to 1"): NemotronParseBBox(xmin=1.1, xmax=1.5, ymin=0.2, ymax=0.8) with pytest.raises(ValidationError, match="greater than or equal to 0"): NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=-0.5, ymin=0.2, ymax=0.8) with pytest.raises(ValidationError, match="less than or equal to 1"): NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=1.5, ymin=0.2, ymax=0.8) with pytest.raises(ValidationError, match="greater than or equal to 0"): NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=0.5, ymin=-0.2, ymax=0.8) with pytest.raises(ValidationError, match="less than or equal to 1"): NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=0.5, ymin=1.2, ymax=1.8) with pytest.raises(ValidationError, match="greater than or equal to 0"): NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=0.5, ymin=0.2, ymax=-0.8) with pytest.raises(ValidationError, match="less than or equal to 1"): NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=0.5, ymin=0.2, ymax=1.8) with pytest.raises(ValidationError, match="xmin must be less than xmax"): NemotronParseBBox(xmin=0.5, xmax=0.5, ymin=0.2, ymax=0.8) with pytest.raises(ValidationError, match="xmin must be less than xmax"): NemotronParseBBox(xmin=0.7, xmax=0.3, ymin=0.2, ymax=0.8) with pytest.raises(ValidationError, match="ymin must be less than ymax"): NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=0.5, ymin=0.5, ymax=0.5) with pytest.raises(ValidationError, match="ymin must be less than ymax"): NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=0.5, ymin=0.8, ymax=0.2) def test_bbox_to_page_coordinates(self) -> None: bbox = NemotronParseBBox(xmin=0.1, xmax=0.9, ymin=0.2, ymax=0.8) assert bbox.to_page_coordinates(height=1000, width=800) == pytest.approx( (80.0, 200.0, 720.0, 800.0) ) # Also check different page dimensions assert bbox.to_page_coordinates(height=100, width=200) == pytest.approx( (20.0, 20.0, 180.0, 80.0) ) @pytest.mark.parametrize( ("bbox1_coords", "bbox2_coords", "expected_iou"), [ # Identical boxes -> IoU = 1.0 ((0.1, 0.5, 0.2, 0.6), (0.1, 0.5, 0.2, 0.6), 1.0), # No overlap -> IoU = 0.0 ((0.0, 0.2, 0.0, 0.2), (0.5, 0.7, 0.5, 0.7), 0.0), # Partial overlap (50% horizontal) -> IoU = 1/3 ((0.0, 0.4, 0.0, 0.4), (0.2, 0.6, 0.0, 0.4), 1 / 3), ], ids=["identical", "no_overlap", "partial_overlap"], ) def test_iou( self, bbox1_coords: tuple[float, float, float, float], bbox2_coords: tuple[float, float, float, float], expected_iou: float, ) -> None: bbox1 = NemotronParseBBox.from_coordinates(bbox1_coords) bbox2 = NemotronParseBBox.from_coordinates(bbox2_coords) assert bbox1.iou(bbox2) == pytest.approx(expected_iou) def test_union(self) -> None: # Test superset creation with different boxes bbox1 = NemotronParseBBox.from_coordinates((0.1, 0.5, 0.2, 0.6)) bbox2 = NemotronParseBBox.from_coordinates((0.3, 0.7, 0.1, 0.5)) union = bbox1.union(bbox2) assert (union.xmin, union.xmax, union.ymin, union.ymax) == (0.1, 0.7, 0.1, 0.6) # Test identical boxes return same bbox bbox3 = NemotronParseBBox.from_coordinates((0.1, 0.5, 0.2, 0.6)) assert bbox1.union(bbox3) == bbox1 class TestMergeWithDetection: def test_merge_empty_inputs(self) -> None: """Test edge cases with empty markdown or detection results.""" sample_bbox = NemotronParseBBox.from_coordinates((0.1, 0.5, 0.2, 0.6)) # Empty detection -> returns markdown as-is markdown_results = [ NemotronParseMarkdownBBox( bbox=sample_bbox, type=NemotronParseClassification.TEXT, text="Sample" ) ] merged = NemotronParseMarkdownBBox.merge_with_detection( markdown_results, [], iou_threshold=0.975 ) assert merged == markdown_results # Empty markdown -> detection included with text=None detection_results = [ NemotronParseAnnotatedBBox( bbox=sample_bbox, type=NemotronParseClassification.TEXT ) ] merged = NemotronParseMarkdownBBox.merge_with_detection( [], detection_results, iou_threshold=0.975 ) assert len(merged) == 1 assert merged[0].bbox == sample_bbox assert merged[0].text is None def test_merge_unmatched_detection(self) -> None: """Test that unmatched detections are added (different location, type, or low IoU).""" markdown_bbox = NemotronParseBBox.from_coordinates((0.1, 0.5, 0.2, 0.6)) markdown_results = [ NemotronParseMarkdownBBox( bbox=markdown_bbox, type=NemotronParseClassification.TEXT, text="Sample text", ) ] # Different location (no overlap) detection_far = NemotronParseAnnotatedBBox( bbox=NemotronParseBBox.from_coordinates((0.6, 0.9, 0.7, 0.95)), type=NemotronParseClassification.PICTURE, ) merged = NemotronParseMarkdownBBox.merge_with_detection( markdown_results, [detection_far], iou_threshold=0.975 ) assert len(merged) == 2 assert merged[0].text == "Sample text" assert merged[1].bbox == detection_far.bbox assert merged[1].text is None # Same bbox but different type detection_wrong_type = NemotronParseAnnotatedBBox( bbox=markdown_bbox, type=NemotronParseClassification.TABLE ) merged = NemotronParseMarkdownBBox.merge_with_detection( markdown_results, [detection_wrong_type], iou_threshold=0.975 ) assert len(merged) == 2 assert merged[1].type == NemotronParseClassification.TABLE assert merged[1].text is None # Same type but IoU below threshold detection_low_iou = NemotronParseAnnotatedBBox( bbox=NemotronParseBBox.from_coordinates((0.3, 0.7, 0.4, 0.8)), type=NemotronParseClassification.TEXT, ) merged = NemotronParseMarkdownBBox.merge_with_detection( markdown_results, [detection_low_iou], iou_threshold=0.975 ) assert len(merged) == 2 assert merged[0].bbox == markdown_bbox # Original preserved assert merged[1].text is None # Unmatched detection def test_merge_matched_detection(self) -> None: """Test successful merging: superset bbox, text preserved.""" # Slightly different bboxes that should merge markdown_bbox = NemotronParseBBox.from_coordinates((0.11, 0.90, 0.20, 0.80)) detection_bbox = NemotronParseBBox.from_coordinates((0.10, 0.89, 0.20, 0.80)) assert markdown_bbox.iou(detection_bbox) > 0.95 # Verify high IoU markdown_results = [ NemotronParseMarkdownBBox( bbox=markdown_bbox, type=NemotronParseClassification.TABLE, text="| col1 | col2 |\n| a | b |", ) ] detection_results = [ NemotronParseAnnotatedBBox( bbox=detection_bbox, type=NemotronParseClassification.TABLE ) ] merged = NemotronParseMarkdownBBox.merge_with_detection( markdown_results, detection_results, iou_threshold=0.95 ) assert len(merged) == 1 # Superset bbox contains both assert merged[0].bbox == NemotronParseBBox.from_coordinates( (0.10, 0.90, 0.20, 0.80) ) # Text preserved from markdown assert merged[0].text == "| col1 | col2 |\n| a | b |" def test_merge_multiple_items(self) -> None: markdown_results = [ NemotronParseMarkdownBBox( bbox=NemotronParseBBox.from_coordinates((0.0, 0.4, 0.0, 0.3)), type=NemotronParseClassification.TITLE, text="Title", ), NemotronParseMarkdownBBox( bbox=NemotronParseBBox.from_coordinates((0.0, 0.9, 0.35, 0.65)), type=NemotronParseClassification.TEXT, text="Body text", ), NemotronParseMarkdownBBox( bbox=NemotronParseBBox.from_coordinates((0.2, 0.8, 0.7, 0.95)), type=NemotronParseClassification.TABLE, text="Table content", ), ] # Detection results: only provide refinement for TEXT and TABLE detection_results = [ NemotronParseAnnotatedBBox( bbox=NemotronParseBBox.from_coordinates((0.0, 0.9, 0.35, 0.65)), type=NemotronParseClassification.TEXT, ), # TABLE bbox with very high IoU (near identical) NemotronParseAnnotatedBBox( bbox=NemotronParseBBox.from_coordinates((0.2, 0.8, 0.7, 0.95)), type=NemotronParseClassification.TABLE, ), ] merged = NemotronParseMarkdownBBox.merge_with_detection( markdown_results, detection_results, iou_threshold=0.90 ) assert len(merged) == 3 # Title: no matching detection, keeps original assert merged[0].bbox == markdown_results[0].bbox assert merged[0].text == "Title" # TEXT: perfect match, superset bbox (identical in this case) assert merged[1].bbox == markdown_results[1].bbox.union( detection_results[0].bbox ) assert merged[1].text == "Body text" # TABLE: perfect IoU match, superset bbox (identical in this case) assert merged[2].bbox == markdown_results[2].bbox.union( detection_results[1].bbox ) assert merged[2].text == "Table content" @pytest.mark.parametrize( ("exc", "expected_backoff"), [ pytest.param(TimeoutError(), True, id="TimeoutError-has-backoff"), pytest.param( litellm.Timeout( message="Request timed out", model="stub", llm_provider=litellm.LlmProviders.CUSTOM, exception_status_code=http.HTTPStatus.REQUEST_TIMEOUT, ), False, id="litellm-Timeout-no-backoff", ), ], ) def test_wait_exponential_for_nvidia_api_retry( exc: BaseException, expected_backoff: bool ) -> None: """Test we properly handle exponential backoff for Nvidia API.""" retry_state = RetryCallState( retry_object=None, # type: ignore[arg-type] fn=None, args=(), kwargs={}, ) retry_state.outcome = Future.construct( attempt_number=1, value=exc, has_exception=True ) retry_state.attempt_number = 1 wait_time = _wait_exponential_for_nvidia_api_retry(retry_state) if expected_backoff: assert wait_time > 0 else: assert wait_time == 0 @pytest.fixture(name="pdf_page_np") def fixture_pdf_page_np() -> np.ndarray: pdf_doc = pdfium.PdfDocument(STUB_DATA_DIR / "pasa.pdf") # nemotron-parse's markdown_no_bbox tool will start # babbling \\n if using default scale=1 page_np = pdf_doc[0].render(scale=2).to_numpy() assert page_np.shape == (1684, 1191, 3), "Expected particular page size" return page_np class TestNvidiaAPI: @pytest.mark.vcr @pytest.mark.parametrize("temperature", [0, 1]) @pytest.mark.asyncio async def test_markdown_bbox( self, pdf_page_np: np.ndarray, temperature: float ) -> None: response = await _call_nvidia_api( pdf_page_np, tool_name="markdown_bbox", temperature=temperature ) assert response for r in response: assert isinstance(r, NemotronParseMarkdownBBox) assert isinstance(r.bbox, NemotronParseBBox) assert r.type assert r.text @pytest.mark.vcr @pytest.mark.parametrize("temperature", [0, 1]) @pytest.mark.asyncio async def test_markdown_no_bbox( self, pdf_page_np: np.ndarray, temperature: float ) -> None: response = await _call_nvidia_api( pdf_page_np, tool_name="markdown_no_bbox", temperature=temperature ) assert response for r in response: assert isinstance(r, NemotronParseMarkdown) assert r.text @pytest.mark.vcr @pytest.mark.parametrize("temperature", [0, 1]) @pytest.mark.asyncio async def test_detection_only( self, pdf_page_np: np.ndarray, temperature: float ) -> None: response = await _call_nvidia_api( pdf_page_np, tool_name="detection_only", temperature=temperature ) assert response for r in response: assert isinstance(r, NemotronParseAnnotatedBBox) assert isinstance(r.bbox, NemotronParseBBox) assert r.type @pytest.mark.skip(reason="Uncomment to test with AWS SageMaker") class TestSageMakerAPI: @pytest.mark.flaky(reruns=2, only_rerun=["AssertionError"]) @pytest.mark.parametrize("temperature", [0, 1]) @pytest.mark.asyncio async def test_markdown_bbox( self, pdf_page_np: np.ndarray, temperature: float ) -> None: response = await _call_sagemaker_api( pdf_page_np, tool_name="markdown_bbox", temperature=temperature ) assert response for r in response: assert isinstance(r, NemotronParseMarkdownBBox) assert isinstance(r.bbox, NemotronParseBBox) assert r.type assert r.text @pytest.mark.parametrize("temperature", [0, 1]) @pytest.mark.asyncio async def test_markdown_no_bbox( self, pdf_page_np: np.ndarray, temperature: float ) -> None: response = await _call_sagemaker_api( pdf_page_np, tool_name="markdown_no_bbox", temperature=temperature ) assert response for r in response: assert isinstance(r, NemotronParseMarkdown) assert r.text @pytest.mark.parametrize("temperature", [0, 1]) @pytest.mark.asyncio async def test_detection_only( self, pdf_page_np: np.ndarray, temperature: float ) -> None: response = await _call_sagemaker_api( pdf_page_np, tool_name="detection_only", temperature=temperature ) assert response for r in response: assert isinstance(r, NemotronParseAnnotatedBBox) assert isinstance(r.bbox, NemotronParseBBox) assert r.type ================================================ FILE: packages/paper-qa-nemotron/tests/test_paperqa_nemotron.py ================================================ import base64 import json import re from pathlib import Path from typing import Any, cast from unittest.mock import MagicMock, patch import litellm import pytest from lmi.utils import bytes_to_string from paperqa import Doc, Docs, Settings from paperqa.readers import PDFParserFn, chunk_pdf from paperqa.types import ParsedMetadata, ParsedText from paperqa.utils import ImpossibleParsingError, get_citation_ids from PIL import Image from tenacity import Future, RetryError from paperqa_nemotron import parse_pdf_to_pages from paperqa_nemotron.api import NemotronBBoxError, NemotronLengthError from paperqa_nemotron.reader import _render_page, pad_image_with_border REPO_ROOT = Path(__file__).parents[3] STUB_DATA_DIR = REPO_ROOT / "tests" / "stub_data" @pytest.mark.flaky(reruns=2, only_rerun=["RuntimeError", "AssertionError"]) @pytest.mark.parametrize( "api_params_base", [ pytest.param({}, id="nvidia"), # Uncomment to test with AWS SageMaker # pytest.param({"model_name": "sagemaker/nvidia/nemotron-parse"}, id="sagemaker"), ], ) @pytest.mark.asyncio async def test_parse_pdf_to_pages(api_params_base: dict[str, Any]) -> None: assert isinstance(parse_pdf_to_pages, PDFParserFn) filepath = STUB_DATA_DIR / "pasa.pdf" # Lower temperature a bit so shape assertions are more reliable, # and use null DPI here as later 'high DPI' assertions compare # against the 'default' DPI from pypdfium2 parsed_text = await parse_pdf_to_pages( filepath, dpi=None, api_params={"temperature": 0.5} | api_params_base ) assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert len(parsed_text.content) == 15, "Expected all pages to be parsed" assert "1" in parsed_text.content, "Parsed text should contain page 1" assert isinstance(parsed_text.content["1"], tuple) p1_text = parsed_text.content["1"][0] # Don't match Abstract as sometimes nemotron-parse places authors or organizations # between Abstract and Introduction matches = re.findall( r"(?:###? 1 Introduction[\n]+)?We introduce Pa ?S[as]," r" an advanced Paper Search agent powered by large language models\.", p1_text, ) assert len(matches) == 1, f"Parsing failed to handle abstract in {p1_text}." assert ( p1_text.count("outperforms existing") == 1 ), "Test expects one match of this substring" col_1_bottom_idx = p1_text.index("outperforms existing") assert ( p1_text.count("address fine-grained") == 1 ), "Test expects one match of this substring" col_2_top_idx = p1_text.index("address fine-grained") assert col_1_bottom_idx < col_2_top_idx, "Expected column ordering to be correct" # Check the images in Figure 1 assert not isinstance(parsed_text.content["2"], str) p2_text, p2_media = parsed_text.content["2"] assert "Figure 1" in p2_text, "Expected Figure 1 title" assert "Crawler" in p2_text, "Expected Figure 1 contents" (p2_image,) = [m for m in p2_media if m.info["type"] == "picture"] assert p2_image.index == 0 assert p2_image.info["page_num"] == 2 assert p2_image.info["height"] == pytest.approx(130, rel=0.25) assert p2_image.info["width"] == pytest.approx(452, rel=0.25) p2_bbox = p2_image.info["bbox"] assert isinstance(p2_bbox, tuple) for i, value in enumerate((71, 71.40, 522, 213.00)): assert p2_bbox[i] == pytest.approx(value, rel=0.275 if value < 100 else 0.15) assert isinstance(p2_image.data, bytes) # Check the image is valid base64 base64_data = bytes_to_string(p2_image.data) assert base64_data assert base64.b64decode(base64_data, validate=True) == p2_image.data # Check we can round-trip serialize the image serde_p2_image = type(p2_image).model_validate_json(p2_image.model_dump_json()) assert serde_p2_image == p2_image # Check useful attributes are present and are JSON serializable json.dumps(p2_image.info) for attr in ("width", "height"): assert ( p2_image.info[attr] == serde_p2_image.info[attr] ), "Expected serialization to match original" dim = p2_image.info[attr] assert isinstance(dim, int | float) assert dim > 0, "Edge length should be positive" # Check Figure 1 can be used to answer questions doc = Doc( docname="He2025", dockey="stub", citation=( 'He, Yichen, et al. "PaSa: An LLM Agent for Comprehensive Academic Paper' ' Search." *arXiv*, 2025, arXiv:2501.10120v1. Accessed 2025.' ), ) texts = chunk_pdf(parsed_text, doc=doc, chunk_chars=3000, overlap=100) fig_1_text = texts[2] assert ( "Figure 1: Architecture of PaSa" in fig_1_text.text ), "Expecting Figure 1 for the test to work" assert fig_1_text.media, "Expecting media to test multimodality" fig_1_text.text = "stub" # Replace text to confirm multimodality works docs = Docs() assert await docs.aadd_texts(texts=[fig_1_text], doc=doc) for query, answer_checks in ( ("What actions can the Crawler take?", [(("search", "expand", "stop"), 2)]), ("What actions can the Selector take?", [(("select", "drop"), 2)]), ( "How many User Query blue boxes are there, and what are they connected to?", [r"two|2|(?=.*paper queue)(?=.*selector)"], ), ): session = await docs.aquery(query=query) assert session.contexts, "Expected contexts to be generated" assert all( c.text.text == fig_1_text.text and c.text.media == fig_1_text.media for c in session.contexts ), "Expected context to reuse Figure 1's text and media" # Remove citations so numeric assertions don't have false positives raw_answer_no_citations = session.raw_answer for key in get_citation_ids(session.raw_answer): raw_answer_no_citations = raw_answer_no_citations.replace(f"({key})", "") for check in answer_checks: answer_lower = raw_answer_no_citations.lower() if isinstance(check, str): assert re.search( check, answer_lower ), f"Expected {raw_answer_no_citations=} to match pattern {check!r}" else: substrings, min_count = cast(tuple[tuple[str, ...], int], check) assert ( sum(x in answer_lower for x in substrings) >= min_count ), f"Expected {raw_answer_no_citations=} to have {substrings} present" # Let's check the full page parsing behavior parsed_text_full_page = await parse_pdf_to_pages( filepath, dpi=None, full_page=True, api_params=api_params_base ) assert isinstance(parsed_text_full_page.content, dict) assert len(parsed_text_full_page.content) == 15, "Expected all pages to be parsed" assert "1" in parsed_text_full_page.content, "Parsed text should contain page 1" assert "2" in parsed_text_full_page.content, "Parsed text should contain page 2" for page_num in ("1", "2"): page_content = parsed_text_full_page.content[page_num] assert not isinstance(page_content, str), f"Page {page_num} should have images" # Check each page has exactly one image page_text, (full_page_image,) = page_content assert page_text assert full_page_image.index == 0, "Full page image should have index 0" assert full_page_image.info["type"] == "screenshot" assert full_page_image.info["page_num"] == int(page_num) assert full_page_image.info["height"] == pytest.approx(842, rel=0.01) assert full_page_image.info["width"] == pytest.approx(596, rel=0.01) assert isinstance(full_page_image.data, bytes) assert full_page_image.data, "Full page image should have data" # Check useful attributes are present and are JSON serializable json.dumps(p2_image.info) for attr in ("width", "height"): dim = full_page_image.info[attr] assert isinstance(dim, int | float) assert dim > 0, "Edge length should be positive" # Check our ability to get a high DPI, and lower temperature a bit # so shape assertions are more reliable parsed_text_high_dpi = await parse_pdf_to_pages( filepath, dpi=216, api_params={"temperature": 0.5} | api_params_base ) assert isinstance(parsed_text_high_dpi.content, dict) assert len(parsed_text_high_dpi.content) == 15, "Expected all pages to be parsed" assert not isinstance(parsed_text_high_dpi.content["2"], str) p2_text_high_dpi, p2_media_high_dpi = parsed_text_high_dpi.content["2"] assert "Figure 1" in p2_text_high_dpi, "Expected Figure 1 title" assert "Crawler" in p2_text_high_dpi, "Expected Figure 1 contents" (p2_image_high_dpi,) = [m for m in p2_media_high_dpi if m.info["type"] == "picture"] assert p2_image_high_dpi.info["scale"] == 3 assert p2_image_high_dpi.info["height"] / p2_image.info["height"] == pytest.approx( # type: ignore[operator] 3, rel=0.2 ) assert p2_image_high_dpi.info["width"] / p2_image.info["width"] == pytest.approx( # type: ignore[operator] 3, rel=0.2 ) # Check the no-media behavior parsed_text_no_media = await parse_pdf_to_pages( filepath, parse_media=False, api_params=api_params_base ) assert isinstance(parsed_text_no_media.content, dict) assert all(isinstance(c, str) for c in parsed_text_no_media.content.values()) assert len(parsed_text_no_media.content) == 15, "Expected all pages to be parsed" # Check metadata for pt in ( parsed_text, parsed_text_full_page, parsed_text_high_dpi, parsed_text_no_media, ): assert "pypdfium2" in pt.metadata.parsing_libraries[0] assert "nemotron-parse" in pt.metadata.parsing_libraries[1] assert pt.metadata.name assert "pdf" in pt.metadata.name assert "page_range=None" in pt.metadata.name # Check commonalities across all modes assert ( len(parsed_text.content) == len(parsed_text_full_page.content) == len(parsed_text_high_dpi.content) == len(parsed_text_no_media.content) ), "All modes should parse the same number of pages" @pytest.mark.asyncio async def test_page_range() -> None: filepath = STUB_DATA_DIR / "pasa.pdf" parsed_text_p1 = await parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=1) assert isinstance(parsed_text_p1.content, dict) assert list(parsed_text_p1.content) == ["1"] assert parsed_text_p1.metadata.name assert "page_range=1" in parsed_text_p1.metadata.name parsed_text_p1_2 = await parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=(1, 2)) assert isinstance(parsed_text_p1_2.content, dict) assert list(parsed_text_p1_2.content) == ["1", "2"] assert parsed_text_p1_2.metadata.name assert "page_range=(1,2)" in parsed_text_p1_2.metadata.name # NOTE: exceeds 15-page PDF length parsed_text_p1_20 = await parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=(1, 20)) assert isinstance(parsed_text_p1_20.content, dict) assert list(parsed_text_p1_20.content) == [ str(i) for i in range(1, 15 + 1) ], "Expected pages to be truncated to 15 or us to get blown up" assert parsed_text_p1_20.metadata.name assert "page_range=(1,20)" in parsed_text_p1_20.metadata.name @pytest.mark.skip(reason="Nemotron Parse cannot handle duplicate_media.pdf reliably") @pytest.mark.asyncio async def test_media_deduplication() -> None: parsed_text = await parse_pdf_to_pages( STUB_DATA_DIR / "duplicate_media.pdf", api_params={"temperature": 0} ) assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert len(parsed_text.content) == 5, "Expected full PDF read" all_media = [m for _, media in parsed_text.content.values() for m in media] # type: ignore[misc] all_images = [m for m in all_media if m.info.get("type") == "picture"] assert len(all_images) == 5, "Expected each image (one/page) to be read" assert ( len({m for m in all_images if cast(int, m.info["page_num"]) > 1}) <= 2 ), "Expected images on all pages beyond 1 to be deduplicated" all_equations = [m for m in all_media if m.info.get("type") == "formula"] assert len(all_equations) == 5, "Expected each equation (one/page) to be read" assert ( len({m for m in all_equations if cast(int, m.info["page_num"]) > 1}) <= 2 ), "Expected equations on all pages beyond 1 to be deduplicated" all_tables = [m for m in all_media if m.info.get("type") == "table"] assert len(all_tables) == 5, "Expected each table (one/page) to be read" assert ( len({m for m in all_tables if cast(int, m.info["page_num"]) > 1}) <= 2 ), "Expected tables on all pages beyond 1 to be deduplicated" @pytest.mark.asyncio async def test_page_size_limit_denial() -> None: with pytest.raises(ImpossibleParsingError, match="char limit"): await parse_pdf_to_pages( STUB_DATA_DIR / "paper.pdf", page_size_limit=10 # chars ) @pytest.mark.asyncio async def test_invalid_pdf_is_denied(tmp_path) -> None: # This PDF content (actually it's a 404 HTML page) was seen with open access # in June 2025, so let's make sure it's denied bad_pdf_content = """ 404 Not Found

404 Not Found

nginx
""" bad_pdf_path = tmp_path / "bad.pdf" bad_pdf_path.write_text(bad_pdf_content) with pytest.raises(ImpossibleParsingError, match="corrupt"): await parse_pdf_to_pages(bad_pdf_path) @pytest.mark.asyncio async def test_nonexistent_file_failure() -> None: filename = "/nonexistent/path/file.pdf" with pytest.raises(FileNotFoundError, match=filename): await parse_pdf_to_pages(filename) @pytest.mark.asyncio async def test_table_parsing() -> None: parsed_text = await parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / "influence.pdf") assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert all( t and t[0] != "\n" and t[-1] != "\n" for t in parsed_text.content.values() ), "Expected no leading/trailing newlines in parsed text" assert "1" in parsed_text.content, "Parsed text should contain page 1" all_tables = { i: [m for m in pagenum_media[1] if m.info["type"] == "table"] for i, pagenum_media in parsed_text.content.items() if isinstance(pagenum_media, tuple) } all_tables = {k: v for k, v in all_tables.items() if v} assert ( sum(len(tables) for tables in all_tables.values()) >= 2 ), "Expected a few tables to be parsed for assertions to work" @pytest.mark.asyncio async def test_equation_parsing() -> None: parsed_text = await parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / "duplicate_media.pdf") assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert isinstance(parsed_text.content["1"], tuple) p1_text, p1_media = parsed_text.content["1"] # SEE: https://regex101.com/r/pyOHLq/1 assert re.search( r"[_*]*E[_*]* ?= ?[_*]*mc[_*]*(?:)?[ ^]?[2²] ?(?:<\/sup>)?", p1_text ), "Expected inline equation in page 1 text" assert re.search(r"n ?\+ ?a", p1_text), "Expected block equation in page 1 text" assert p1_media def test_pad_image_with_border(subtests: pytest.Subtests) -> None: stub_gray_image = Image.new("RGB", (1000, 1500), (128, 128, 128)) with subtests.test(msg="default-size"): padded, offset_x, offset_y = pad_image_with_border(stub_gray_image) assert padded.width == stub_gray_image.width + 60 * 2 assert padded.height == stub_gray_image.height + 60 * 2 assert offset_x == offset_y == 60 with subtests.test(msg="custom-size"): padded, offset_x, offset_y = pad_image_with_border(stub_gray_image, border=30) assert padded.width == stub_gray_image.width + 60 assert padded.height == stub_gray_image.height + 60 assert offset_x == offset_y == 30 with subtests.test(msg="tuple-size"): padded, offset_x, offset_y = pad_image_with_border( stub_gray_image, border=(20, 40) ) assert padded.width == stub_gray_image.width + 40 assert padded.height == stub_gray_image.height + 80 assert offset_x == 20 assert offset_y == 40 with subtests.test(msg="rgba-mode"): rgba_image = Image.new("RGBA", (500, 800), (100, 100, 100, 255)) padded, offset_x, offset_y = pad_image_with_border(rgba_image) assert padded.mode == "RGBA" assert padded.width == rgba_image.width + 60 * 2 assert padded.height == rgba_image.height + 60 * 2 with subtests.test(msg="grayscale-mode"): grayscale_image = Image.new("L", (600, 900), 128) padded, offset_x, offset_y = pad_image_with_border( grayscale_image, pad_color=255 ) assert padded.mode == "L" assert padded.width == grayscale_image.width + 60 * 2 assert padded.height == grayscale_image.height + 60 * 2 @pytest.mark.asyncio async def test_media_enrichment_filters_irrelevant() -> None: parsed_text = await parse_pdf_to_pages( STUB_DATA_DIR / "duplicate_media.pdf", api_params={"temperature": 0} ) assert isinstance(parsed_text.content, dict) # Get media before enrichment to track their types media_before = [ m for page_contents in parsed_text.content.values() if isinstance(page_contents, tuple) for m in page_contents[1] ] assert media_before, "Expected some media to be parsed from the PDF" # Create settings and run enrichment enricher = Settings().make_media_enricher() enrichment_summary = await enricher(parsed_text) assert "filtered=" in enrichment_summary, "Test extractions require this substring" # Game the in-place change of enrichment to get Wikimedia logos, # so we can later confirm they are filtered out wikimedia_media_before = [ m for m in media_before if isinstance(m.info["enriched_description"], str) and "wikimedia" in m.info["enriched_description"].lower() ] assert ( len(wikimedia_media_before) > 1 ), "Test expects several Wikimedia logos to be parsed" # Get media after enrichment to track filtration media_after = [ m for page_contents in parsed_text.content.values() if isinstance(page_contents, tuple) for m in page_contents[1] ] assert media_after, "Expected some media to remain after enrichment's filtration" for media in media_after: assert not media.info[ "is_irrelevant" ], "Expected remaining media to be marked as relevant" assert media.info["enriched_description"], "Expected enriched description" filtered_count = int( enrichment_summary.split("filtered=", maxsplit=1)[1].split("|")[0] ) assert ( len(media_before) - len(media_after) == filtered_count ), "Filtered summary mismatches actual filtration" assert filtered_count > 0, "Expected some filtration to take place" wikimedia_media_after = [ m for m in media_after if isinstance(m.info["enriched_description"], str) and "wikimedia" in m.info["enriched_description"].lower() ] assert len(wikimedia_media_after) <= 1, "Expected most Wikimedia logos to be gone" def test_render_page(subtests: pytest.Subtests) -> None: filepath = str(STUB_DATA_DIR / "pasa.pdf") with subtests.test(msg="no-bbox"): page_num, image_data_uri, pil_img, ph, pw, ox, oy = _render_page( filepath, page_num=0, dpi=72, needs_bbox=False ) assert page_num == 0 assert isinstance(image_data_uri, str) assert image_data_uri.startswith("data:image/png;base64,") assert pil_img.width > 0 assert pil_img.height > 0 assert ph == pw == ox == oy == 0 with subtests.test(msg="with-bbox"): page_num, image_data_uri, pil_img, ph, pw, ox, oy = _render_page( filepath, page_num=0, dpi=72, border=60 ) assert page_num == 0 assert isinstance(image_data_uri, str) assert image_data_uri.startswith("data:image/png;base64,") assert ph == pil_img.height + 120 assert pw == pil_img.width + 120 assert ox == oy == 60 with ( subtests.test(msg="out-of-range"), pytest.raises(ValueError, match="is outside"), ): _render_page(filepath, page_num=100, page_range=(1, 200)) def _wrap_into_retry_error(exception: Exception) -> RetryError: future: Future = Future(attempt_number=3) future.set_exception(exception) return RetryError(future) @pytest.mark.asyncio @pytest.mark.parametrize( "error", [ pytest.param( NemotronLengthError("Mocked length error"), id="nemotron-length-error" ), pytest.param( _wrap_into_retry_error(NemotronBBoxError("Mocked bbox error")), id="nemotron-bbox-error", ), pytest.param( _wrap_into_retry_error(TimeoutError("Mocked 429")), id="timeout-error" ), pytest.param( _wrap_into_retry_error(litellm.Timeout("Mocked API timeout", "model", 0)), id="litellm-timeout", ), ], ) async def test_failover_on_error(error: Exception) -> None: failover_text = "Failover text" mock_failover_reader = MagicMock( return_value=ParsedText( content={"1": (failover_text, [])}, metadata=ParsedMetadata( parsing_libraries=["stub"], total_parsed_text_length=len(failover_text) ), ) ) with patch("paperqa_nemotron.reader._call_nvidia_api", side_effect=error): parsed_text = await parse_pdf_to_pages( STUB_DATA_DIR / "paper.pdf", page_range=1, failover_parser=mock_failover_reader, parse_media=False, ) mock_failover_reader.assert_called_once() assert mock_failover_reader.mock_calls[-1].kwargs["page_range"] == 1 assert not mock_failover_reader.mock_calls[-1].kwargs["parse_media"] assert ( "failover_parser" not in mock_failover_reader.mock_calls[-1].kwargs ), "Expecting to not propagate the failover" assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert "1" in parsed_text.content assert parsed_text.content["1"] == (failover_text, []) ================================================ FILE: packages/paper-qa-pymupdf/LICENSE ================================================ GNU AFFERO GENERAL PUBLIC LICENSE Version 3, 19 November 2007 Copyright (C) 2007 Free Software Foundation, Inc. Everyone is permitted to copy and distribute verbatim copies of this license document, but changing it is not allowed. Preamble The GNU Affero General Public License is a free, copyleft license for software and other kinds of works, specifically designed to ensure cooperation with the community in the case of network server software. The licenses for most software and other practical works are designed to take away your freedom to share and change the works. By contrast, our General Public Licenses are intended to guarantee your freedom to share and change all versions of a program--to make sure it remains free software for all its users. When we speak of free software, we are referring to freedom, not price. Our General Public Licenses are designed to make sure that you have the freedom to distribute copies of free software (and charge for them if you wish), that you receive source code or can get it if you want it, that you can change the software or use pieces of it in new free programs, and that you know you can do these things. Developers that use our General Public Licenses protect your rights with two steps: (1) assert copyright on the software, and (2) offer you this License which gives you legal permission to copy, distribute and/or modify the software. A secondary benefit of defending all users' freedom is that improvements made in alternate versions of the program, if they receive widespread use, become available for other developers to incorporate. Many developers of free software are heartened and encouraged by the resulting cooperation. However, in the case of software used on network servers, this result may fail to come about. The GNU General Public License permits making a modified version and letting the public access it on a server without ever releasing its source code to the public. The GNU Affero General Public License is designed specifically to ensure that, in such cases, the modified source code becomes available to the community. It requires the operator of a network server to provide the source code of the modified version running there to the users of that server. Therefore, public use of a modified version, on a publicly accessible server, gives the public access to the source code of the modified version. An older license, called the Affero General Public License and published by Affero, was designed to accomplish similar goals. This is a different license, not a version of the Affero GPL, but Affero has released a new version of the Affero GPL which permits relicensing under this license. The precise terms and conditions for copying, distribution and modification follow. TERMS AND CONDITIONS 0. Definitions. "This License" refers to version 3 of the GNU Affero General Public License. "Copyright" also means copyright-like laws that apply to other kinds of works, such as semiconductor masks. "The Program" refers to any copyrightable work licensed under this License. Each licensee is addressed as "you". "Licensees" and "recipients" may be individuals or organizations. To "modify" a work means to copy from or adapt all or part of the work in a fashion requiring copyright permission, other than the making of an exact copy. The resulting work is called a "modified version" of the earlier work or a work "based on" the earlier work. A "covered work" means either the unmodified Program or a work based on the Program. To "propagate" a work means to do anything with it that, without permission, would make you directly or secondarily liable for infringement under applicable copyright law, except executing it on a computer or modifying a private copy. Propagation includes copying, distribution (with or without modification), making available to the public, and in some countries other activities as well. To "convey" a work means any kind of propagation that enables other parties to make or receive copies. Mere interaction with a user through a computer network, with no transfer of a copy, is not conveying. An interactive user interface displays "Appropriate Legal Notices" to the extent that it includes a convenient and prominently visible feature that (1) displays an appropriate copyright notice, and (2) tells the user that there is no warranty for the work (except to the extent that warranties are provided), that licensees may convey the work under this License, and how to view a copy of this License. If the interface presents a list of user commands or options, such as a menu, a prominent item in the list meets this criterion. 1. Source Code. The "source code" for a work means the preferred form of the work for making modifications to it. "Object code" means any non-source form of a work. A "Standard Interface" means an interface that either is an official standard defined by a recognized standards body, or, in the case of interfaces specified for a particular programming language, one that is widely used among developers working in that language. The "System Libraries" of an executable work include anything, other than the work as a whole, that (a) is included in the normal form of packaging a Major Component, but which is not part of that Major Component, and (b) serves only to enable use of the work with that Major Component, or to implement a Standard Interface for which an implementation is available to the public in source code form. A "Major Component", in this context, means a major essential component (kernel, window system, and so on) of the specific operating system (if any) on which the executable work runs, or a compiler used to produce the work, or an object code interpreter used to run it. The "Corresponding Source" for a work in object code form means all the source code needed to generate, install, and (for an executable work) run the object code and to modify the work, including scripts to control those activities. However, it does not include the work's System Libraries, or general-purpose tools or generally available free programs which are used unmodified in performing those activities but which are not part of the work. For example, Corresponding Source includes interface definition files associated with source files for the work, and the source code for shared libraries and dynamically linked subprograms that the work is specifically designed to require, such as by intimate data communication or control flow between those subprograms and other parts of the work. The Corresponding Source need not include anything that users can regenerate automatically from other parts of the Corresponding Source. The Corresponding Source for a work in source code form is that same work. 2. Basic Permissions. All rights granted under this License are granted for the term of copyright on the Program, and are irrevocable provided the stated conditions are met. This License explicitly affirms your unlimited permission to run the unmodified Program. The output from running a covered work is covered by this License only if the output, given its content, constitutes a covered work. This License acknowledges your rights of fair use or other equivalent, as provided by copyright law. You may make, run and propagate covered works that you do not convey, without conditions so long as your license otherwise remains in force. You may convey covered works to others for the sole purpose of having them make modifications exclusively for you, or provide you with facilities for running those works, provided that you comply with the terms of this License in conveying all material for which you do not control copyright. Those thus making or running the covered works for you must do so exclusively on your behalf, under your direction and control, on terms that prohibit them from making any copies of your copyrighted material outside their relationship with you. Conveying under any other circumstances is permitted solely under the conditions stated below. Sublicensing is not allowed; section 10 makes it unnecessary. 3. Protecting Users' Legal Rights From Anti-Circumvention Law. No covered work shall be deemed part of an effective technological measure under any applicable law fulfilling obligations under article 11 of the WIPO copyright treaty adopted on 20 December 1996, or similar laws prohibiting or restricting circumvention of such measures. When you convey a covered work, you waive any legal power to forbid circumvention of technological measures to the extent such circumvention is effected by exercising rights under this License with respect to the covered work, and you disclaim any intention to limit operation or modification of the work as a means of enforcing, against the work's users, your or third parties' legal rights to forbid circumvention of technological measures. 4. Conveying Verbatim Copies. You may convey verbatim copies of the Program's source code as you receive it, in any medium, provided that you conspicuously and appropriately publish on each copy an appropriate copyright notice; keep intact all notices stating that this License and any non-permissive terms added in accord with section 7 apply to the code; keep intact all notices of the absence of any warranty; and give all recipients a copy of this License along with the Program. You may charge any price or no price for each copy that you convey, and you may offer support or warranty protection for a fee. 5. Conveying Modified Source Versions. You may convey a work based on the Program, or the modifications to produce it from the Program, in the form of source code under the terms of section 4, provided that you also meet all of these conditions: a) The work must carry prominent notices stating that you modified it, and giving a relevant date. b) The work must carry prominent notices stating that it is released under this License and any conditions added under section 7. This requirement modifies the requirement in section 4 to "keep intact all notices". c) You must license the entire work, as a whole, under this License to anyone who comes into possession of a copy. This License will therefore apply, along with any applicable section 7 additional terms, to the whole of the work, and all its parts, regardless of how they are packaged. This License gives no permission to license the work in any other way, but it does not invalidate such permission if you have separately received it. d) If the work has interactive user interfaces, each must display Appropriate Legal Notices; however, if the Program has interactive interfaces that do not display Appropriate Legal Notices, your work need not make them do so. A compilation of a covered work with other separate and independent works, which are not by their nature extensions of the covered work, and which are not combined with it such as to form a larger program, in or on a volume of a storage or distribution medium, is called an "aggregate" if the compilation and its resulting copyright are not used to limit the access or legal rights of the compilation's users beyond what the individual works permit. Inclusion of a covered work in an aggregate does not cause this License to apply to the other parts of the aggregate. 6. Conveying Non-Source Forms. You may convey a covered work in object code form under the terms of sections 4 and 5, provided that you also convey the machine-readable Corresponding Source under the terms of this License, in one of these ways: a) Convey the object code in, or embodied in, a physical product (including a physical distribution medium), accompanied by the Corresponding Source fixed on a durable physical medium customarily used for software interchange. b) Convey the object code in, or embodied in, a physical product (including a physical distribution medium), accompanied by a written offer, valid for at least three years and valid for as long as you offer spare parts or customer support for that product model, to give anyone who possesses the object code either (1) a copy of the Corresponding Source for all the software in the product that is covered by this License, on a durable physical medium customarily used for software interchange, for a price no more than your reasonable cost of physically performing this conveying of source, or (2) access to copy the Corresponding Source from a network server at no charge. c) Convey individual copies of the object code with a copy of the written offer to provide the Corresponding Source. This alternative is allowed only occasionally and noncommercially, and only if you received the object code with such an offer, in accord with subsection 6b. d) Convey the object code by offering access from a designated place (gratis or for a charge), and offer equivalent access to the Corresponding Source in the same way through the same place at no further charge. You need not require recipients to copy the Corresponding Source along with the object code. If the place to copy the object code is a network server, the Corresponding Source may be on a different server (operated by you or a third party) that supports equivalent copying facilities, provided you maintain clear directions next to the object code saying where to find the Corresponding Source. Regardless of what server hosts the Corresponding Source, you remain obligated to ensure that it is available for as long as needed to satisfy these requirements. e) Convey the object code using peer-to-peer transmission, provided you inform other peers where the object code and Corresponding Source of the work are being offered to the general public at no charge under subsection 6d. A separable portion of the object code, whose source code is excluded from the Corresponding Source as a System Library, need not be included in conveying the object code work. A "User Product" is either (1) a "consumer product", which means any tangible personal property which is normally used for personal, family, or household purposes, or (2) anything designed or sold for incorporation into a dwelling. In determining whether a product is a consumer product, doubtful cases shall be resolved in favor of coverage. For a particular product received by a particular user, "normally used" refers to a typical or common use of that class of product, regardless of the status of the particular user or of the way in which the particular user actually uses, or expects or is expected to use, the product. A product is a consumer product regardless of whether the product has substantial commercial, industrial or non-consumer uses, unless such uses represent the only significant mode of use of the product. "Installation Information" for a User Product means any methods, procedures, authorization keys, or other information required to install and execute modified versions of a covered work in that User Product from a modified version of its Corresponding Source. The information must suffice to ensure that the continued functioning of the modified object code is in no case prevented or interfered with solely because modification has been made. If you convey an object code work under this section in, or with, or specifically for use in, a User Product, and the conveying occurs as part of a transaction in which the right of possession and use of the User Product is transferred to the recipient in perpetuity or for a fixed term (regardless of how the transaction is characterized), the Corresponding Source conveyed under this section must be accompanied by the Installation Information. But this requirement does not apply if neither you nor any third party retains the ability to install modified object code on the User Product (for example, the work has been installed in ROM). The requirement to provide Installation Information does not include a requirement to continue to provide support service, warranty, or updates for a work that has been modified or installed by the recipient, or for the User Product in which it has been modified or installed. Access to a network may be denied when the modification itself materially and adversely affects the operation of the network or violates the rules and protocols for communication across the network. Corresponding Source conveyed, and Installation Information provided, in accord with this section must be in a format that is publicly documented (and with an implementation available to the public in source code form), and must require no special password or key for unpacking, reading or copying. 7. Additional Terms. "Additional permissions" are terms that supplement the terms of this License by making exceptions from one or more of its conditions. Additional permissions that are applicable to the entire Program shall be treated as though they were included in this License, to the extent that they are valid under applicable law. If additional permissions apply only to part of the Program, that part may be used separately under those permissions, but the entire Program remains governed by this License without regard to the additional permissions. When you convey a copy of a covered work, you may at your option remove any additional permissions from that copy, or from any part of it. (Additional permissions may be written to require their own removal in certain cases when you modify the work.) You may place additional permissions on material, added by you to a covered work, for which you have or can give appropriate copyright permission. Notwithstanding any other provision of this License, for material you add to a covered work, you may (if authorized by the copyright holders of that material) supplement the terms of this License with terms: a) Disclaiming warranty or limiting liability differently from the terms of sections 15 and 16 of this License; or b) Requiring preservation of specified reasonable legal notices or author attributions in that material or in the Appropriate Legal Notices displayed by works containing it; or c) Prohibiting misrepresentation of the origin of that material, or requiring that modified versions of such material be marked in reasonable ways as different from the original version; or d) Limiting the use for publicity purposes of names of licensors or authors of the material; or e) Declining to grant rights under trademark law for use of some trade names, trademarks, or service marks; or f) Requiring indemnification of licensors and authors of that material by anyone who conveys the material (or modified versions of it) with contractual assumptions of liability to the recipient, for any liability that these contractual assumptions directly impose on those licensors and authors. All other non-permissive additional terms are considered "further restrictions" within the meaning of section 10. If the Program as you received it, or any part of it, contains a notice stating that it is governed by this License along with a term that is a further restriction, you may remove that term. If a license document contains a further restriction but permits relicensing or conveying under this License, you may add to a covered work material governed by the terms of that license document, provided that the further restriction does not survive such relicensing or conveying. If you add terms to a covered work in accord with this section, you must place, in the relevant source files, a statement of the additional terms that apply to those files, or a notice indicating where to find the applicable terms. Additional terms, permissive or non-permissive, may be stated in the form of a separately written license, or stated as exceptions; the above requirements apply either way. 8. Termination. You may not propagate or modify a covered work except as expressly provided under this License. Any attempt otherwise to propagate or modify it is void, and will automatically terminate your rights under this License (including any patent licenses granted under the third paragraph of section 11). However, if you cease all violation of this License, then your license from a particular copyright holder is reinstated (a) provisionally, unless and until the copyright holder explicitly and finally terminates your license, and (b) permanently, if the copyright holder fails to notify you of the violation by some reasonable means prior to 60 days after the cessation. Moreover, your license from a particular copyright holder is reinstated permanently if the copyright holder notifies you of the violation by some reasonable means, this is the first time you have received notice of violation of this License (for any work) from that copyright holder, and you cure the violation prior to 30 days after your receipt of the notice. Termination of your rights under this section does not terminate the licenses of parties who have received copies or rights from you under this License. If your rights have been terminated and not permanently reinstated, you do not qualify to receive new licenses for the same material under section 10. 9. Acceptance Not Required for Having Copies. You are not required to accept this License in order to receive or run a copy of the Program. Ancillary propagation of a covered work occurring solely as a consequence of using peer-to-peer transmission to receive a copy likewise does not require acceptance. However, nothing other than this License grants you permission to propagate or modify any covered work. These actions infringe copyright if you do not accept this License. Therefore, by modifying or propagating a covered work, you indicate your acceptance of this License to do so. 10. Automatic Licensing of Downstream Recipients. Each time you convey a covered work, the recipient automatically receives a license from the original licensors, to run, modify and propagate that work, subject to this License. You are not responsible for enforcing compliance by third parties with this License. An "entity transaction" is a transaction transferring control of an organization, or substantially all assets of one, or subdividing an organization, or merging organizations. If propagation of a covered work results from an entity transaction, each party to that transaction who receives a copy of the work also receives whatever licenses to the work the party's predecessor in interest had or could give under the previous paragraph, plus a right to possession of the Corresponding Source of the work from the predecessor in interest, if the predecessor has it or can get it with reasonable efforts. You may not impose any further restrictions on the exercise of the rights granted or affirmed under this License. For example, you may not impose a license fee, royalty, or other charge for exercise of rights granted under this License, and you may not initiate litigation (including a cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that any patent claim is infringed by making, using, selling, offering for sale, or importing the Program or any portion of it. 11. Patents. A "contributor" is a copyright holder who authorizes use under this License of the Program or a work on which the Program is based. The work thus licensed is called the contributor's "contributor version". A contributor's "essential patent claims" are all patent claims owned or controlled by the contributor, whether already acquired or hereafter acquired, that would be infringed by some manner, permitted by this License, of making, using, or selling its contributor version, but do not include claims that would be infringed only as a consequence of further modification of the contributor version. For purposes of this definition, "control" includes the right to grant patent sublicenses in a manner consistent with the requirements of this License. Each contributor grants you a non-exclusive, worldwide, royalty-free patent license under the contributor's essential patent claims, to make, use, sell, offer for sale, import and otherwise run, modify and propagate the contents of its contributor version. In the following three paragraphs, a "patent license" is any express agreement or commitment, however denominated, not to enforce a patent (such as an express permission to practice a patent or covenant not to sue for patent infringement). To "grant" such a patent license to a party means to make such an agreement or commitment not to enforce a patent against the party. If you convey a covered work, knowingly relying on a patent license, and the Corresponding Source of the work is not available for anyone to copy, free of charge and under the terms of this License, through a publicly available network server or other readily accessible means, then you must either (1) cause the Corresponding Source to be so available, or (2) arrange to deprive yourself of the benefit of the patent license for this particular work, or (3) arrange, in a manner consistent with the requirements of this License, to extend the patent license to downstream recipients. "Knowingly relying" means you have actual knowledge that, but for the patent license, your conveying the covered work in a country, or your recipient's use of the covered work in a country, would infringe one or more identifiable patents in that country that you have reason to believe are valid. If, pursuant to or in connection with a single transaction or arrangement, you convey, or propagate by procuring conveyance of, a covered work, and grant a patent license to some of the parties receiving the covered work authorizing them to use, propagate, modify or convey a specific copy of the covered work, then the patent license you grant is automatically extended to all recipients of the covered work and works based on it. A patent license is "discriminatory" if it does not include within the scope of its coverage, prohibits the exercise of, or is conditioned on the non-exercise of one or more of the rights that are specifically granted under this License. You may not convey a covered work if you are a party to an arrangement with a third party that is in the business of distributing software, under which you make payment to the third party based on the extent of your activity of conveying the work, and under which the third party grants, to any of the parties who would receive the covered work from you, a discriminatory patent license (a) in connection with copies of the covered work conveyed by you (or copies made from those copies), or (b) primarily for and in connection with specific products or compilations that contain the covered work, unless you entered into that arrangement, or that patent license was granted, prior to 28 March 2007. Nothing in this License shall be construed as excluding or limiting any implied license or other defenses to infringement that may otherwise be available to you under applicable patent law. 12. No Surrender of Others' Freedom. If conditions are imposed on you (whether by court order, agreement or otherwise) that contradict the conditions of this License, they do not excuse you from the conditions of this License. If you cannot convey a covered work so as to satisfy simultaneously your obligations under this License and any other pertinent obligations, then as a consequence you may not convey it at all. For example, if you agree to terms that obligate you to collect a royalty for further conveying from those to whom you convey the Program, the only way you could satisfy both those terms and this License would be to refrain entirely from conveying the Program. 13. Remote Network Interaction; Use with the GNU General Public License. Notwithstanding any other provision of this License, if you modify the Program, your modified version must prominently offer all users interacting with it remotely through a computer network (if your version supports such interaction) an opportunity to receive the Corresponding Source of your version by providing access to the Corresponding Source from a network server at no charge, through some standard or customary means of facilitating copying of software. This Corresponding Source shall include the Corresponding Source for any work covered by version 3 of the GNU General Public License that is incorporated pursuant to the following paragraph. Notwithstanding any other provision of this License, you have permission to link or combine any covered work with a work licensed under version 3 of the GNU General Public License into a single combined work, and to convey the resulting work. The terms of this License will continue to apply to the part which is the covered work, but the work with which it is combined will remain governed by version 3 of the GNU General Public License. 14. Revised Versions of this License. The Free Software Foundation may publish revised and/or new versions of the GNU Affero General Public License from time to time. Such new versions will be similar in spirit to the present version, but may differ in detail to address new problems or concerns. Each version is given a distinguishing version number. If the Program specifies that a certain numbered version of the GNU Affero General Public License "or any later version" applies to it, you have the option of following the terms and conditions either of that numbered version or of any later version published by the Free Software Foundation. If the Program does not specify a version number of the GNU Affero General Public License, you may choose any version ever published by the Free Software Foundation. If the Program specifies that a proxy can decide which future versions of the GNU Affero General Public License can be used, that proxy's public statement of acceptance of a version permanently authorizes you to choose that version for the Program. Later license versions may give you additional or different permissions. However, no additional obligations are imposed on any author or copyright holder as a result of your choosing to follow a later version. 15. Disclaimer of Warranty. THERE IS NO WARRANTY FOR THE PROGRAM, TO THE EXTENT PERMITTED BY APPLICABLE LAW. EXCEPT WHEN OTHERWISE STATED IN WRITING THE COPYRIGHT HOLDERS AND/OR OTHER PARTIES PROVIDE THE PROGRAM "AS IS" WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EITHER EXPRESSED OR IMPLIED, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. THE ENTIRE RISK AS TO THE QUALITY AND PERFORMANCE OF THE PROGRAM IS WITH YOU. SHOULD THE PROGRAM PROVE DEFECTIVE, YOU ASSUME THE COST OF ALL NECESSARY SERVICING, REPAIR OR CORRECTION. 16. Limitation of Liability. IN NO EVENT UNLESS REQUIRED BY APPLICABLE LAW OR AGREED TO IN WRITING WILL ANY COPYRIGHT HOLDER, OR ANY OTHER PARTY WHO MODIFIES AND/OR CONVEYS THE PROGRAM AS PERMITTED ABOVE, BE LIABLE TO YOU FOR DAMAGES, INCLUDING ANY GENERAL, SPECIAL, INCIDENTAL OR CONSEQUENTIAL DAMAGES ARISING OUT OF THE USE OR INABILITY TO USE THE PROGRAM (INCLUDING BUT NOT LIMITED TO LOSS OF DATA OR DATA BEING RENDERED INACCURATE OR LOSSES SUSTAINED BY YOU OR THIRD PARTIES OR A FAILURE OF THE PROGRAM TO OPERATE WITH ANY OTHER PROGRAMS), EVEN IF SUCH HOLDER OR OTHER PARTY HAS BEEN ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGES. 17. Interpretation of Sections 15 and 16. If the disclaimer of warranty and limitation of liability provided above cannot be given local legal effect according to their terms, reviewing courts shall apply local law that most closely approximates an absolute waiver of all civil liability in connection with the Program, unless a warranty or assumption of liability accompanies a copy of the Program in return for a fee. END OF TERMS AND CONDITIONS How to Apply These Terms to Your New Programs If you develop a new program, and you want it to be of the greatest possible use to the public, the best way to achieve this is to make it free software which everyone can redistribute and change under these terms. To do so, attach the following notices to the program. It is safest to attach them to the start of each source file to most effectively state the exclusion of warranty; and each file should have at least the "copyright" line and a pointer to where the full notice is found. Copyright (C) This program is free software: you can redistribute it and/or modify it under the terms of the GNU Affero General Public License as published by the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or (at your option) any later version. This program is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the GNU Affero General Public License for more details. You should have received a copy of the GNU Affero General Public License along with this program. If not, see . Also add information on how to contact you by electronic and paper mail. If your software can interact with users remotely through a computer network, you should also make sure that it provides a way for users to get its source. For example, if your program is a web application, its interface could display a "Source" link that leads users to an archive of the code. There are many ways you could offer source, and different solutions will be better for different programs; see section 13 for the specific requirements. You should also get your employer (if you work as a programmer) or school, if any, to sign a "copyright disclaimer" for the program, if necessary. For more information on this, and how to apply and follow the GNU AGPL, see . ================================================ FILE: packages/paper-qa-pymupdf/README.md ================================================ # paper-qa-pymupdf [![GitHub](https://img.shields.io/badge/GitHub-black?logo=github&logoColor=white)](https://github.com/Future-House/paper-qa/tree/main/packages/paper-qa-pymupdf) [![PyPI version](https://badge.fury.io/py/paper-qa-pymupdf.svg)](https://badge.fury.io/py/paper-qa-pymupdf) [![tests](https://github.com/Future-House/paper-qa/actions/workflows/tests.yml/badge.svg)](https://github.com/Future-House/paper-qa) ![License](https://img.shields.io/badge/license-AGPLv3-blue.svg) ![PyPI Python Versions](https://img.shields.io/pypi/pyversions/paper-qa-pymupdf) PDF reading code backed by [PyMuPDF](https://github.com/pymupdf/PyMuPDF). ================================================ FILE: packages/paper-qa-pymupdf/pyproject.toml ================================================ [build-system] build-backend = "setuptools.build_meta" requires = ["setuptools>=64", "setuptools_scm>=8"] [project] authors = [ {email = "hello@futurehouse.org", name = "FutureHouse technical staff"}, ] classifiers = [ "Intended Audience :: Developers", "License :: OSI Approved :: GNU Affero General Public License v3", "Operating System :: OS Independent", "Programming Language :: Python :: 3 :: Only", "Programming Language :: Python :: 3.11", "Programming Language :: Python :: 3.12", "Programming Language :: Python :: 3.13", "Programming Language :: Python", "Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence", ] dependencies = [ "PyMuPDF>=1.24.12", # For pymupdf.set_messages addition "paper-qa", ] description = "PaperQA readers implemented using PyMuPDF" dynamic = ["version"] license = {file = "LICENSE"} maintainers = [ {email = "jamesbraza@gmail.com", name = "James Braza"}, {email = "michael.skarlinski@gmail.com", name = "Michael Skarlinski"}, {email = "white.d.andrew@gmail.com", name = "Andrew White"}, ] name = "paper-qa-pymupdf" readme = "README.md" requires-python = ">=3.11" [project.optional-dependencies] dev = [ "PyMuPDF>=1.27.2.2", # Lower pin for typing fix on Page.find_tables "fhlmi>=0.39", # Pin for bytes_to_string "paper-qa>=5.23", # Pin for PDFParserFn "pytest-asyncio", "pytest>=8", # Pin to keep recent ] [tool.ruff] extend = "../../pyproject.toml" [tool.setuptools.packages.find] where = ["src"] [tool.setuptools_scm] root = "../.." version_file = "src/paperqa_pymupdf/version.py" ================================================ FILE: packages/paper-qa-pymupdf/src/paperqa_pymupdf/__init__.py ================================================ from .reader import BLOCK_TEXT_INDEX, parse_pdf_to_pages, setup_pymupdf_python_logging __all__ = [ "BLOCK_TEXT_INDEX", "parse_pdf_to_pages", "setup_pymupdf_python_logging", ] ================================================ FILE: packages/paper-qa-pymupdf/src/paperqa_pymupdf/py.typed ================================================ ================================================ FILE: packages/paper-qa-pymupdf/src/paperqa_pymupdf/reader.py ================================================ import json import os from itertools import starmap from multiprocessing import Pool import pymupdf from paperqa.readers import resolve_page_range from paperqa.types import ParsedMedia, ParsedMetadata, ParsedText from paperqa.utils import ImpossibleParsingError, clean_invalid_unicode from pydantic import JsonValue def setup_pymupdf_python_logging() -> None: """ Configure PyMuPDF to use Python logging. SEE: https://pymupdf.readthedocs.io/en/latest/app3.html#diagnostics """ pymupdf.set_messages(pylogging=True) BLOCK_TEXT_INDEX = 4 # Attributes of pymupdf.Pixmap that contain useful metadata PYMUPDF_PIXMAP_ATTRS = { "alpha", # YAGNI on "digest" because it's not JSON serializable "height", "irect", "is_monochrome", "is_unicolor", "n", "size", "stride", "width", "x", "xres", "y", "yres", } def _extract_page_text( file: pymupdf.Document, page_num: int, path: str | os.PathLike, use_block_parsing: bool, page_size_limit: int | None = None, ) -> tuple[pymupdf.Page, str]: """Load a PDF page and extract its text. Args: file: An open (assumed) PyMuPDF document. page_num: Zero-indexed page number to load. path: Path to the PDF file (used in error messages). use_block_parsing: If True, extract text block-wise, preserving the order of text blocks as they appear in the PDF. page_size_limit: Optional character limit for a single page's text. Returns: A two-tuple of loaded PyMuPDF page and extracted text. Raises: ImpossibleParsingError: If the page cannot be loaded or its text exceeds page_size_limit. """ try: page = file.load_page(page_num) except pymupdf.mupdf.FzErrorFormat as exc: raise ImpossibleParsingError( f"Page loading via {pymupdf.__name__} failed on page {page_num} of" f" {file.page_count} for the PDF at path {path}, likely this PDF" " file is corrupt." ) from exc if use_block_parsing: # NOTE: this block-based parsing appears to be better, but until # fully validated on 1+ benchmarks, it's considered experimental # Extract text blocks from the page # Note: sort=False is important to preserve the order of text blocks # as they appear in the PDF blocks = page.get_text("blocks", sort=False) # Concatenate text blocks into a single string text = "\n".join( block[BLOCK_TEXT_INDEX] for block in blocks if len(block) > BLOCK_TEXT_INDEX ) else: text = page.get_text("text", sort=True) if page_size_limit and len(text) > page_size_limit: raise ImpossibleParsingError( f"The text in page {page_num} of {file.page_count} was {len(text)}" f" chars long, which exceeds the {page_size_limit} char limit for" f" the PDF at path {path}." ) return page, text def _parse_single_page_screenshot( path: str, page_num: int, dpi: float | None, page_size_limit: int | None, use_block_parsing: bool, ) -> tuple[int, str, list[ParsedMedia]]: """Worker function for parallel full-page screenshot parsing. NOTE: must be top-level for pickling. """ with pymupdf.open(path) as file: page, text = _extract_page_text( file, page_num, path, use_block_parsing, page_size_limit ) pix = page.get_pixmap(dpi=dpi) media_metadata: dict[str, JsonValue] = {"type": "screenshot"} | { a: getattr(pix, a) for a in PYMUPDF_PIXMAP_ATTRS } media_metadata["info_hashable"] = json.dumps(media_metadata, sort_keys=True) # Add page number after info_hashable so differing pages # don't break the cache key media_metadata["page_num"] = page_num + 1 media = [ParsedMedia(index=0, data=pix.tobytes(), info=media_metadata)] return page_num, text, media def parse_pdf_to_pages( path: str | os.PathLike, page_size_limit: int | None = None, page_range: int | tuple[int, int] | None = None, use_block_parsing: bool = False, parse_media: bool = True, full_page: bool = False, image_cluster_tolerance: float | tuple[float, float] = 25, dpi: float | None = None, num_workers: int = min(os.cpu_count() or 1, 4), **_, ) -> ParsedText: """Parse a PDF. Args: path: Path to the PDF file to parse. page_size_limit: Sensible character limit one page's text, used to catch bad PDF reads. use_block_parsing: Opt-in flag to parse text block-wise. parse_media: Flag to also parse media (e.g. images, tables). full_page: Set True to screenshot the entire page as one image, instead of parsing individual images or tables. image_cluster_tolerance: Tolerance (points) passed to `Page.cluster_drawings`. Can be a single value to apply to both X and Y directions, or a two-tuple to specify X and Y directions separately. The default was chosen to perform well on image extraction from LitQA2 PDFs. dpi: Optional DPI (dots per inch) for image resolution, if left unspecified PyMuPDF's default resolution from pymupdf.Page.get_pixmap will be applied. page_range: Optional start_page or two-tuple of inclusive (start_page, end_page) to parse only specific pages, where pages are one-indexed. Leaving as the default of None will parse all pages. num_workers: Number of worker processes for parallel full-page screenshots, default targets 4 processes. **_: Thrown away kwargs. """ x_tol, y_tol = ( image_cluster_tolerance if isinstance(image_cluster_tolerance, tuple) else (image_cluster_tolerance, image_cluster_tolerance) ) content: dict[str, str | tuple[str, list[ParsedMedia]]] = {} total_length = count_media = 0 if full_page and parse_media: # Capture the entire page as one image with pymupdf.open(path) as file: page_iter = resolve_page_range(page_range, file.page_count) path_str = str(path) args = [ (path_str, i, dpi, page_size_limit, use_block_parsing) for i in page_iter ] if num_workers > 1: with Pool(num_workers) as pool: results = pool.starmap(_parse_single_page_screenshot, args) else: # Avoid multiprocessing overhead when using just one process results = list(starmap(_parse_single_page_screenshot, args)) for page_num, text, media in results: content[str(page_num + 1)] = text, media total_length += len(text) count_media += len(media) else: with pymupdf.open(path) as file: for i in resolve_page_range(page_range, file.page_count): page, text = _extract_page_text( file, i, path, use_block_parsing, page_size_limit ) media = [] if parse_media: # Capture drawings/figures for box_i, box in enumerate( page.cluster_drawings( drawings=page.get_drawings(), x_tolerance=x_tol, y_tolerance=y_tol, ) ): pix = page.get_pixmap(clip=box, dpi=dpi) media_metadata = {"bbox": tuple(box), "type": "drawing"} | { a: getattr(pix, a) for a in PYMUPDF_PIXMAP_ATTRS } media_metadata["info_hashable"] = json.dumps( media_metadata, sort_keys=True ) # Add page number after info_hashable so differing pages # don't break the cache key media_metadata["page_num"] = i + 1 media.append( ParsedMedia( index=box_i, data=pix.tobytes(), info=media_metadata ) ) # Capture tables for table_i, table in enumerate(page.find_tables()): pix = page.get_pixmap(clip=table.bbox, dpi=dpi) media_metadata = { "bbox": tuple(table.bbox), "type": "table", } | {a: getattr(pix, a) for a in PYMUPDF_PIXMAP_ATTRS} media_metadata["info_hashable"] = json.dumps( media_metadata, sort_keys=True ) # Add page number after info_hashable so differing pages # don't break the cache key media_metadata["page_num"] = i + 1 media.append( ParsedMedia( index=table_i, data=pix.tobytes(), # On 9/14/2025, a `pymupdf.table.Table.to_markdown` stripped call returned: # '|Col1|Col2|Col3|Col4|Col5|Col6|Col7|Col8|\n|---|---|---|---|---|---|---|---|\n||\x02\x03
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\x12\x06\x05
\x0e\x16\x13
|' # noqa: E501, W505 # This garbage led to `asyncpg==0.30.0` with a PostgreSQL 15 DB throwing: # > asyncpg.exceptions.CharacterNotInRepertoireError: # > invalid byte sequence for encoding "UTF8": 0x00 # On 12/30/2025 with pymupdf==1.26.7, a `pymupdf.table.Table.to_markdown` call on # https://arxiv.org/pdf/1711.07566's page 3's Figure 2a's mesh and pixels example # outputs an orphaned low surrogate (U+DC3C), which is interpreted as an # incomplete UTF-16 surrogate pair downstream and causes: # > UnicodeEncodeError: 'utf-8' codec can't encode character '\udc3c' # > in position 46888: surrogates not allowed # Thus, the extracted markdown is cleaned text=( clean_invalid_unicode(table.to_markdown().strip()) ), info=media_metadata, ) ) content[str(i + 1)] = text, media else: content[str(i + 1)] = text total_length += len(text) count_media += len(media) multimodal_string = f"|multimodal|dpi={dpi}" + ( "|mode=full-page" if full_page else f"|mode=individual|x-tol={x_tol}|y-tol={y_tol}" ) metadata = ParsedMetadata( parsing_libraries=[f"{pymupdf.__name__} ({pymupdf.__version__})"], total_parsed_text_length=total_length, count_parsed_media=count_media, name=( f"pdf|page_range={str(page_range).replace(' ', '')}" f"|block={use_block_parsing}{multimodal_string if parse_media else ''}" ), ) return ParsedText(content=content, metadata=metadata) ================================================ FILE: packages/paper-qa-pymupdf/tests/test_paperqa_pymupdf.py ================================================ import base64 import json import re from pathlib import Path from typing import cast from unittest.mock import MagicMock, patch import pymupdf import pytest from lmi.utils import bytes_to_string from paperqa import Doc, Docs, Settings from paperqa.readers import PDFParserFn, chunk_pdf from paperqa.utils import REPLACEMENT_CHAR, ImpossibleParsingError, get_citation_ids from paperqa_pymupdf import parse_pdf_to_pages REPO_ROOT = Path(__file__).parents[3] STUB_DATA_DIR = REPO_ROOT / "tests" / "stub_data" @pytest.mark.asyncio async def test_parse_pdf_to_pages() -> None: assert isinstance(parse_pdf_to_pages, PDFParserFn) filepath = STUB_DATA_DIR / "pasa.pdf" parsed_text = parse_pdf_to_pages(filepath, use_block_parsing=True) assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert len(parsed_text.content) == 15, "Expected all pages to be parsed" assert "1" in parsed_text.content, "Parsed text should contain page 1" assert isinstance(parsed_text.content["1"], tuple) p1_text = parsed_text.content["1"][0] assert ( "Abstract\n\nWe introduce PaSa, an advanced Paper Search" "\nagent powered by large language models." ) in p1_text, "Block parsing failed to handle abstract" assert ( p1_text.count("outperforms existing") == 1 ), "Test expects one match of this substring" col_1_bottom_idx = p1_text.index("outperforms existing") assert ( p1_text.count("address fine-grained") == 1 ), "Test expects one match of this substring" col_2_top_idx = p1_text.index("address fine-grained") assert col_1_bottom_idx < col_2_top_idx, "Expected column ordering to be correct" # Check the images in Figure 1 assert not isinstance(parsed_text.content["2"], str) p2_text, p2_media = parsed_text.content["2"] assert "Figure 1" in p2_text, "Expected Figure 1 title" assert "Crawler" in p2_text, "Expected Figure 1 contents" (p2_image,) = [m for m in p2_media if m.info["type"] == "drawing"] assert p2_image.index == 0 assert p2_image.info["page_num"] == 2 assert p2_image.info["height"] == pytest.approx(130, rel=0.1) assert p2_image.info["width"] == pytest.approx(452, rel=0.1) p2_bbox = p2_image.info["bbox"] assert isinstance(p2_bbox, tuple) for i, value in enumerate((71, 70.87, 522, 202.98)): assert p2_bbox[i] == pytest.approx(value, rel=0.1) assert isinstance(p2_image.data, bytes) # Check the image is valid base64 base64_data = bytes_to_string(p2_image.data) assert base64_data assert base64.b64decode(base64_data, validate=True) == p2_image.data # Check we can round-trip serialize the image serde_p2_image = type(p2_image).model_validate_json(p2_image.model_dump_json()) assert serde_p2_image == p2_image # Check useful attributes are present and are JSON serializable json.dumps(p2_image.info) for attr in ("width", "height"): assert ( p2_image.info[attr] == serde_p2_image.info[attr] ), "Expected serialization to match original" dim = p2_image.info[attr] assert isinstance(dim, int | float) assert dim > 0, "Edge length should be positive" # Check Figure 1 can be used to answer questions doc = Doc( docname="He2025", dockey="stub", citation=( 'He, Yichen, et al. "PaSa: An LLM Agent for Comprehensive Academic Paper' ' Search." *arXiv*, 2025, arXiv:2501.10120v1. Accessed 2025.' ), ) texts = chunk_pdf(parsed_text, doc=doc, chunk_chars=3000, overlap=100) fig_1_text = texts[1] assert ( "Figure 1: Architecture of PaSa" in fig_1_text.text ), "Expecting Figure 1 for the test to work" assert fig_1_text.media, "Expecting media to test multimodality" fig_1_text.text = "stub" # Replace text to confirm multimodality works docs = Docs() assert await docs.aadd_texts(texts=[fig_1_text], doc=doc) for query, answer_checks in ( ("What actions can the Crawler take?", [(("search", "expand", "stop"), 2)]), ("What actions can the Selector take?", [(("select", "drop"), 2)]), ( "How many User Query blue boxes are there, and what are they connected to?", [r"two|2|(?=.*paper queue)(?=.*selector)"], ), ): session = await docs.aquery(query=query) assert session.contexts, "Expected contexts to be generated" assert all( c.text.text == fig_1_text.text and c.text.media == fig_1_text.media for c in session.contexts ), "Expected context to reuse Figure 1's text and media" # Remove citations so numeric assertions don't have false positives raw_answer_no_citations = session.raw_answer for key in get_citation_ids(session.raw_answer): raw_answer_no_citations = raw_answer_no_citations.replace(f"({key})", "") for check in answer_checks: answer_lower = raw_answer_no_citations.lower() if isinstance(check, str): assert re.search( check, answer_lower ), f"Expected {raw_answer_no_citations=} to match pattern {check!r}" else: substrings, min_count = cast(tuple[tuple[str, ...], int], check) assert ( sum(x in answer_lower for x in substrings) >= min_count ), f"Expected {raw_answer_no_citations=} to have {substrings} present" # Let's check the full page parsing behavior parsed_text_full_page = parse_pdf_to_pages(filepath, full_page=True) assert isinstance(parsed_text_full_page.content, dict) assert len(parsed_text_full_page.content) == 15, "Expected all pages to be parsed" assert "1" in parsed_text_full_page.content, "Parsed text should contain page 1" assert "2" in parsed_text_full_page.content, "Parsed text should contain page 2" for page_num in ("1", "2"): page_content = parsed_text_full_page.content[page_num] assert not isinstance(page_content, str), f"Page {page_num} should have images" # Check each page has exactly one image page_text, (full_page_image,) = page_content assert page_text assert full_page_image.index == 0, "Full page image should have index 0" assert full_page_image.info["type"] == "screenshot" assert full_page_image.info["page_num"] == int(page_num) assert full_page_image.info["height"] == pytest.approx(842, rel=0.01) assert full_page_image.info["width"] == pytest.approx(596, rel=0.01) assert isinstance(full_page_image.data, bytes) assert full_page_image.data, "Full page image should have data" # Check useful attributes are present and are JSON serializable json.dumps(p2_image.info) for attr in ("width", "height"): dim = full_page_image.info[attr] assert isinstance(dim, int | float) assert dim > 0, "Edge length should be positive" # Check the no-media behavior parsed_text_no_media = parse_pdf_to_pages(filepath, parse_media=False) assert isinstance(parsed_text_no_media.content, dict) assert all(isinstance(c, str) for c in parsed_text_no_media.content.values()) assert len(parsed_text_no_media.content) == 15, "Expected all pages to be parsed" # Check metadata for pt in (parsed_text, parsed_text_full_page, parsed_text_no_media): (parsing_library,) = pt.metadata.parsing_libraries assert pymupdf.__name__ in parsing_library assert pt.metadata.name assert "pdf" in pt.metadata.name # Check commonalities across all modes assert ( len(parsed_text.content) == len(parsed_text_full_page.content) == len(parsed_text_no_media.content) ), "All modes should parse the same number of pages" def test_page_range() -> None: filepath = STUB_DATA_DIR / "pasa.pdf" parsed_text_p1 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=1) assert isinstance(parsed_text_p1.content, dict) assert list(parsed_text_p1.content) == ["1"] assert parsed_text_p1.metadata.name assert "page_range=1" in parsed_text_p1.metadata.name parsed_text_p1_2 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=(1, 2)) assert isinstance(parsed_text_p1_2.content, dict) assert list(parsed_text_p1_2.content) == ["1", "2"] assert parsed_text_p1_2.metadata.name assert "page_range=(1,2)" in parsed_text_p1_2.metadata.name # NOTE: exceeds 15-page PDF length parsed_text_p1_20 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=(1, 20)) assert isinstance(parsed_text_p1_20.content, dict) assert list(parsed_text_p1_20.content) == [ str(i) for i in range(1, 15 + 1) ], "Expected pages to be truncated to 15 or us to get blown up" assert parsed_text_p1_20.metadata.name assert "page_range=(1,20)" in parsed_text_p1_20.metadata.name def test_page_size_limit_denial() -> None: with pytest.raises(ImpossibleParsingError, match="char limit"): parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / "paper.pdf", page_size_limit=10) # chars @pytest.mark.asyncio async def test_invalid_pdf_is_denied(tmp_path) -> None: # This PDF content (actually it's a 404 HTML page) was seen with open access # in June 2025, so let's make sure it's denied bad_pdf_content = """ 404 Not Found

404 Not Found

nginx
""" bad_pdf_path = tmp_path / "bad.pdf" bad_pdf_path.write_text(bad_pdf_content) docs = Docs() with pytest.raises(ValueError, match="does not look"): await docs.aadd( bad_pdf_path, citation="Citation 1", # Skip citation inference title="Title", # Skip title inference settings=Settings( parsing={"parse_pdf": parse_pdf_to_pages, "use_doc_details": False} ), ) def test_nonexistent_file_failure() -> None: filename = "/nonexistent/path/file.pdf" with pytest.raises((pymupdf.FileNotFoundError, FileNotFoundError), match=filename): parse_pdf_to_pages(filename) def test_table_parsing() -> None: spy_to_markdown = MagicMock(side_effect=pymupdf.table.Table.to_markdown) zeroth_raw_table_text = "" def custom_to_markdown(self, clean=False, fill_empty=True) -> str: md = spy_to_markdown(self, clean=clean, fill_empty=fill_empty) if spy_to_markdown.call_count == 1: nonlocal zeroth_raw_table_text zeroth_raw_table_text = md return ( # NOTE: this text has a null byte, which we want to filter "|Col1|Col2|Col3|Col4|Col5|Col6|Col7|Col8|" "\n|---|---|---|---|---|---|---|---|" "\n||\x02\x03
|\x04\x05\x06\x07\x08
" "
|\x07\x08\x08
\n\x08
\x0e\x0f
\x17\x18\x18\x08
|\x02
\x0c\x10
\x11
\x19\r\x02\x1a\x00\x01\x02\x03
|\x11
\x12\x06\x05
\x0e\x13\x14\x15
\x04\x05\x06\x07
|\x05\x08
\x0c\x10
\x12\x06\x05
\x0e\x16\x13
|\x05\x08
\x0c\x10
\x12\x06\x05
\x0e\x16\x13
|" # noqa: E501 ) return md filepath = STUB_DATA_DIR / "influence.pdf" with patch.object(pymupdf.table.Table, "to_markdown", custom_to_markdown): parsed_text = parse_pdf_to_pages(filepath) assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert all( t and t[0] != "\n" and t[-1] != "\n" for t in parsed_text.content.values() ), "Expected no leading/trailing newlines in parsed text" assert "1" in parsed_text.content, "Parsed text should contain page 1" all_tables = { i: [m for m in pagenum_media[1] if m.info["type"] == "table"] for i, pagenum_media in parsed_text.content.items() if isinstance(pagenum_media, tuple) } all_tables = {k: v for k, v in all_tables.items() if v} assert ( sum(len(tables) for tables in all_tables.values()) >= 2 ), "Expected a few tables to be parsed for assertions to work" zeroth_media, *_ = next(iter(all_tables.values())) assert zeroth_media.text assert "\x00" not in zeroth_media.text, "Expected no null byte" assert REPLACEMENT_CHAR in zeroth_media.text, "Expected replacement char(s)" try: # Seen with pymupdf==1.26.6 assert zeroth_raw_table_text == ( "|Gap Size (mm)|Ununited|Uncertain|United|" "\n|---|---|---|---|" "\n|**1.0**|1/5(20%)|1/5(20%)|3/5(60%)|" "\n|**1.5**|3/7(43%)|2/7(29%)|2/7(29%)|" "\n|**2.0**|3/6(50%)|2/6(33%)|1/6(17%)|" "\n\n" # NOTE: this is before strip, so there can be trailing whitespace ) except AssertionError: # Seen with pymupdf==1.26.5 assert zeroth_raw_table_text == ( "|Gap Size (mm)|Ununited|Uncertain|United|" "\n|---|---|---|---|" "\n|**1.0**|1/5 (20%)|1/5 (20%)|3/5 (60%)|" "\n|**1.5**|3/7 (43%)|2/7 (29%)|2/7 (29%)|" "\n|**2.0**
|3/6 (50%)|2/6 (33%)|1/6 (17%)|" "\n\n" # NOTE: this is before strip, so there can be trailing whitespace ) def test_table_parsing_orphaned_surrogate() -> None: # Simulate orphaned low surrogate (U+DC3C) in table markdown output surrogate_char = chr(0xDC3C) surrogate_md = f"|Col1|Col2|\n|---|---|\n|valid|{surrogate_char}data|" filepath = STUB_DATA_DIR / "influence.pdf" with patch.object( pymupdf.table.Table, "to_markdown", return_value=surrogate_md ) as mock_to_markdown: # Page 23 has a table, so reading just that page speeds the test up parsed_text = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=23) mock_to_markdown.assert_called_once() assert isinstance(parsed_text.content, dict) all_tables = [ m for pagenum_media in parsed_text.content.values() if isinstance(pagenum_media, tuple) for m in pagenum_media[1] if m.info["type"] == "table" ] assert len(all_tables) == 1, "Expected a table to be parsed" table_text = all_tables[0].text assert table_text assert surrogate_char not in table_text, "Expected no surrogate chars" assert REPLACEMENT_CHAR in table_text, "Expected replacement char(s)" assert "data" in table_text, "Expected other text to be preserved" def test_equation_parsing() -> None: parsed_text = parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / "duplicate_media.pdf") assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert isinstance(parsed_text.content["1"], tuple) p1_text, p1_media = parsed_text.content["1"] # SEE: https://regex101.com/r/pyOHLq/1 assert re.search( r"[_*]*E[_*]* ?= ?[_*]*mc[_*]*(?:)?[ ^]?[2²] ?(?:<\/sup>)?", p1_text ), "Expected inline equation in page 1 text" assert re.search(r"n ?\+ ?a", p1_text), "Expected block equation in page 1 text" assert p1_media ================================================ FILE: packages/paper-qa-pypdf/LICENSE ================================================ Apache License Version 2.0, January 2004 http://www.apache.org/licenses/ TERMS AND CONDITIONS FOR USE, REPRODUCTION, AND DISTRIBUTION 1. Definitions. "License" shall mean the terms and conditions for use, reproduction, and distribution as defined by Sections 1 through 9 of this document. "Licensor" shall mean the copyright owner or entity authorized by the copyright owner that is granting the License. "Legal Entity" shall mean the union of the acting entity and all other entities that control, are controlled by, or are under common control with that entity. For the purposes of this definition, "control" means (i) the power, direct or indirect, to cause the direction or management of such entity, whether by contract or otherwise, or (ii) ownership of fifty percent (50%) or more of the outstanding shares, or (iii) beneficial ownership of such entity. "You" (or "Your") shall mean an individual or Legal Entity exercising permissions granted by this License. "Source" form shall mean the preferred form for making modifications, including but not limited to software source code, documentation source, and configuration files. "Object" form shall mean any form resulting from mechanical transformation or translation of a Source form, including but not limited to compiled object code, generated documentation, and conversions to other media types. "Work" shall mean the work of authorship, whether in Source or Object form, made available under the License, as indicated by a copyright notice that is included in or attached to the work (an example is provided in the Appendix below). "Derivative Works" shall mean any work, whether in Source or Object form, that is based on (or derived from) the Work and for which the editorial revisions, annotations, elaborations, or other modifications represent, as a whole, an original work of authorship. For the purposes of this License, Derivative Works shall not include works that remain separable from, or merely link (or bind by name) to the interfaces of, the Work and Derivative Works thereof. "Contribution" shall mean any work of authorship, including the original version of the Work and any modifications or additions to that Work or Derivative Works thereof, that is intentionally submitted to Licensor for inclusion in the Work by the copyright owner or by an individual or Legal Entity authorized to submit on behalf of the copyright owner. For the purposes of this definition, "submitted" means any form of electronic, verbal, or written communication sent to the Licensor or its representatives, including but not limited to communication on electronic mailing lists, source code control systems, and issue tracking systems that are managed by, or on behalf of, the Licensor for the purpose of discussing and improving the Work, but excluding communication that is conspicuously marked or otherwise designated in writing by the copyright owner as "Not a Contribution." "Contributor" shall mean Licensor and any individual or Legal Entity on behalf of whom a Contribution has been received by Licensor and subsequently incorporated within the Work. 2. Grant of Copyright License. Subject to the terms and conditions of this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable copyright license to reproduce, prepare Derivative Works of, publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute the Work and such Derivative Works in Source or Object form. 3. Grant of Patent License. Subject to the terms and conditions of this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable (except as stated in this section) patent license to make, have made, use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer the Work, where such license applies only to those patent claims licensable by such Contributor that are necessarily infringed by their Contribution(s) alone or by combination of their Contribution(s) with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You institute patent litigation against any entity (including a cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct or contributory patent infringement, then any patent licenses granted to You under this License for that Work shall terminate as of the date such litigation is filed. 4. Redistribution. You may reproduce and distribute copies of the Work or Derivative Works thereof in any medium, with or without modifications, and in Source or Object form, provided that You meet the following conditions: (a) You must give any other recipients of the Work or Derivative Works a copy of this License; and (b) You must cause any modified files to carry prominent notices stating that You changed the files; and (c) You must retain, in the Source form of any Derivative Works that You distribute, all copyright, patent, trademark, and attribution notices from the Source form of the Work, excluding those notices that do not pertain to any part of the Derivative Works; and (d) If the Work includes a "NOTICE" text file as part of its distribution, then any Derivative Works that You distribute must include a readable copy of the attribution notices contained within such NOTICE file, excluding those notices that do not pertain to any part of the Derivative Works, in at least one of the following places: within a NOTICE text file distributed as part of the Derivative Works; within the Source form or documentation, if provided along with the Derivative Works; or, within a display generated by the Derivative Works, if and wherever such third-party notices normally appear. The contents of the NOTICE file are for informational purposes only and do not modify the License. You may add Your own attribution notices within Derivative Works that You distribute, alongside or as an addendum to the NOTICE text from the Work, provided that such additional attribution notices cannot be construed as modifying the License. You may add Your own copyright statement to Your modifications and may provide additional or different license terms and conditions for use, reproduction, or distribution of Your modifications, or for any such Derivative Works as a whole, provided Your use, reproduction, and distribution of the Work otherwise complies with the conditions stated in this License. 5. Submission of Contributions. Unless You explicitly state otherwise, any Contribution intentionally submitted for inclusion in the Work by You to the Licensor shall be under the terms and conditions of this License, without any additional terms or conditions. Notwithstanding the above, nothing herein shall supersede or modify the terms of any separate license agreement you may have executed with Licensor regarding such Contributions. 6. Trademarks. This License does not grant permission to use the trade names, trademarks, service marks, or product names of the Licensor, except as required for reasonable and customary use in describing the origin of the Work and reproducing the content of the NOTICE file. 7. Disclaimer of Warranty. Unless required by applicable law or agreed to in writing, Licensor provides the Work (and each Contributor provides its Contributions) on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied, including, without limitation, any warranties or conditions of TITLE, NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY, or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. You are solely responsible for determining the appropriateness of using or redistributing the Work and assume any risks associated with Your exercise of permissions under this License. 8. Limitation of Liability. In no event and under no legal theory, whether in tort (including negligence), contract, or otherwise, unless required by applicable law (such as deliberate and grossly negligent acts) or agreed to in writing, shall any Contributor be liable to You for damages, including any direct, indirect, special, incidental, or consequential damages of any character arising as a result of this License or out of the use or inability to use the Work (including but not limited to damages for loss of goodwill, work stoppage, computer failure or malfunction, or any and all other commercial damages or losses), even if such Contributor has been advised of the possibility of such damages. 9. Accepting Warranty or Additional Liability. While redistributing the Work or Derivative Works thereof, You may choose to offer, and charge a fee for, acceptance of support, warranty, indemnity, or other liability obligations and/or rights consistent with this License. However, in accepting such obligations, You may act only on Your own behalf and on Your sole responsibility, not on behalf of any other Contributor, and only if You agree to indemnify, defend, and hold each Contributor harmless for any liability incurred by, or claims asserted against, such Contributor by reason of your accepting any such warranty or additional liability. END OF TERMS AND CONDITIONS APPENDIX: How to apply the Apache License to your work. To apply the Apache License to your work, attach the following boilerplate notice, with the fields enclosed by brackets "[]" replaced with your own identifying information. (Don't include the brackets!) The text should be enclosed in the appropriate comment syntax for the file format. We also recommend that a file or class name and description of purpose be included on the same "printed page" as the copyright notice for easier identification within third-party archives. Copyright 2024 FutureHouse Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the specific language governing permissions and limitations under the License. ================================================ FILE: packages/paper-qa-pypdf/README.md ================================================ # paper-qa-pypdf [![GitHub](https://img.shields.io/badge/GitHub-black?logo=github&logoColor=white)](https://github.com/Future-House/paper-qa/tree/main/packages/paper-qa-pypdf) [![PyPI version](https://badge.fury.io/py/paper-qa-pypdf.svg)](https://badge.fury.io/py/paper-qa-pypdf) [![tests](https://github.com/Future-House/paper-qa/actions/workflows/tests.yml/badge.svg)](https://github.com/Future-House/paper-qa) ![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue.svg) ![PyPI Python Versions](https://img.shields.io/pypi/pyversions/paper-qa-pypdf) PDF reading code backed by [PyPDF](https://github.com/py-pdf/pypdf). To also parse images or take full-page screenshots, use the `media` extra: `pip install paper-qa-pypdf[media]`. This is backed by [pypdfium2](https://github.com/pypdfium2-team/pypdfium2). From there, to also support grouping images into figures or parsing tables, use the `enhanced` extra: `pip install paper-qa-pypdf[enhanced]`. This is backed by [pdfplumber](https://github.com/jsvine/pdfplumber). ================================================ FILE: packages/paper-qa-pypdf/pyproject.toml ================================================ [build-system] build-backend = "setuptools.build_meta" requires = ["setuptools>=64", "setuptools_scm>=8"] [project] authors = [ {email = "hello@futurehouse.org", name = "FutureHouse technical staff"}, ] classifiers = [ "Intended Audience :: Developers", "License :: OSI Approved :: Apache Software License", "Operating System :: OS Independent", "Programming Language :: Python :: 3 :: Only", "Programming Language :: Python :: 3.11", "Programming Language :: Python :: 3.12", "Programming Language :: Python :: 3.13", "Programming Language :: Python", "Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence", ] dependencies = [ "PyPDF>=3", # Pin since v1 doesn't work and there's no v2 on PyPI "paper-qa", ] description = "PaperQA readers implemented using PyPDF" dynamic = ["version"] license = {file = "LICENSE"} maintainers = [ {email = "jamesbraza@gmail.com", name = "James Braza"}, {email = "michael.skarlinski@gmail.com", name = "Michael Skarlinski"}, {email = "white.d.andrew@gmail.com", name = "Andrew White"}, ] name = "paper-qa-pypdf" readme = "README.md" requires-python = ">=3.11" [project.optional-dependencies] dev = [ "fhlmi>=0.39", # Pin for bytes_to_string "paper-qa-pypdf[enhanced,media]", "paper-qa>=5.23", # Pin for PDFParserFn "pytest-asyncio", "pytest-rerunfailures", "pytest>=8", # Pin to keep recent ] # Enhanced means: (1) cluster images into figures and (2) parse tables enhanced = [ "paper-qa-pypdf[media]", "pdfplumber>=0.5", # Pin for decode_text fixes ] media = [ "Pillow", "PyPDF[image]", "pypdfium2>=4.22.0", # Pin for PYPDFIUM_INFO addition ] [tool.ruff] extend = "../../pyproject.toml" [tool.setuptools.packages.find] where = ["src"] [tool.setuptools_scm] root = "../.." version_file = "src/paperqa_pypdf/version.py" ================================================ FILE: packages/paper-qa-pypdf/src/paperqa_pypdf/__init__.py ================================================ from .reader import parse_pdf_to_pages __all__ = [ "parse_pdf_to_pages", ] ================================================ FILE: packages/paper-qa-pypdf/src/paperqa_pypdf/py.typed ================================================ ================================================ FILE: packages/paper-qa-pypdf/src/paperqa_pypdf/reader.py ================================================ import io import json import os from contextlib import AbstractContextManager, closing, nullcontext from enum import StrEnum, unique from typing import TYPE_CHECKING, Any, cast import pypdf import pypdf.errors from paperqa.readers import resolve_page_range from paperqa.types import ParsedMedia, ParsedMetadata, ParsedText from paperqa.utils import ImpossibleParsingError, clean_invalid_unicode from .utils import cluster_bboxes try: import pypdfium2 as pdfium except ImportError: pdfium = None try: import pdfplumber except ImportError: pdfplumber = None # type: ignore[assignment] if TYPE_CHECKING: from PIL import Image @unique class MediaMode(StrEnum): """Mode for media extraction from PDFs.""" NONE = "" # No media extraction FULL_PAGE = "full-page" # Screenshot entire page INDIVIDUAL_CLUSTERING = ( # Extract individual images then cluster "individual-clustering" ) INDIVIDUAL = "individual" # Extract individual images def __str__(self) -> str: return self.metadata_value @property def metadata_value(self) -> str: return self.value.removesuffix("-clustering") # Attributes of pdfium.PdfBitmap that contain useful metadata PDFIUM_BITMAP_ATTRS = {"width", "height", "stride", "n_channels", "mode"} SCALE_TO_DPI = 72 def parse_pdf_to_pages( # noqa: PLR0912 path: str | os.PathLike, page_size_limit: int | None = None, page_range: int | tuple[int, int] | None = None, parse_media: bool = True, full_page: bool = False, image_cluster_tolerance: float = 50, image_cluster_padding: float = 10, dpi: float | None = None, **_: Any, ) -> ParsedText: """Parse a PDF. Args: path: Path to the PDF file to parse. page_size_limit: Sensible character limit one page's text, used to catch bad PDF reads. parse_media: Flag to also parse media (e.g. images, tables). full_page: Set True to screenshot the entire page as one image, instead of parsing individual images or tables. When False and pdfplumber is available, nearby images will be clustered into figure regions. page_range: Optional start_page or two-tuple of inclusive (start_page, end_page) to parse only specific pages, where pages are one-indexed. Leaving as the default of None will parse all pages. image_cluster_tolerance: Maximum distance (pixels) between images to consider them part of the same cluster (inclusive). Only used when not screenshotting pages and pdfplumber is available. image_cluster_padding: Padding (pixels) to add around clustered image regions when rendering. Only used when not screenshotting pages and pdfplumber is available. dpi: Optional DPI (dots per inch) for image resolution, if left unspecified pypdfium2's default 1.0 scale will be employed. **_: Thrown away kwargs. """ render_kwargs = {} if dpi is not None: render_kwargs["scale"] = dpi / SCALE_TO_DPI with open(path, "rb") as file: # noqa: PLR1702 try: pdf_reader = pypdf.PdfReader(file) except pypdf.errors.PdfReadError as exc: raise ImpossibleParsingError( f"PDF reading via {pypdf.__name__} failed on the PDF at path {path!r}," " likely this PDF file is corrupt." ) from exc pages: dict[str, str | tuple[str, list[ParsedMedia]]] = {} total_length = count_media = 0 match (parse_media, full_page, pdfplumber is not None): case (False, _, _): media_mode = MediaMode.NONE case (True, True, _): media_mode = MediaMode.FULL_PAGE case (True, False, True): media_mode = MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING case (True, False, False): media_mode = MediaMode.INDIVIDUAL if media_mode in {MediaMode.FULL_PAGE, MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING}: try: pdf_doc = pdfium.PdfDocument(str(path)) except AttributeError as exc: raise ImportError( "Media parsing requires 'pypdfium2' to be installed for rasterization support." " Please install it via `pip install paper-qa-pypdf[media]`." ) from exc pdf_context: AbstractContextManager = closing(pdf_doc) else: pdf_context = nullcontext() if media_mode == MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING: plumber_pdf = pdfplumber.open(str(path)) plumber_context: AbstractContextManager = plumber_pdf else: plumber_context = nullcontext() with pdf_context, plumber_context: for i in resolve_page_range(page_range, len(pdf_reader.pages)): page = pdf_reader.pages[i] # On 12/30/2025 with pypdf==6.4.2, a `PageObject.extract_text` call on # https://arxiv.org/pdf/1711.07566's page 3's Figure 2a's rasterization # example outputs an orphaned low surrogate (U+DC63), which is # interpreted as an incomplete UTF-16 surrogate pair downstream and causes: # > UnicodeEncodeError: 'utf-8' codec can't encode character '\udc63' # > in position 17404: surrogates not allowed # Thus, the extracted text is cleaned text = clean_invalid_unicode(page.extract_text()) if page_size_limit and len(text) > page_size_limit: raise ImpossibleParsingError( f"The text in page {i} of {len(pdf_reader.pages)} was {len(text)} chars" f" long, which exceeds the {page_size_limit} char limit for the PDF" f" at path {path}." ) if media_mode == MediaMode.FULL_PAGE: pdfium_page: pdfium.PdfPage = pdf_doc[i] pdfium_rendered_page: pdfium.PdfBitmap = pdfium_page.render( **render_kwargs ) buf = io.BytesIO() try: pdfium_rendered_page.to_pil().save(buf, format="PNG") except AttributeError as exc: # Nice-ify pypdfium2's bad error message raise ImportError( "Full page media rendering requires 'Pillow' to be installed." " Please install it via `pip install paper-qa-pypdf[media]`." ) from exc media_metadata = { "type": "screenshot", "page_width": pdfium_page.get_width(), "page_height": pdfium_page.get_height(), } | { f"bitmap_{a}": getattr(pdfium_rendered_page, a) for a in PDFIUM_BITMAP_ATTRS } del pdfium_rendered_page # Free pdfium bitmap memory media_metadata["info_hashable"] = json.dumps( media_metadata, sort_keys=True ) # Add page number after info_hashable so differing pages # don't break the cache key media_metadata["page_num"] = i + 1 pages[str(i + 1)] = text, [ ParsedMedia(index=0, data=buf.getvalue(), info=media_metadata) ] count_media += 1 elif media_mode == MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING: media_list: list[ParsedMedia] = [] plumber_page = plumber_pdf.pages[i] page_width = plumber_page.width page_height = plumber_page.height # Cluster images into figure regions pdfium_page = pdf_doc[i] for cluster_idx, (x0, y0, x1, y1) in enumerate( cluster_bboxes( [ (img["x0"], img["top"], img["x1"], img["bottom"]) for img in plumber_page.images ], tolerance=image_cluster_tolerance, ) ): # Add padding around the figure region x0 = max(0, x0 - image_cluster_padding) y0 = max(0, y0 - image_cluster_padding) x1 = min(page_width, x1 + image_cluster_padding) y1 = min(page_height, y1 + image_cluster_padding) # Calculate and render the cropped region pix = pdfium_page.render( crop=( x0, page_height - y1, page_width - x1, page_height - (page_height - y0), ), **render_kwargs, ) buf = io.BytesIO() try: pix.to_pil().save(buf, format="PNG") except AttributeError as exc: raise ImportError( "Figure rendering requires 'Pillow' to be installed." " Please install it via `pip install paper-qa-pypdf[media]`." ) from exc media_metadata = { "type": "picture", "bbox": (x0, y0, x1, y1), "width": pix.width, "height": pix.height, } del pix # Free pdfium bitmap memory media_metadata["info_hashable"] = json.dumps( { k: ( v if k != "bbox" else tuple(round(x) for x in cast(tuple, v)) ) for k, v in media_metadata.items() }, sort_keys=True, ) # Add page number after info_hashable so differing pages # don't break the cache key media_metadata["page_num"] = i + 1 media_list.append( ParsedMedia( index=cluster_idx, data=buf.getvalue(), info=media_metadata, ) ) # Extract tables for table in plumber_page.find_tables(): x0, y0, x1, y1 = table.bbox # Add padding around the table region x0 = max(0, x0 - image_cluster_padding) y0 = max(0, y0 - image_cluster_padding) x1 = min(page_width, x1 + image_cluster_padding) y1 = min(page_height, y1 + image_cluster_padding) # Render the table region as an image pix = pdfium_page.render( crop=( x0, page_height - y1, page_width - x1, page_height - (page_height - y0), ), **render_kwargs, ) buf = io.BytesIO() pix.to_pil().save(buf, format="PNG") table_metadata: dict[str, Any] = { "type": "table", "bbox": (x0, y0, x1, y1), "width": pix.width, "height": pix.height, } del pix # Free pdfium bitmap memory table_metadata["info_hashable"] = json.dumps( { k: ( v if k != "bbox" else tuple(round(x) for x in cast(tuple, v)) ) for k, v in table_metadata.items() }, sort_keys=True, ) # Add page number after info_hashable so differing pages # don't break the cache key table_metadata["page_num"] = i + 1 media_list.append( ParsedMedia( index=len(media_list), data=buf.getvalue(), info=table_metadata, ) ) pages[str(i + 1)] = text, media_list count_media += len(media_list) elif media_mode == MediaMode.INDIVIDUAL: # NOTE: if Pillow is not installed, # PyPDF will blow up here with a nice message media_list = [] for img_idx, img_obj in enumerate(page.images): pil_image = cast("Image.Image", img_obj.image) width, height = pil_image.size if pil_image.format == "PNG": # LLM providers accept PNG, so leave the image data as-is data: bytes = img_obj.data else: # Re-encode as PNG because the image may be in a # format LLM providers reject (e.g. JPEG2000) buf = io.BytesIO() try: pil_image.save(buf, format="PNG") except OSError as exc: if "cannot write mode" not in str(exc): raise # Don't swallow unrelated IO errors # PNG doesn't support all color modes (e.g. CMYK # from print-oriented PDFs), so fall back to RGB buf = io.BytesIO() # Reset after partial write pil_image.convert("RGB").save(buf, format="PNG") data = buf.getvalue() media_metadata = { "type": "picture", "width": width, "height": height, } media_metadata["info_hashable"] = json.dumps( media_metadata, sort_keys=True ) # Add page number after info_hashable so differing pages # don't break the cache key media_metadata["page_num"] = i + 1 media_list.append( ParsedMedia(index=img_idx, data=data, info=media_metadata) ) pages[str(i + 1)] = text, media_list count_media += len(media_list) else: pages[str(i + 1)] = text total_length += len(text) # Determine mode string and parsing libraries based on actual mode used lib_parts = [f"{pypdf.__name__} ({pypdf.__version__})"] if media_mode == MediaMode.FULL_PAGE: lib_parts.append(f"{pdfium.__name__} ({pdfium.PYPDFIUM_INFO})") elif media_mode == MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING: lib_parts.extend( [ f"{pdfium.__name__} ({pdfium.PYPDFIUM_INFO})", f"pdfplumber ({pdfplumber.__version__})", ] ) multimodal_string = f"|multimodal|dpi={dpi}|mode={media_mode.metadata_value}" metadata = ParsedMetadata( parsing_libraries=[", ".join(lib_parts)], total_parsed_text_length=total_length, count_parsed_media=count_media, name=( f"pdf|page_range={str(page_range).replace(' ', '')}" f"{multimodal_string if media_mode != MediaMode.NONE else ''}" ), ) return ParsedText(content=pages, metadata=metadata) ================================================ FILE: packages/paper-qa-pypdf/src/paperqa_pypdf/utils.py ================================================ from collections import defaultdict def cluster_bboxes( bboxes: list[tuple[float, float, float, float]], tolerance: float = 50 ) -> list[tuple[float, float, float, float]]: """Cluster nearby bounding boxes into regions using spatial proximity. Uses union-find to cluster bboxes based on the input tolerance, then computes a merged bounding box for each cluster. Args: bboxes: List of (x0, y0, x1, y1) bounding boxes. tolerance: Maximum distance (inclusive) between bboxes to consider them part of the same cluster. Returns: List of (x0, y0, x1, y1) merged bounding boxes for each cluster. """ parent = list(range(len(bboxes))) def find(i: int) -> int: if parent[i] != i: parent[i] = find(parent[i]) return parent[i] def union(i: int, j: int) -> None: pi, pj = find(i), find(j) if pi != pj: parent[pi] = pj # Cluster bboxes that are within tolerance distance for i, b1 in enumerate(bboxes): for j in range(i + 1, len(bboxes)): b2 = bboxes[j] # Distance is 0 if they overlap, otherwise there's a gap between them x_dist = max(0, max(b1[0], b2[0]) - min(b1[2], b2[2])) y_dist = max(0, max(b1[1], b2[1]) - min(b1[3], b2[3])) if x_dist <= tolerance and y_dist <= tolerance: union(i, j) # Group bboxes by cluster and compute merged bbox clusters: dict[int, list[tuple[float, float, float, float]]] = defaultdict(list) for i, bbox in enumerate(bboxes): clusters[find(i)].append(bbox) return [ ( min(b[0] for b in cluster_bboxes), min(b[1] for b in cluster_bboxes), max(b[2] for b in cluster_bboxes), max(b[3] for b in cluster_bboxes), ) for cluster_bboxes in clusters.values() ] ================================================ FILE: packages/paper-qa-pypdf/tests/test_paperqa_pypdf.py ================================================ import base64 import io import json import re from collections.abc import Sequence from pathlib import Path from types import SimpleNamespace from typing import cast from unittest.mock import patch import pytest from lmi.utils import bytes_to_string from paperqa import Doc, Docs from paperqa.readers import PDFParserFn, chunk_pdf from paperqa.utils import REPLACEMENT_CHAR, ImpossibleParsingError, get_citation_ids from PIL import Image from paperqa_pypdf import parse_pdf_to_pages from paperqa_pypdf.reader import MediaMode REPO_ROOT = Path(__file__).parents[3] STUB_DATA_DIR = REPO_ROOT / "tests" / "stub_data" @pytest.mark.flaky(reruns=2, only_rerun=["AssertionError"]) @pytest.mark.asyncio async def test_parse_pdf_to_pages() -> None: assert isinstance(parse_pdf_to_pages, PDFParserFn) filepath = STUB_DATA_DIR / "pasa.pdf" parsed_text = parse_pdf_to_pages(filepath) assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert len(parsed_text.content) == 15, "Expected all pages to be parsed" assert "1" in parsed_text.content, "Parsed text should contain page 1" assert isinstance(parsed_text.content["1"], tuple) p1_text = parsed_text.content["1"][0] matches = re.findall( r"Abstract\nWe introduce PaSa, an advanced Paper Search" r"\s?agent powered by large language models\.", p1_text, ) assert len(matches) == 1, f"Parsing failed to handle abstract in {p1_text}." assert ( p1_text.count("outperforms existing") == 1 ), "Test expects one match of this substring" col_1_bottom_idx = p1_text.index("outperforms existing") assert ( p1_text.count("address fine-grained") == 1 ), "Test expects one match of this substring" col_2_top_idx = p1_text.index("address fine-grained") assert col_1_bottom_idx < col_2_top_idx, "Expected column ordering to be correct" # Check the images in Figure 1 assert not isinstance(parsed_text.content["2"], str) p2_text, p2_media = parsed_text.content["2"] assert "Figure 1" in p2_text, "Expected Figure 1 title" assert "Crawler" in p2_text, "Expected Figure 1 contents" (p2_image,) = [m for m in p2_media if m.info["type"] == "picture"] assert p2_image.index == 0 assert p2_image.info["page_num"] == 2 assert p2_image.info["height"] == pytest.approx(135, rel=0.1) assert p2_image.info["width"] == pytest.approx(440, rel=0.1) p2_bbox = p2_image.info["bbox"] assert isinstance(p2_bbox, tuple) for i, value in enumerate((91.4, 65.6, 531.8, 201.7)): assert p2_bbox[i] == pytest.approx(value, rel=0.1) assert isinstance(p2_image.data, bytes) # Check the image is valid base64 base64_data = bytes_to_string(p2_image.data) assert base64_data assert base64.b64decode(base64_data, validate=True) == p2_image.data # Check we can round-trip serialize the image serde_p2_image = type(p2_image).model_validate_json(p2_image.model_dump_json()) assert serde_p2_image == p2_image # Check useful attributes are present and are JSON serializable json.dumps(p2_image.info) for attr in ("width", "height"): assert ( p2_image.info[attr] == serde_p2_image.info[attr] ), "Expected serialization to match original" dim = p2_image.info[attr] assert isinstance(dim, int | float) assert dim > 0, "Edge length should be positive" # Check Figure 1 can be used to answer questions doc = Doc( docname="He2025", dockey="stub", citation=( 'He, Yichen, et al. "PaSa: An LLM Agent for Comprehensive Academic Paper' ' Search." *arXiv*, 2025, arXiv:2501.10120v1. Accessed 2025.' ), ) texts = chunk_pdf(parsed_text, doc=doc, chunk_chars=3000, overlap=100) fig_1_text = texts[1] assert ( "Figure 1: Architecture of PaSa" in fig_1_text.text ), "Expecting Figure 1 for the test to work" assert fig_1_text.media, "Expecting media to test multimodality" fig_1_text.text = "stub" # Replace text to confirm multimodality works docs = Docs() assert await docs.aadd_texts(texts=[fig_1_text], doc=doc) for query, answer_checks in ( ("What actions can the Crawler take?", [(("search", "expand", "stop"), 2)]), ("What actions can the Selector take?", [(("select", "drop"), 2)]), ( "How many User Query blue boxes are there, and what are they connected to?", [r"two|2|(?=.*paper queue)(?=.*selector)"], ), ): session = await docs.aquery(query=query) assert session.contexts, "Expected contexts to be generated" assert all( c.text.text == fig_1_text.text and c.text.media == fig_1_text.media for c in session.contexts ), "Expected context to reuse Figure 1's text and media" # Remove citations so numeric assertions don't have false positives raw_answer_no_citations = session.raw_answer for key in get_citation_ids(session.raw_answer): raw_answer_no_citations = raw_answer_no_citations.replace(f"({key})", "") for check in answer_checks: answer_lower = raw_answer_no_citations.lower() if isinstance(check, str): assert re.search( check, answer_lower ), f"Expected {raw_answer_no_citations=} to match pattern {check!r}" else: substrings, min_count = cast(tuple[tuple[str, ...], int], check) assert ( sum(x in answer_lower for x in substrings) >= min_count ), f"Expected {raw_answer_no_citations=} to have {substrings} present" # Check the full page parsing behavior parsed_text_full_page = parse_pdf_to_pages(filepath, full_page=True) assert isinstance(parsed_text_full_page.content, dict) assert len(parsed_text_full_page.content) == 15, "Expected all pages to be parsed" assert "1" in parsed_text_full_page.content, "Parsed text should contain page 1" assert "2" in parsed_text_full_page.content, "Parsed text should contain page 2" for page_num in ("1", "2"): page_content = parsed_text_full_page.content[page_num] assert not isinstance(page_content, str), f"Page {page_num} should have images" # Check each page has exactly one image page_text, (full_page_image,) = page_content assert page_text assert full_page_image.index == 0, "Full page image should have index 0" assert full_page_image.info["type"] == "screenshot" assert full_page_image.info["page_num"] == int(page_num) assert full_page_image.info["page_height"] == pytest.approx(842, rel=0.01) assert full_page_image.info["page_width"] == pytest.approx(596, rel=0.01) assert isinstance(full_page_image.data, bytes) assert full_page_image.data, "Full page image should have data" # Check useful attributes are present and are JSON serializable json.dumps(full_page_image.info) for attr in ("page_width", "page_height"): dim = full_page_image.info[attr] assert isinstance(dim, int | float) assert dim > 0, "Edge length should be positive" # Check the no-media behavior parsed_text_no_media = parse_pdf_to_pages(filepath, parse_media=False) assert isinstance(parsed_text_no_media.content, dict) assert all(isinstance(c, str) for c in parsed_text_no_media.content.values()) assert len(parsed_text_no_media.content) == 15, "Expected all pages to be parsed" # Check metadata for pt in (parsed_text, parsed_text_full_page, parsed_text_no_media): (parsing_library,) = pt.metadata.parsing_libraries assert "pypdf" in parsing_library assert pt.metadata.name assert "pdf" in pt.metadata.name assert "page_range=None" in pt.metadata.name # Check commonalities across all modes assert ( len(parsed_text.content) == len(parsed_text_full_page.content) == len(parsed_text_no_media.content) ), "All modes should parse the same number of pages" def test_page_range() -> None: filepath = STUB_DATA_DIR / "pasa.pdf" parsed_text_p1 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=1) assert isinstance(parsed_text_p1.content, dict) assert list(parsed_text_p1.content) == ["1"] assert parsed_text_p1.metadata.name assert "page_range=1" in parsed_text_p1.metadata.name parsed_text_p12 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=(1, 2)) assert isinstance(parsed_text_p12.content, dict) assert list(parsed_text_p12.content) == ["1", "2"] assert parsed_text_p12.metadata.name assert "page_range=(1,2)" in parsed_text_p12.metadata.name # NOTE: exceeds 15-page PDF length parsed_text_p1_20 = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=(1, 20)) assert isinstance(parsed_text_p1_20.content, dict) assert list(parsed_text_p1_20.content) == [ str(i) for i in range(1, 15 + 1) ], "Expected pages to be truncated to 15 or us to get blown up" assert parsed_text_p1_20.metadata.name assert "page_range=(1,20)" in parsed_text_p1_20.metadata.name def test_page_size_limit_denial() -> None: with pytest.raises(ImpossibleParsingError, match="char limit"): parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / "paper.pdf", page_size_limit=10) # chars def test_invalid_pdf_is_denied(tmp_path) -> None: # This PDF content (actually it's a 404 HTML page) was seen with open access # in June 2025, so let's make sure it's denied bad_pdf_content = """ 404 Not Found

404 Not Found

nginx
""" bad_pdf_path = tmp_path / "bad.pdf" bad_pdf_path.write_text(bad_pdf_content) with pytest.raises(ImpossibleParsingError, match="corrupt"): parse_pdf_to_pages(bad_pdf_path) def test_nonexistent_file_failure() -> None: filename = "/nonexistent/path/file.pdf" with pytest.raises(FileNotFoundError, match=filename): parse_pdf_to_pages(filename) def test_table_parsing() -> None: filepath = STUB_DATA_DIR / "influence.pdf" parsed_text = parse_pdf_to_pages(filepath) assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert all( t and t[0] != "\n" and t[-1] != "\n" for t in parsed_text.content.values() ), "Expected no leading/trailing newlines in parsed text" all_tables = { i: [m for m in pagenum_media[1] if m.info["type"] == "table"] for i, pagenum_media in parsed_text.content.items() if isinstance(pagenum_media, tuple) } all_tables = {k: v for k, v in all_tables.items() if v} assert ( sum(len(tables) for tables in all_tables.values()) >= 2 ), "Expected a few tables to be parsed" def test_table_parsing_orphaned_surrogate() -> None: # Simulate orphaned low surrogate (U+DC63) in extracted text surrogate_char = chr(0xDC63) text_with_surrogate = f"Normal text {surrogate_char} more text" filepath = STUB_DATA_DIR / "paper.pdf" with patch("pypdf.PageObject.extract_text", return_value=text_with_surrogate): # Reading just page one without media speeds the test up parsed_text = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=1, parse_media=False) assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert "1" in parsed_text.content page_text = parsed_text.content["1"] assert isinstance(page_text, str) assert surrogate_char not in page_text, "Expected no surrogate chars" assert REPLACEMENT_CHAR in page_text, "Expected replacement char(s)" assert "Normal text" in page_text, "Expected other text to be preserved" def test_media_deduplication() -> None: parsed_text = parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / "duplicate_media.pdf") assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert len(parsed_text.content) == 5, "Expected full PDF read" all_media = [m for _, media in parsed_text.content.values() for m in media] # type: ignore[misc] all_images = [m for m in all_media if m.info.get("type") == "picture"] assert ( len(all_images) == 2 * 5 ), "Expected each image (one/page) and equation (one/page) to be read" assert ( len({m for m in all_images if cast(int, m.info["page_num"]) > 1}) <= 3 ), "Expected images/equations on all pages beyond 1 to be deduplicated" def test_equation_parsing() -> None: parsed_text = parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / "duplicate_media.pdf") assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert isinstance(parsed_text.content["1"], tuple) p1_text, p1_media = parsed_text.content["1"] # SEE: https://regex101.com/r/pyOHLq/1 assert re.search( r"[_*]*E[_*]* ?= ?[_*]*mc[_*]*(?:)?[ ^]?[2²] ?(?:<\/sup>)?", p1_text ), "Expected inline equation in page 1 text" assert re.search(r"n ?\+ ?a", p1_text), "Expected block equation in page 1 text" assert p1_media def test_clustering() -> None: filepath = STUB_DATA_DIR / "pasa.pdf" # With very small tolerance, Figure 1 images shouldn't cluster together parsed_text_small_cluster = parse_pdf_to_pages( filepath, page_range=2, image_cluster_tolerance=1 ) assert isinstance(parsed_text_small_cluster.content, dict) assert "2" in parsed_text_small_cluster.content, "Parsed text should contain page 2" assert isinstance(parsed_text_small_cluster.content["2"], tuple) p2_small_cluster = parsed_text_small_cluster.content["2"] assert "Figure 1" in p2_small_cluster[0], "Expected Figure 1" for m in p2_small_cluster[1]: assert "bbox" in m.info assert isinstance(m.info["bbox"], Sequence) assert len(m.info["bbox"]) == 4, "bbox should have 4 coordinates" for coord in m.info["bbox"]: assert isinstance(coord, int | float) assert coord >= 0, "bbox coordinates should be non-negative" # With normal tolerance, images should cluster into one figure parsed_text_default_cluster = parse_pdf_to_pages(filepath, page_range=2) assert isinstance(parsed_text_default_cluster.content, dict) assert ( "2" in parsed_text_default_cluster.content ), "Parsed text should contain page 2" assert isinstance(parsed_text_default_cluster.content["2"], tuple) p2_default_cluster = parsed_text_default_cluster.content["2"] assert "Figure 1" in p2_default_cluster[0], "Expected Figure 1" for m in p2_default_cluster[1]: assert "bbox" in m.info assert isinstance(m.info["bbox"], Sequence) assert len(m.info["bbox"]) == 4, "bbox should have 4 coordinates" for coord in m.info["bbox"]: assert isinstance(coord, int | float) assert coord >= 0, "bbox coordinates should be non-negative" assert len(p2_small_cluster[1]) >= len( p2_default_cluster[1] ), "Small tolerance should cluster less aggressively" @pytest.mark.parametrize( ("img_mode", "img_format", "expected_mode"), [ pytest.param("RGB", "BMP", "RGB", id="non_png_re_encodes"), pytest.param("RGB", "PNG", "RGB", id="png_passthrough"), pytest.param("CMYK", "TIFF", "RGB", id="cmyk_converts_to_rgb"), pytest.param("L", "BMP", "L", id="grayscale_preserves_mode"), ], ) def test_individual_mode_outputs_png( img_mode: str, img_format: str, expected_mode: str ) -> None: # Form an image in the input format (and mode) raw_buf = io.BytesIO() Image.new(img_mode, (4, 4)).save(raw_buf, format=img_format) raw_bytes = raw_buf.getvalue() mock_img_obj = SimpleNamespace( image=Image.open(io.BytesIO(raw_bytes)), data=raw_bytes ) with ( patch("paperqa_pypdf.reader.pdfplumber", None), patch( "pypdf.PageObject.images", new_callable=lambda: property(lambda _: [mock_img_obj]), ), ): parsed_text = parse_pdf_to_pages(STUB_DATA_DIR / "paper.pdf", page_range=1) assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert "1" in parsed_text.content assert isinstance(parsed_text.content["1"], tuple) _, (media,) = parsed_text.content["1"] # Verify the output is valid PNG by round-tripping through PIL result_image = Image.open(io.BytesIO(media.data)) assert result_image.format == "PNG" assert result_image.size == (4, 4) assert result_image.mode == expected_mode class TestMediaMode: def test_same_member_is_equal(self) -> None: assert MediaMode.INDIVIDUAL == MediaMode.INDIVIDUAL assert MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING == MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING assert MediaMode.FULL_PAGE == MediaMode.FULL_PAGE assert MediaMode.NONE == MediaMode.NONE def test_individual_with_and_without_clustering(self) -> None: assert MediaMode.INDIVIDUAL is not MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING assert MediaMode.INDIVIDUAL != MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING assert MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING != MediaMode.INDIVIDUAL assert ( MediaMode.INDIVIDUAL.metadata_value == MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING.metadata_value == "individual" ) assert ( str(MediaMode.INDIVIDUAL) # noqa: FURB123 == str(MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING) # noqa: FURB123 == "individual" ) def test_different_members_different_values_are_not_equal(self) -> None: assert MediaMode.NONE != MediaMode.FULL_PAGE assert MediaMode.FULL_PAGE != MediaMode.INDIVIDUAL assert MediaMode.NONE != MediaMode.INDIVIDUAL_CLUSTERING ================================================ FILE: packages/paper-qa-pypdf/tests/test_utils.py ================================================ import operator from paperqa_pypdf.utils import cluster_bboxes def test_cluster_bboxes_empty() -> None: assert cluster_bboxes([]) == [] # noqa: FURB115 def test_cluster_bboxes_single() -> None: bbox = (10.0, 20.0, 30.0, 40.0) results = cluster_bboxes([bbox]) assert len(results) == 1 assert results[0] == bbox def test_cluster_bboxes_no_overlap_far_apart() -> None: bbox1 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0) bbox2 = (100.0, 100.0, 110.0, 110.0) results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2], tolerance=50) # noqa: FURB120 assert len(results) == 2 assert set(results) == {bbox1, bbox2} def test_cluster_bboxes_overlapping() -> None: bbox1 = (0.0, 0.0, 20.0, 20.0) bbox2 = (10.0, 10.0, 30.0, 30.0) results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2], tolerance=50) # noqa: FURB120 assert len(results) == 1 assert results[0] == (0.0, 0.0, 30.0, 30.0), "Merged bbox should be the union" def test_cluster_bboxes_within_tolerance() -> None: bbox1 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0) bbox2 = (15.0, 0.0, 25.0, 10.0) # 5 units gap in x results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2], tolerance=10) assert len(results) == 1 assert results[0] == (0.0, 0.0, 25.0, 10.0) def test_cluster_bboxes_outside_tolerance() -> None: bbox1 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0) bbox2 = (25.0, 0.0, 35.0, 10.0) # 15 units gap in x results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2], tolerance=10) assert len(results) == 2 def test_cluster_bboxes_chain_clustering() -> None: bbox1 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0) bbox2 = (15.0, 0.0, 25.0, 10.0) # Near bbox1 bbox3 = (30.0, 0.0, 40.0, 10.0) # Near bbox2, far from bbox1 results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2, bbox3], tolerance=10) assert len(results) == 1 assert results[0] == (0.0, 0.0, 40.0, 10.0) def test_cluster_bboxes_multiple_clusters() -> None: # Cluster 1: top-left bbox1 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0) bbox2 = (5.0, 5.0, 15.0, 15.0) # Cluster 2: bottom-right (far away) bbox3 = (100.0, 100.0, 110.0, 110.0) bbox4 = (105.0, 105.0, 115.0, 115.0) results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2, bbox3, bbox4], tolerance=20) assert len(results) == 2 # Sort by x0 to make comparison deterministic result_sorted = sorted(results, key=operator.itemgetter(0)) assert result_sorted[0] == (0.0, 0.0, 15.0, 15.0) assert result_sorted[1] == (100.0, 100.0, 115.0, 115.0) def test_cluster_bboxes_vertical_proximity() -> None: bbox1 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0) bbox2 = (0.0, 15.0, 10.0, 25.0) # 5 units gap in y results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2], tolerance=10) assert len(results) == 1 assert results[0] == (0.0, 0.0, 10.0, 25.0) def test_cluster_bboxes_diagonal_proximity() -> None: bbox1 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0) # Diagonal: 5 units in x, 5 units in y - should cluster with tolerance=10 bbox2 = (15.0, 15.0, 25.0, 25.0) results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2], tolerance=10) assert len(results) == 1 def test_cluster_bboxes_zero_tolerance() -> None: bbox1 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0) bbox2 = (10.0, 0.0, 20.0, 10.0) # Touching but not overlapping results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2], tolerance=0) assert len(results) == 1 # Touching counts as 0 distance bbox3 = (0.0, 0.0, 10.0, 10.0) bbox4 = (11.0, 0.0, 21.0, 10.0) # 1 unit gap results = cluster_bboxes([bbox3, bbox4], tolerance=0) assert len(results) == 2 def test_cluster_bboxes_zero_tolerance_float() -> None: bbox1 = (0.5, 0.5, 10.5, 10.5) bbox2 = (10.5, 0.5, 20.5, 10.5) # Touching results = cluster_bboxes([bbox1, bbox2], tolerance=0) assert len(results) == 1 assert results[0] == (0.5, 0.5, 20.5, 10.5) ================================================ FILE: pyproject.toml ================================================ [build-system] build-backend = "setuptools.build_meta" requires = ["setuptools>=64", "setuptools_scm>=8"] [dependency-groups] dev = [ "paper-qa-docling[dev]", "paper-qa-nemotron[dev]", "paper-qa-pymupdf[dev]", "paper-qa-pypdf[dev]", "paper-qa[dev]", ] [project] authors = [ {email = "hello@futurehouse.org", name = "FutureHouse technical staff"}, ] # Full list: https://pypi.python.org/pypi?%3Aaction=list_classifiers classifiers = [ "Intended Audience :: Developers", "License :: OSI Approved :: Apache Software License", "Operating System :: OS Independent", "Programming Language :: Python :: 3 :: Only", "Programming Language :: Python :: 3.11", "Programming Language :: Python :: 3.12", "Programming Language :: Python :: 3.13", "Programming Language :: Python", "Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence", ] dependencies = [ "anyio", "fhaviary[llm]>=0.34", # For type(action)=Message "fhlmi>=0.45.0", # For type(action)=Message "html2text", # TODO: evaluate moving to an opt-in dependency "httpx", "httpx-aiohttp", "numpy", "paper-qa-pypdf", # TODO: after https://peps.python.org/pep-0771/, make this opt-out if 'pymupdf' extra is specified` "pybtex", "pydantic-settings", "pydantic~=2.0,>=2.10.1", # Pin 2.10 for typing breaks "rich", "setuptools", # TODO: remove after release of https://bitbucket.org/pybtex-devs/pybtex/pull-requests/46/replace-pkg_resources-with-importlib "tantivy", "tenacity", "tiktoken>=0.4.0", ] description = "LLM Chain for answering questions from docs" dynamic = ["version"] keywords = ["question answering"] license = {file = "LICENSE"} maintainers = [ {email = "jamesbraza@gmail.com", name = "James Braza"}, {email = "michael.skarlinski@gmail.com", name = "Michael Skarlinski"}, {email = "white.d.andrew@gmail.com", name = "Andrew White"}, ] name = "paper-qa" readme = "README.md" requires-python = ">=3.11" [project.optional-dependencies] dev = [ "fhlmi>=0.44.0", # Lower pin for update from Haiku 3.5 to 4.5 "httpx-aiohttp>=0.1.11", # Pin for raw headers fix "ipykernel>=6.29", # For running Jupter notebooks, and pin to keep recent "ipython>=8", # Pin to keep recent "litellm>=1.81.14", # Lower pin for Anthropic empty system messages fix in https://github.com/BerriAI/litellm/pull/21630 "mypy>=1.19", # Pin for zip default detection "paper-qa[docling,image,ldp,memory,nemotron,pypdf-media,pymupdf,typing,zotero,local,qdrant,office]", "prek<0.2.15", # Downpin for https://github.com/j178/prek/issues/1104 "pydantic~=2.11", # Pin for start of model_fields deprecation "pylint-per-file-ignores", "pylint-pydantic", "pytest-asyncio", "pytest-recording", "pytest-rerunfailures", "pytest-subtests", "pytest-sugar", "pytest-timeout", "pytest-timer[colorama]", "pytest-xdist", "pytest>=8", # Pin to keep recent "python-dotenv", "pyzotero>=1.11.0", # Lower pin for typing fix on Zotero.dump in https://github.com/urschrei/pyzotero/issues/298 "refurb>=2", # Pin to keep recent "typeguard", "vcrpy>=8", # Pin for dropping unused requests support ] docling = ["paper-qa-docling"] image = ["fhlmi[image]"] ldp = [ "ldp>=0.45.0,<1", # Lower pin for type(action)=Message, upper pin if v1 introduces breaks ] local = [ "sentence-transformers", ] memory = [ "paper-qa[ldp]", "usearch>=2.16.4", # Pin for Python 3.13 support ] nemotron = ["paper-qa-nemotron"] office = [ "unstructured[docx,xlsx,pptx]", ] openreview = [ "openreview-py", ] pymupdf = ["paper-qa-pymupdf"] pypdf = ["paper-qa-pypdf"] pypdf-enhanced = ["paper-qa-pypdf[enhanced]"] pypdf-media = ["paper-qa-pypdf[media]"] qdrant = [ "qdrant-client", ] typing = [ "tantivy>=0.22.2", # Pin for typing fix of Doc.from_dict "types-PyYAML", "types-setuptools", ] zotero = [ "paper-qa-pymupdf", "pyzotero", ] [project.scripts] pqa = "paperqa.agents:main" [project.urls] issues = "https://github.com/Future-House/paper-qa/issues" repository = "https://github.com/Future-House/paper-qa" [tool.black] preview = true [tool.codespell] check-filenames = true check-hidden = true ignore-words-list = "aadd,astroid,flate,ser,ECT" skip = [ "docs/2024-10-16_litqa2-splits.json5", "packages/paper-qa-nemotron/tests/cassettes/*", "src/paperqa/clients/client_data/*", "tests/cassettes/*", "tests/stub_data/*", ] [tool.markdown_toc_creator] horizontal-rule-style = "prettier" proactive = false [tool.mypy] # Type-checks the interior of functions without type annotations. check_untyped_defs = true # Allows enabling one or multiple error codes globally. Note: This option will # override disabled error codes from the disable_error_code option. enable_error_code = [ "ignore-without-code", "mutable-override", "redundant-cast", "redundant-expr", "redundant-self", "truthy-bool", "truthy-iterable", "unimported-reveal", "unreachable", "unused-awaitable", "unused-ignore", ] # Shows a short summary line after error messages. error_summary = false # A regular expression that matches file names, directory names and paths which mypy # should ignore while recursively discovering files to check. Use forward slashes (/) as # directory separators on all platforms. exclude = [ "^\\.?venv", # SEE: https://regex101.com/r/0rp5Br/1 ] # Specifies the paths to use, after trying the paths from MYPYPATH environment variable. # Useful if you'd like to keep stubs in your repo, along with the config file. # Multiple paths are always separated with a : or , regardless of the platform. # User home directory and environment variables will be expanded. mypy_path = "$MYPY_CONFIG_FILE_DIR/src,$MYPY_CONFIG_FILE_DIR/packages/paper-qa-pypdf/src,$MYPY_CONFIG_FILE_DIR/packages/paper-qa-pymupdf/src,$MYPY_CONFIG_FILE_DIR/packages/paper-qa-docling/src,$MYPY_CONFIG_FILE_DIR/packages/paper-qa-nemotron/src" # Specifies the OS platform for the target program, for example darwin or win32 # (meaning OS X or Windows, respectively). The default is the current platform # as revealed by Python’s sys.platform variable. platform = "linux" # Comma-separated list of mypy plugins. plugins = ["pydantic.mypy"] # Use visually nicer output in error messages: use soft word wrap, show source # code snippets, and show error location markers. pretty = true # Shows column numbers in error messages. show_column_numbers = true # Shows error codes in error messages. # SEE: https://mypy.readthedocs.io/en/stable/error_codes.html#error-codes show_error_codes = true # Prefixes each error with the relevant context. show_error_context = true # Warns about casting an expression to its inferred type. warn_redundant_casts = true # Shows a warning when encountering any code inferred to be unreachable or # redundant after performing type analysis. warn_unreachable = true # Warns about per-module sections in the config file that do not match any # files processed when invoking mypy. warn_unused_configs = true # Warns about unneeded `# type: ignore` comments. warn_unused_ignores = true [[tool.mypy.overrides]] # Suppresses error messages about imports that cannot be resolved. ignore_missing_imports = true # Per-module configuration options module = [ "openreview", # SEE: https://github.com/openreview/openreview-py/issues/2551 "pybtex.*", # SEE: https://bitbucket.org/pybtex-devs/pybtex/issues/141/type-annotations "pymupdf", # SEE: https://github.com/pymupdf/PyMuPDF/issues/2883 "pypdfium2", # SEE: https://github.com/pypdfium2-team/pypdfium2/issues/367 "pyzotero", # SEE: https://github.com/urschrei/pyzotero/issues/110 "vcr.*", # SEE: https://github.com/kevin1024/vcrpy/issues/780 ] [tool.pylint] [tool.pylint.design] # Maximum number of attributes for a class (see R0902). max-attributes = 12 [tool.pylint.format] # Maximum number of characters on a single line. max-line-length = 88 # Match ruff line-length [tool.pylint.main] # Files or directories matching the regular expression patterns are skipped. # The regex matches against base names, not paths. The default value ignores ignore-patterns = [ "^version\\.py$", # Version files made by setuptools_scm, SEE: https://github.com/pylint-dev/pylint/issues/10479 ] # Use multiple processes to speed up Pylint. Specifying 0 will auto-detect the # number of processors available to use, and will cap the count on Windows to # avoid hangs. jobs = 0 # List of plugins (as comma separated values of python module names) to load, # usually to register additional checkers. load-plugins = [ "pylint_per_file_ignores", "pylint_pydantic", ] [tool.pylint.messages_control] # Disable the message, report, category or checker with the given id(s). disable = [ "arguments-differ", # Ops intentionally differ arguments "attribute-defined-outside-init", # Disagrees with reset pattern "bare-except", # Rely on ruff E722 for this "broad-exception-caught", # Rely on ruff BLE001 for this "broad-exception-raised", # Rely on ruff TRY002 for this "consider-using-in", # Rely on ruff PLR1714 for this "cyclic-import", # Let Python blow up "dangerous-default-value", # Rely on ruff W0102 for this "empty-docstring", # Let pep257 take care of docstrings "expression-not-assigned", # Rely on mypy func-returns-value for this "fixme", # codetags are useful "function-redefined", # Rely on mypy no-redef for this "global-statement", # Rely on ruff PLW0603 for this "global-variable-not-assigned", # Rely on ruff PLW0602 for this "import-outside-toplevel", # Rely on ruff PLC0415 for this "import-private-name", # Rely on ruff PLC2701 for this "invalid-name", # Don't care to enforce this "keyword-arg-before-vararg", # Rely on ruff B026 for this "line-too-long", # Rely on ruff E501 for this "logging-fstring-interpolation", # f-strings are convenient "logging-too-many-args", # Rely on ruff PLE1205 for this "missing-docstring", # Let docformatter and ruff take care of docstrings "missing-final-newline", # Rely on ruff W292 for this "no-else-return", # Rely on ruff RET506 for this "no-member", # Buggy, SEE: https://github.com/pylint-dev/pylint/issues/8138 "no-value-for-parameter", # Rely on mypy call-arg for this "not-callable", # Don't care to enforce this "protected-access", # Don't care to enforce this "raise-missing-from", # Rely on ruff B904 for this "redefined-builtin", # Rely on ruff A002 for this "super-init-not-called", # Don't care to enforce this "too-few-public-methods", # Don't care to enforce this "too-many-ancestors", # Don't care to enforce this "too-many-arguments", # Don't care to enforce this "too-many-boolean-expressions", # Rely on ruff PLR0916 for this "too-many-branches", # Rely on ruff PLR0912 for this "too-many-instance-attributes", # Don't care to enforce this "too-many-lines", # Don't care to enforce this "too-many-locals", # Rely on ruff PLR0914 for this "too-many-positional-arguments", # Rely on ruff PLR0917 for this "too-many-public-methods", # Rely on ruff PLR0904 for this "too-many-return-statements", # Rely on ruff PLR0911 for this "too-many-statements", # Rely on ruff PLR0915 for this "undefined-loop-variable", # Don't care to enforce this "ungrouped-imports", # Rely on ruff I001 for this "unidiomatic-typecheck", # Rely on ruff E721 for this "unnecessary-dict-index-lookup", # Rely on ruff PLR1733 for this "unreachable", # Rely on mypy unreachable for this "unspecified-encoding", # Rely on ruff PLW1514 for this "unspecified-encoding", # Don't care to enforce this "unsubscriptable-object", # Buggy, SEE: https://github.com/pylint-dev/pylint/issues/3637 "unsupported-membership-test", # Buggy, SEE: https://github.com/pylint-dev/pylint/issues/3045 "unused-argument", # Rely on ruff ARG002 for this "unused-import", # Rely on ruff F401 for this "unused-variable", # Rely on ruff F841 for this "unused-wildcard-import", # Wildcard imports are convenient "use-sequence-for-iteration", # Rely on ruff C0208 for this "wildcard-import", # Wildcard imports are convenient "wrong-import-order", # Rely on ruff I001 for this "wrong-import-position", # Rely on ruff E402 for this ] # Enable the message, report, category or checker with the given id(s). enable = [ "useless-suppression", # Print unused `pylint: disable` comments ] # Newline-separated list of ignores from https://github.com/SAP/pylint-per-file-ignores per-file-ignores = [ "packages/**/*.py:duplicate-code", # Readers can have duplicated code "tests/**/*.py:duplicate-code", # Tests can have duplicated code ] [tool.pylint.reports] # Set true to activate the evaluation score. score = false [tool.pylint.similarities] # Minimum lines number of a similarity. min-similarity-lines = 12 [tool.pymarkdown] plugins.line-length.code_block_line_length = 88 # Match ruff line-length plugins.line-length.enabled = true plugins.line-length.line_length = 120 # Match ruff max-doc-length plugins.line-length.stern = true plugins.line-length.tables = false plugins.no-duplicate-heading.siblings_only = true # GitHub appends -X for duplicated headings plugins.no-emphasis-as-heading.enabled = false plugins.no-inline-html.enabled = false [tool.pytest.ini_options] # Add the specified OPTS to the set of command line arguments as if they had been # specified by the user. addopts = "--typeguard-packages=paperqa --doctest-modules" # set how loops are scoped to avoid https://github.com/BerriAI/litellm/issues/5854 asyncio_default_fixture_loop_scope = "session" # Sets a list of filters and actions that should be taken for matched warnings. # By default all warnings emitted during the test session will be displayed in # a summary at the end of the test session. filterwarnings = [ "ignore:The `dict` method is deprecated; use `model_dump` instead", # SEE: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/5987 "ignore:Use 'content=<...>' to upload raw bytes/text content:DeprecationWarning", # SEE: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/5986 "ignore:builtin type (SwigPyPacked|SwigPyObject|swigvarlink) has no __module__:DeprecationWarning:importlib._bootstrap", # SEE: https://github.com/pymupdf/PyMuPDF/issues/3931 --> https://github.com/swig/swig/issues/2881#issuecomment-2332652634 'ignore:pkg_resources is deprecated as an API.:DeprecationWarning:pybtex', # SEE: https://bitbucket.org/pybtex-devs/pybtex/issues/169/replace-pkg_resources-with ] # List of directories that should be searched for tests when no specific directories, # files or test ids are given in the command line when executing pytest from the rootdir # directory. File system paths may use shell-style wildcards, including the recursive ** # pattern. testpaths = ["packages", "tests"] # Timeout in seconds before dumping the stacks. Default is 0 which means no timeout. timeout = 300 [tool.refurb] enable_all = true ignore = [ "FURB101", # Rely on ruff FURB101 for this "FURB103", # Rely on ruff FURB103 for this "FURB108", # Rely on ruff PLR1714 for this "FURB141", # Rely on ruff PTH110 for this "FURB144", # Rely on ruff PTH107 for this "FURB146", # Rely on ruff PTH113 for this "FURB147", # Rely on ruff PTH118 for this "FURB150", # Rely on ruff PTH102 for this "FURB155", # Rely on ruff PTH202 for this ] [tool.ruff] # Line length to use when enforcing long-lines violations (like `E501`). line-length = 97 # ceil(1.1 * 88) makes `E501` equivalent to `B950` # Enable application of unsafe fixes. unsafe-fixes = true [tool.ruff.format] # Enable reformatting of code snippets in docstrings. docstring-code-format = true # Enable preview style formatting. preview = true [tool.ruff.lint] explicit-preview-rules = true extend-select = [ "ASYNC212", "ASYNC240", "ASYNC250", "B901", "B903", "B909", "B912", "CPY001", "DOC102", "DOC201", "DOC202", "DOC402", "DOC403", "DOC501", "DOC502", "E111", "E112", "E113", "E114", "E115", "E116", "E117", "E201", "E202", "E203", "E204", "E211", "E221", "E222", "E223", "E224", "E225", "E226", "E227", "E228", "E231", "E241", "E242", "E251", "E252", "E261", "E262", "E265", "E266", "E271", "E272", "E273", "E274", "E275", "E301", "E302", "E303", "E304", "E305", "E306", "E502", "FURB101", "FURB103", "FURB110", "FURB113", "FURB118", "FURB131", "FURB140", "FURB142", "FURB145", "FURB148", "FURB152", "FURB154", "FURB156", "FURB164", "FURB171", "FURB180", "FURB189", "FURB192", "LOG004", "PLC0207", "PLC1901", "PLC2701", "PLC2801", "PLE0304", "PLE1141", "PLE4703", "PLR0202", "PLR0203", "PLR0904", "PLR0914", "PLR0916", "PLR0917", "PLR1702", "PLR6104", "PLR6201", "PLR6301", "PLW0108", "PLW0244", "PLW1514", "PLW3201", "PT029", "RUF027", "RUF029", "RUF031", "RUF036", "RUF037", "RUF038", "RUF039", "RUF045", "RUF047", "RUF052", "RUF054", "RUF055", "RUF056", "RUF060", "RUF061", "RUF063", "RUF064", "RUF065", "RUF102", "TC008", "UP042", "W391", ] # List of rule codes that are unsupported by Ruff, but should be preserved when # (e.g.) validating # noqa directives. Useful for retaining # noqa directives # that cover plugins not yet implemented by Ruff. external = [ "FURB", # refurb ] ignore = [ "A005", # Overly pedantic "ANN", # Don't care to enforce typing "BLE001", # Don't care to enforce blind exception catching "C901", # we can be complex "COM812", # Trailing comma with black leads to wasting lines "CPY001", # Don't care to require copyright notices in every file "D100", # D100, D101, D102, D103, D104, D105, D106, D107: don't always need docstrings "D101", "D102", "D103", "D104", "D105", "D106", "D107", "D203", # Keep docstring next to the class definition (covered by D211) "D212", # Summary should be on second line (opposite of D213) "D402", # It's nice to reuse the method name "D406", # Google style requires ":" at end "D407", # We aren't using numpy style "D413", # Blank line after last section. -> No blank line "DOC201", # Don't care to require Returns in docstrings "DOC402", # Don't care to require Yields in docstrings "DOC501", # Don't care to require Raises in docstrings "DTZ", # Don't care to have timezone safety "EM", # Overly pedantic "ERA001", # Don't care to prevent commented code "FBT001", # FBT001, FBT002: overly pedantic "FBT002", "FIX", # Don't care to prevent TODO, FIXME, etc. "FLY002", # Can be less readable "FURB101", # FURB101, FURB103: don't care to enforce pathlib "FURB103", "G004", # f-strings are convenient "INP001", # Can use namespace packages "ISC001", # For ruff format compatibility "N803", # Want to use 'N', or 'L', "N806", # Want to use 'N', or 'L', "PLC0415", # Lazy imports for extras can be used "PLR0904", # Don't care to enforce this "PLR0913", "PLR0914", # Don't care to enforce this "PLR0915", # we can write lots of code "PLR0917", # Don't care to enforce this "PLR6301", # Don't care to enforce this "PLW1514", # Don't care to enforce this "PLW2901", # Allow modifying loop variables "PTH", # Overly pedantic "RUF027", # Prompt templates may not be f-strings "RUF052", # Previous code uses leading underscore to indicate throwaway "S311", # Ok to use python random "SLF001", # Overly pedantic "T201", # Overly pedantic "TC001", # TC001, TC002, TC003: don't care to enforce type checking blocks "TC002", "TC003", "TC006", # Strings in cast don't work with PyCharm CE 2024.3.4's jump-to-definition "TD002", # Don't care for TODO author "TD003", # Don't care for TODO links "TRY003", # Overly pedantic ] preview = true select = ["ALL"] unfixable = [ "B007", # While debugging, unused loop variables can be useful "B905", # Default fix is zip(strict=False), but that can hide bugs "ERA001", # While debugging, temporarily commenting code can be useful "F401", # While debugging, unused imports can be useful "F841", # While debugging, unused locals can be useful "PIE794", # Autoremoving the latter of two fields is dangerous "RUF059", # While debugging, unused locals can be useful "TC004", # While debugging, it can be nice to keep TYPE_CHECKING in-tact ] [tool.ruff.lint.flake8-annotations] mypy-init-return = true [tool.ruff.lint.per-file-ignores] "**/tests/*.py" = [ "N802", # Tests function names can match class names "PLC2701", # Test can import private names if needed "PLR2004", # Tests can have magic values "PLR6301", # Test classes can ignore self "S101", # Tests can have assertions "S301", # can test pickle "S310", ] [tool.ruff.lint.pycodestyle] # The maximum line length to allow for line-length violations within # documentation (W505), including standalone comments. max-doc-length = 120 # The maximum line length to allow for line-too-long violations. By default, # this is set to the value of the line-length option. max-line-length = 120 [tool.ruff.lint.pydocstyle] # Whether to use Google-style or NumPy-style conventions or the PEP257 # defaults when analyzing docstring sections. convention = "google" [tool.ruff.lint.pylint] max-bool-expr = 8 [tool.setuptools.package-data] paperqa = ["configs/**json"] [tool.setuptools.packages.find] where = ["src"] [tool.setuptools_scm] version_file = "src/paperqa/version.py" [tool.tomlsort] all = true in_place = true spaces_before_inline_comment = 2 # Match Python PEP 8 spaces_indent_inline_array = 4 # Match Python PEP 8 trailing_comma_inline_array = true [tool.typos.default] extend-ignore-re = ["(?Rm)^.*(#|//)\\s*spellchecker:( )?disable-line$"] [tool.typos.default.extend-words] ECT = "ECT" # Filter in clinicaltrials.gov aadd = "aadd" flate = "flate" # FlateDecode is a valid PDF compression method ser = "ser" # ser is short for serialized [tool.typos.files] extend-exclude = [ "src/paperqa/clients/client_data/journal_quality.csv", "tests/cassettes/**", "tests/stub_data/**", ] [tool.uv.sources] paper-qa = {workspace = true} paper-qa-docling = {workspace = true} paper-qa-nemotron = {workspace = true} paper-qa-pymupdf = {workspace = true} paper-qa-pypdf = {workspace = true} [tool.uv.workspace] members = ["packages/*"] ================================================ FILE: src/paperqa/__init__.py ================================================ from lmi import ( EmbeddingModel, HybridEmbeddingModel, LiteLLMEmbeddingModel, LiteLLMModel, LLMModel, LLMResult, SentenceTransformerEmbeddingModel, SparseEmbeddingModel, embedding_model_factory, ) from paperqa.agents import ask from paperqa.agents.main import agent_query from paperqa.docs import Docs, PQASession from paperqa.llms import ( NumpyVectorStore, QdrantVectorStore, VectorStore, ) from paperqa.settings import Settings, get_settings from paperqa.types import Context, Doc, DocDetails, Text from paperqa.version import __version__ __all__ = [ "Context", "Doc", "DocDetails", "Docs", "EmbeddingModel", "HybridEmbeddingModel", "LLMModel", "LLMResult", "LiteLLMEmbeddingModel", "LiteLLMModel", "NumpyVectorStore", "PQASession", "QdrantVectorStore", "SentenceTransformerEmbeddingModel", "Settings", "SparseEmbeddingModel", "Text", "VectorStore", "__version__", "agent_query", "ask", "embedding_model_factory", "get_settings", ] ================================================ FILE: src/paperqa/_ldp_shims.py ================================================ """Centralized place for lazy LDP imports.""" __all__ = [ "HAS_LDP_INSTALLED", "Agent", "Callback", "ComputeTrajectoryMetricsMixin", "HTTPAgentClient", "Memory", "MemoryAgent", "ReActAgent", "RolloutManager", "SimpleAgent", "SimpleAgentState", "UIndexMemoryModel", "_Memories", "bulk_evaluate_consensus", "discounted_returns", "set_training_mode", ] from pydantic import TypeAdapter try: from ldp.agent import ( Agent, HTTPAgentClient, MemoryAgent, ReActAgent, SimpleAgent, SimpleAgentState, ) from ldp.alg import ( Callback, ComputeTrajectoryMetricsMixin, RolloutManager, bulk_evaluate_consensus, ) from ldp.graph.memory import Memory, UIndexMemoryModel from ldp.graph.op_utils import set_training_mode from ldp.utils import discounted_returns _Memories = TypeAdapter(dict[int, Memory] | list[Memory]) # type: ignore[var-annotated] HAS_LDP_INSTALLED = True except ImportError: HAS_LDP_INSTALLED = False class ComputeTrajectoryMetricsMixin: # type: ignore[no-redef] """Placeholder parent class for when ldp isn't installed.""" class Callback: # type: ignore[no-redef] """Placeholder parent class for when ldp isn't installed.""" Agent = None # type: ignore[assignment,misc] HTTPAgentClient = None # type: ignore[assignment,misc] _Memories = None # type: ignore[assignment] Memory = None # type: ignore[assignment,misc] MemoryAgent = None # type: ignore[assignment,misc] ReActAgent = None # type: ignore[assignment,misc] RolloutManager = None # type: ignore[assignment,misc] SimpleAgent = None # type: ignore[assignment,misc] SimpleAgentState = None # type: ignore[assignment,misc] UIndexMemoryModel = None # type: ignore[assignment,misc] discounted_returns = None # type: ignore[assignment] bulk_evaluate_consensus = None # type: ignore[assignment] set_training_mode = None # type: ignore[assignment] ================================================ FILE: src/paperqa/agents/__init__.py ================================================ from __future__ import annotations import argparse import asyncio import logging import os from pathlib import Path from typing import Any from aviary.utils import MultipleChoiceQuestion from pydantic_settings import CliSettingsSource from rich.logging import RichHandler from paperqa.settings import ParsingSettings, Settings, get_settings from paperqa.utils import pqa_directory, run_or_ensure, setup_default_logs from paperqa.version import __version__ from .main import agent_query, index_search from .models import AnswerResponse from .search import SearchIndex, get_directory_index logger = logging.getLogger(__name__) LOG_VERBOSITY_MAP: dict[int, dict[str, int]] = { 0: { "paperqa.agents": logging.INFO, "paperqa.agents.helpers": logging.WARNING, "paperqa.agents.main": logging.WARNING, "paperqa.agents.main.agent_callers": logging.INFO, "paperqa.agents.models": logging.WARNING, "paperqa.agents.search": logging.INFO, "anthropic": logging.WARNING, "openai": logging.WARNING, "httpcore": logging.WARNING, "httpx": logging.WARNING, "LiteLLM": logging.WARNING, "LiteLLM Router": logging.WARNING, "LiteLLM Proxy": logging.WARNING, } } LOG_VERBOSITY_MAP[1] = LOG_VERBOSITY_MAP[0] | { "paperqa.models": logging.INFO, "paperqa.agents.main": logging.INFO, } LOG_VERBOSITY_MAP[2] = LOG_VERBOSITY_MAP[1] | { "paperqa.models": logging.DEBUG, "paperqa.agents.helpers": logging.DEBUG, "paperqa.agents.main": logging.DEBUG, "paperqa.agents.main.agent_callers": logging.DEBUG, "paperqa.agents.search": logging.DEBUG, "LiteLLM": logging.INFO, "LiteLLM Router": logging.INFO, "LiteLLM Proxy": logging.INFO, } LOG_VERBOSITY_MAP[3] = LOG_VERBOSITY_MAP[2] | { "LiteLLM": logging.DEBUG, # <-- every single LLM call } _MAX_PRESET_VERBOSITY: int = max(k for k in LOG_VERBOSITY_MAP) _PAPERQA_PKG_ROOT_LOGGER = logging.getLogger(__name__.split(".", maxsplit=1)[0]) _INITIATED_FROM_CLI = False def is_running_under_cli() -> bool: """Check if the current Python process comes from the CLI.""" return _INITIATED_FROM_CLI def set_up_rich_handler(install: bool = True) -> RichHandler: """Add a RichHandler to the paper-qa "root" logger, and return it.""" rich_handler = RichHandler( rich_tracebacks=True, markup=True, show_path=False, show_level=False ) rich_handler.setFormatter(logging.Formatter("%(message)s", datefmt="[%X]")) if install and not any( isinstance(h, RichHandler) for h in _PAPERQA_PKG_ROOT_LOGGER.handlers ): _PAPERQA_PKG_ROOT_LOGGER.addHandler(rich_handler) return rich_handler def configure_log_verbosity(verbosity: int = 0) -> None: key = min(verbosity, _MAX_PRESET_VERBOSITY) for logger_name, logger_ in logging.Logger.manager.loggerDict.items(): if isinstance(logger_, logging.Logger) and ( log_level := LOG_VERBOSITY_MAP.get(key, {}).get(logger_name) ): logger_.setLevel(log_level) def configure_cli_logging(verbosity: int | Settings = 0) -> None: """Suppress loquacious loggers according to the settings' verbosity level.""" setup_default_logs() set_up_rich_handler() if isinstance(verbosity, Settings): verbosity.parsing.configure_pdf_parser() verbosity = verbosity.verbosity else: ParsingSettings.model_fields["configure_pdf_parser"].default() configure_log_verbosity(verbosity) if verbosity > 0: print(f"PaperQA version: {__version__}") def ask( query: str | MultipleChoiceQuestion, settings: Settings ) -> AnswerResponse | asyncio.Task[AnswerResponse]: """Query PaperQA via an agent.""" configure_cli_logging(settings) return run_or_ensure( coro=agent_query(query, settings, agent_type=settings.agent.agent_type) ) def search_query( query: str | MultipleChoiceQuestion, index_name: str, settings: Settings, ) -> ( list[tuple[AnswerResponse, str] | tuple[Any, str]] | asyncio.Task[list[tuple[AnswerResponse, str] | tuple[Any, str]]] ): """Search using a pre-built PaperQA index.""" configure_cli_logging(settings) if index_name == "default": # Give precedence to specified name over autogenerated name index_name = settings.agent.index.name or settings.get_index_name() return run_or_ensure( coro=index_search( query if isinstance(query, str) else query.question_prompt, index_name=index_name, index_directory=settings.agent.index.index_directory, ) ) def build_index( index_name: str | None = None, directory: str | os.PathLike | None = None, settings: Settings | None = None, ) -> SearchIndex | asyncio.Task[SearchIndex]: """Build a PaperQA search index, this will also happen automatically upon using `ask`.""" settings = get_settings(settings) if index_name != "default" and isinstance(index_name, str): settings.agent.index.name = index_name configure_cli_logging(settings) if directory: settings.agent.index.paper_directory = directory return run_or_ensure(coro=get_directory_index(settings=settings)) def save_settings(settings: Settings, settings_path: str | os.PathLike) -> None: """Save the settings to a file.""" configure_cli_logging(settings) # check if this could be interpreted at an absolute path if os.path.isabs(settings_path): full_settings_path = os.path.expanduser(settings_path) else: full_settings_path = os.path.join(pqa_directory("settings"), settings_path) if not full_settings_path.endswith(".json"): full_settings_path += ".json" is_overwrite = os.path.exists(full_settings_path) Path(full_settings_path).write_text(settings.model_dump_json(indent=2)) if is_overwrite: logger.info(f"Settings overwritten to: {full_settings_path}") else: logger.info(f"Settings saved to: {full_settings_path}") def main() -> None: parser = argparse.ArgumentParser(description="PaperQA CLI") parser.add_argument( "--settings", "-s", default="high_quality", help=( "Named settings to use. Will search in local, pqa directory, and package" " last" ), ) parser.add_argument( "--index", "-i", default="default", help="Index name to search or create" ) subparsers = parser.add_subparsers( title="commands", dest="command", description="Available commands" ) subparsers.add_parser("view", help="View the chosen settings") save_parser = subparsers.add_parser("save", help="View the chosen settings") save_parser.add_argument( "location", help="Location for new settings (name or an absolute path)" ) ask_parser = subparsers.add_parser( "ask", help="Ask a question of current index (based on settings)" ) ask_parser.add_argument("query", help="Question to ask") search_parser = subparsers.add_parser( "search", help=( "Search the index specified by --index." " Pass `--index answers` to search previous answers." ), ) search_parser.add_argument("query", help="Keyword search") build_parser = subparsers.add_parser( "index", help="Build a search index from given directory" ) build_parser.add_argument("directory", help="Directory to build index from") # Create CliSettingsSource instance cli_settings = CliSettingsSource[argparse.ArgumentParser]( Settings, root_parser=parser ) # Now use argparse to parse the remaining arguments args, remaining_args = parser.parse_known_args() # Parse arguments using CliSettingsSource settings = Settings.from_name( args.settings, cli_source=cli_settings(args=remaining_args) ) match args.command: case "ask": ask(args.query, settings) case "view": configure_cli_logging(settings) logger.info(f"Viewing: {args.settings}") logger.info(settings.model_dump_json(indent=2)) case "save": save_settings(settings, args.location) case "search": search_query(args.query, args.index, settings) case "index": build_index(args.index, args.directory, settings) case _: commands = ", ".join({"view", "ask", "search", "index"}) brief_help = f"\nRun with commands: {{{commands}}}\n\n" brief_help += "For more information, run with --help" print(brief_help) if __name__ == "__main__": _INITIATED_FROM_CLI = True main() ================================================ FILE: src/paperqa/agents/env.py ================================================ import logging from collections.abc import Callable from copy import deepcopy from typing import Any, ClassVar, Self, cast from uuid import UUID from aviary.core import ( Environment, Frame, Message, Messages, Tool, ToolRequestMessage, ToolResponseMessage, ) from aviary.env import ENV_REGISTRY from aviary.utils import MultipleChoiceQuestion from lmi import EmbeddingModel, LiteLLMModel from paperqa.docs import Docs from paperqa.settings import Settings from paperqa.sources.clinical_trials import ( CLINICAL_TRIALS_BASE, partition_clinical_trials_by_source, ) from paperqa.types import PQASession from paperqa.utils import get_year from .tools import ( AVAILABLE_TOOL_NAME_TO_CLASS, DEFAULT_TOOL_NAMES, ClinicalTrialsSearch, Complete, EnvironmentState, GatherEvidence, GenerateAnswer, NamedTool, PaperSearch, Reset, ) logger = logging.getLogger(__name__) POPULATE_FROM_SETTINGS = None def settings_to_tools( # noqa: PLR0912 settings: Settings, llm_model: LiteLLMModel | None = POPULATE_FROM_SETTINGS, summary_llm_model: LiteLLMModel | None = POPULATE_FROM_SETTINGS, embedding_model: EmbeddingModel | None = POPULATE_FROM_SETTINGS, ) -> list[Tool]: """ Convert a Settings into tools, confirming the complete tool is present. NOTE: the last element of the return will always be Complete. """ llm_model = llm_model or settings.get_llm() summary_llm_model = summary_llm_model or settings.get_summary_llm() embedding_model = embedding_model or settings.get_embedding_model() tools: list[Tool] = [] for tool_type in ( [AVAILABLE_TOOL_NAME_TO_CLASS[name] for name in DEFAULT_TOOL_NAMES] if settings.agent.tool_names is None else [ AVAILABLE_TOOL_NAME_TO_CLASS[name] for name in set(settings.agent.tool_names) ] ): def make_tool(fn: Callable, tool_type: type[NamedTool] = tool_type) -> Tool: return Tool.from_function(fn, concurrency_safe=tool_type.CONCURRENCY_SAFE) if issubclass(tool_type, PaperSearch): tool = make_tool( PaperSearch( settings=settings, embedding_model=embedding_model ).paper_search ) for pname in ("min_year", "max_year"): tool.info.get_properties()[pname]["description"] = cast( "str", tool.info.get_properties()[pname]["description"] ).format(current_year=get_year()) elif issubclass(tool_type, GatherEvidence): gather_evidence_tool = GatherEvidence( settings=settings, summary_llm_model=summary_llm_model, embedding_model=embedding_model, ) # if we're using the SearchClinicalTrialsTool, # we override this tool's docstring/prompt # because the default prompt is unaware of the clinical trials tool if ClinicalTrialsSearch.TOOL_FN_NAME in ( settings.agent.tool_names or DEFAULT_TOOL_NAMES ): gather_evidence_tool.gather_evidence.__func__.__doc__ = ( # type: ignore[attr-defined] ClinicalTrialsSearch.GATHER_EVIDENCE_TOOL_PROMPT_OVERRIDE ) gather_evidence_tool.partitioning_fn = ( partition_clinical_trials_by_source ) tool = make_tool(gather_evidence_tool.gather_evidence) elif issubclass(tool_type, GenerateAnswer): generate_answer_tool = GenerateAnswer( settings=settings, llm_model=llm_model, summary_llm_model=summary_llm_model, embedding_model=embedding_model, ) if ClinicalTrialsSearch.TOOL_FN_NAME in ( settings.agent.tool_names or DEFAULT_TOOL_NAMES ): generate_answer_tool.partitioning_fn = ( partition_clinical_trials_by_source ) tool = make_tool(generate_answer_tool.gen_answer) elif issubclass(tool_type, Reset): tool = make_tool(Reset().reset) elif issubclass(tool_type, Complete): tool = make_tool(Complete().complete) elif issubclass(tool_type, ClinicalTrialsSearch): tool = make_tool( ClinicalTrialsSearch( search_count=settings.agent.search_count, settings=settings ).clinical_trials_search ) else: raise NotImplementedError(f"Didn't handle tool type {tool_type}.") if tool.info.name == Complete.complete.__name__: tools.append(tool) # Place at the end else: tools.insert(0, tool) return tools def make_clinical_trial_status( total_paper_count: int, relevant_paper_count: int, total_clinical_trials: int, relevant_clinical_trials: int, evidence_count: int, cost: float, ) -> str: return ( f"Status: Paper Count={total_paper_count}" f" | Relevant Papers={relevant_paper_count}" f" | Clinical Trial Count={total_clinical_trials}" f" | Relevant Clinical Trials={relevant_clinical_trials}" f" | Current Evidence={evidence_count}" f" | Current Cost=${cost:.4f}" ) # SEE: https://regex101.com/r/L0L5MH/1 CLINICAL_STATUS_SEARCH_REGEX_PATTERN: str = ( r"Status: Paper Count=(\d+) \| Relevant Papers=(\d+)(?:\s\|\sClinical Trial" r" Count=(\d+)\s\|\sRelevant Clinical Trials=(\d+))?\s\|\sCurrent Evidence=(\d+)" ) def clinical_trial_status(state: "EnvironmentState") -> str: relevant_contexts = state.get_relevant_contexts() return make_clinical_trial_status( total_paper_count=len( { d.dockey for d in state.docs.docs.values() if CLINICAL_TRIALS_BASE not in getattr(d, "other", {}).get("client_source", []) } ), relevant_paper_count=len( { c.text.doc.dockey for c in relevant_contexts if CLINICAL_TRIALS_BASE not in getattr(c.text.doc, "other", {}).get("client_source", []) } ), total_clinical_trials=len( { d.dockey for d in state.docs.docs.values() if CLINICAL_TRIALS_BASE in getattr(d, "other", {}).get("client_source", []) } ), relevant_clinical_trials=len( { c.text.doc.dockey for c in relevant_contexts if CLINICAL_TRIALS_BASE in getattr(c.text.doc, "other", {}).get("client_source", []) } ), evidence_count=len(relevant_contexts), cost=state.session.cost, ) class PaperQAEnvironment(Environment[EnvironmentState]): """Environment connecting paper-qa's tools with state.""" def __init__( self, query: str | MultipleChoiceQuestion, settings: Settings, docs: Docs, llm_model: LiteLLMModel | None = POPULATE_FROM_SETTINGS, summary_llm_model: LiteLLMModel | None = POPULATE_FROM_SETTINGS, embedding_model: EmbeddingModel | None = POPULATE_FROM_SETTINGS, session_id: UUID | None = None, **env_kwargs, ): super().__init__(**env_kwargs) self._query = query self._settings = settings self._docs = docs self._llm_model = llm_model self._summary_llm_model = summary_llm_model self._embedding_model = embedding_model self._session_id = session_id @classmethod def from_task(cls, task: str) -> Self: return cls(query=task, settings=Settings(), docs=Docs()) def make_tools(self) -> list[Tool]: return settings_to_tools( settings=self._settings, llm_model=self._llm_model, summary_llm_model=self._summary_llm_model, embedding_model=self._embedding_model, ) async def _reset_docs(self) -> None: """Hook to reset the docs when creating the initial state.""" self._docs.clear_docs() async def make_initial_state(self) -> EnvironmentState: await self._reset_docs() status_fn = None if ClinicalTrialsSearch.TOOL_FN_NAME in ( self._settings.agent.tool_names or DEFAULT_TOOL_NAMES ): status_fn = clinical_trial_status session_kwargs: dict[str, Any] = {} if self._session_id: session_kwargs["id"] = self._session_id return EnvironmentState( docs=self._docs, session=PQASession( question=( self._query if isinstance(self._query, str) else self._query.question_prompt ), config_md5=self._settings.md5, **session_kwargs, ), status_fn=status_fn, ) async def reset(self) -> tuple[list[Message], list[Tool]]: # NOTE: don't build the index here, as sometimes we asyncio.gather over this # method, and our current design (as of v5.0.10) could hit race conditions # because index building does not use file locks self.state, self.tools = (await self.make_initial_state()), self.make_tools() return ( [ Message( content=self._settings.agent.agent_prompt.format( question=self.state.session.question, status=self.state.status, complete_tool_name=Complete.TOOL_FN_NAME, ), ) ], self.tools, ) def export_frame(self) -> Frame: return Frame(state=self.state, info={"query": self._query}) def _has_excess_answer_failures(self) -> bool: if self._settings.answer.max_answer_attempts is None: return False return ( sum( tn == GenerateAnswer.gen_answer.__name__ for s in self.state.session.tool_history for tn in s ) > self._settings.answer.max_answer_attempts ) USE_POST_PROCESSED_REWARD: ClassVar[float] = 0.0 async def step(self, action: Message) -> tuple[Messages, float, bool, bool]: # Record before the type check so the cost gets recorded # even if the action was the wrong type self.state.record_action(action) if not isinstance(action, ToolRequestMessage): return ( [Message(content="You must call tools to proceed.")], self.USE_POST_PROCESSED_REWARD, False, False, ) response_messages = cast( "list[Message]", await self.exec_tool_calls( action, concurrency=True, # We allow tools to define their own concurrency state=self.state, handle_tool_exc=True, ), ) or [Message(content=f"No tool calls input in tool request {action}.")] done = any( isinstance(msg, ToolResponseMessage) and msg.name == Complete.complete.__name__ for msg in response_messages ) if not done and self._has_excess_answer_failures(): # If the caller set max_answer_attempts, and the agent has tried to answer # too many times, we consider this done, but we cannot determine success # because we're not calling the complete tool self.state.session.has_successful_answer = None done = True return ( response_messages, self.USE_POST_PROCESSED_REWARD, done, False, # Let caller determine truncations ) async def get_id(self) -> str: if ( isinstance(self._query, str) or self._query.question_id == MultipleChoiceQuestion.model_fields["question_id"].default ): details = ( ", as just a question was configured" if isinstance(self._query, str) else ", as the default ID remains present" ) raise ValueError(f"No question ID was configured{details}.") return str(self._query.question_id) def __deepcopy__(self, memo) -> Self: copy_state = deepcopy(self.state, memo) # We don't know the side effects of deep copying a litellm.Router, # so we force a shallow copy of these LiteLLMModels env_model_kwargs: dict[str, Any] = { name: model if model is None else type(model)(**model.model_dump()) for name, model in ( ("llm_model", self._llm_model), ("summary_llm_model", self._summary_llm_model), ("embedding_model", self._embedding_model), ) } copy_self = type(self)( query=self._query, # No need to copy since we read only settings=deepcopy(self._settings, memo), # Deepcopy just to be safe docs=copy_state.docs, **env_model_kwargs, ) copy_self.state = copy_state # Because we shallow copied the LiteLLMModels, we need to re-make the # tool functions within the tools copy_self.tools = copy_self.make_tools() return copy_self ENV_REGISTRY["paperqa"] = "paperqa.agents.env", PaperQAEnvironment.__name__ ================================================ FILE: src/paperqa/agents/helpers.py ================================================ from __future__ import annotations import logging import re from datetime import datetime from typing import cast from aviary.core import Message from lmi import LiteLLMModel, LLMModel from rich.table import Table from paperqa.docs import Docs from paperqa.types import DocDetails from .models import AnswerResponse logger = logging.getLogger(__name__) def get_year(ts: datetime | None = None) -> str: """Get the year from the input datetime, otherwise using the current datetime.""" if ts is None: ts = datetime.now() return ts.strftime("%Y") async def litellm_get_search_query( question: str, count: int, template: str | None = None, llm: LLMModel | str = "gpt-4o-mini", temperature: float = 1.0, ) -> list[str]: search_prompt = "" if isinstance(template, str) and all( x in template for x in ("{count}", "{question}", "{date}") ): # partial formatting search_prompt = template.replace("{date}", get_year()) elif isinstance(template, str): logger.warning( "Template does not contain {count}, {question} and {date} variables." " Ignoring template and using default search prompt." ) if not search_prompt: # TODO: move to use tools instead of DIY schema in prompt search_prompt = ( "We want to answer the following question: {question}\nProvide" " {count} unique keyword searches (one search per line) and year ranges" " that will find papers to help answer the question. Do not use boolean" " operators. Make sure not to repeat searches without changing the" " keywords or year ranges. Make some searches broad and some narrow. Use" " this format: [keyword search], [start year]-[end year]. where end year" f" is optional. The current year is {get_year()}." ) if isinstance(llm, str): model: LLMModel = LiteLLMModel(name=llm) model.config["model_list"][0]["litellm_params"].update( {"temperature": temperature} ) else: model = llm messages = [ Message(content=search_prompt.format(question=question, count=count)), ] result = await model.call_single( messages=messages, ) search_query = cast("str", result.text) queries = [s for s in search_query.split("\n") if len(s) > 3] # noqa: PLR2004 # remove "2.", "3.", etc. -- https://regex101.com/r/W2f7F1/1 queries = [re.sub(r"^\d+\.\s*", "", q) for q in queries] # remove quotes return [re.sub(r'["\[\]]', "", q) for q in queries] def table_formatter( objects: list[tuple[AnswerResponse | Docs, str]], max_chars_per_column: int = 2000 ) -> Table: example_object, _ = objects[0] if isinstance(example_object, AnswerResponse): table = Table(title="Prior Answers") table.add_column("Question", style="cyan") table.add_column("Answer", style="magenta") for obj, _ in objects: table.add_row( cast("AnswerResponse", obj).session.question[:max_chars_per_column], cast("AnswerResponse", obj).session.answer[:max_chars_per_column], ) return table if isinstance(example_object, Docs): table = Table(title="PDF Search") table.add_column("Title", style="cyan") table.add_column("File", style="magenta") for obj, filename in objects: docs = cast("Docs", obj) # Assume homogeneous objects doc = docs.texts[0].doc if isinstance(doc, DocDetails) and doc.title: display_name: str = doc.title # Prefer title if available else: display_name = doc.formatted_citation table.add_row(display_name[:max_chars_per_column], filename) return table raise NotImplementedError( f"Object type {type(example_object)} can not be converted to table." ) ================================================ FILE: src/paperqa/agents/main.py ================================================ import asyncio import logging from collections.abc import Awaitable, Callable from typing import TYPE_CHECKING, Any from aviary.core import ( MalformedMessageError, Message, Tool, ToolCall, ToolRequestMessage, ToolSelector, ToolSelectorLedger, ) from aviary.utils import MultipleChoiceQuestion from pydantic import BaseModel from rich.console import Console from tenacity import ( Retrying, before_sleep_log, retry_if_exception_type, stop_after_attempt, ) from paperqa._ldp_shims import Callback, RolloutManager from paperqa.docs import Docs from paperqa.settings import AgentSettings, Settings from paperqa.types import PQASession from .env import PaperQAEnvironment from .helpers import litellm_get_search_query, table_formatter from .models import AgentStatus, AnswerResponse, SimpleProfiler from .search import SearchDocumentStorage, SearchIndex, get_directory_index from .tools import ( DEFAULT_TOOL_NAMES, Complete, EnvironmentState, GatherEvidence, GenerateAnswer, PaperSearch, ) if TYPE_CHECKING: from aviary.core import Environment from ldp.agent import Agent, SimpleAgentState from ldp.graph.ops import OpResult logger = logging.getLogger(__name__) agent_logger = logging.getLogger(__name__ + ".agent_callers") DEFAULT_AGENT_TYPE = AgentSettings.model_fields["agent_type"].default async def agent_query( query: str | MultipleChoiceQuestion, settings: Settings, docs: Docs | None = None, agent_type: str | type = DEFAULT_AGENT_TYPE, **runner_kwargs, ) -> AnswerResponse: if docs is None: docs = Docs() answers_index = SearchIndex( fields=[*SearchIndex.REQUIRED_FIELDS, "question"], index_name="answers", index_directory=settings.agent.index.index_directory, storage=SearchDocumentStorage.JSON_MODEL_DUMP, ) response = await run_agent(docs, query, settings, agent_type, **runner_kwargs) agent_logger.debug(f"agent_response: {response}") agent_logger.info(f"[bold blue]Answer: {response.session.answer}[/bold blue]") await answers_index.add_document( { "file_location": str(response.session.id), "body": response.session.answer, "question": response.session.question, }, document=response, ) await answers_index.save_index() return response FAKE_AGENT_TYPE = "fake" # No agent, just invoke tools in deterministic order async def run_agent( docs: Docs, query: str | MultipleChoiceQuestion, settings: Settings, agent_type: str | type = DEFAULT_AGENT_TYPE, **runner_kwargs, ) -> AnswerResponse: """ Run an agent. Args: docs: Docs to run upon. query: Query to answer. settings: Settings to use. agent_type: Agent type (or fully qualified name to the type) to pass to AgentType.get_agent, or "fake" to TODOC. runner_kwargs: Keyword arguments to pass to the runner. Returns: Tuple of resultant answer, token counts, and agent status. """ profiler = SimpleProfiler() outer_profile_name = f"agent-{agent_type}-{settings.agent.agent_llm}" profiler.start(outer_profile_name) question = query if isinstance(query, str) else query.question_prompt logger.info( f"Beginning agent {agent_type!r} run with question {question!r} and full" f" settings {settings.model_dump()}." ) # Build the index once here, and then all tools won't need to rebuild it # only build if the a search tool is requested if PaperSearch.TOOL_FN_NAME in (settings.agent.tool_names or DEFAULT_TOOL_NAMES): await get_directory_index(settings=settings, build=settings.agent.rebuild_index) if isinstance(agent_type, str) and agent_type.lower() == FAKE_AGENT_TYPE: session, agent_status = await run_fake_agent( query, settings, docs, **runner_kwargs ) elif tool_selector_or_none := settings.make_aviary_tool_selector(agent_type): session, agent_status = await run_aviary_agent( query, settings, docs, tool_selector_or_none, **runner_kwargs ) elif ldp_agent_or_none := await settings.make_ldp_agent(agent_type): session, agent_status = await run_ldp_agent( query, settings, docs, ldp_agent_or_none, **runner_kwargs ) else: raise NotImplementedError(f"Didn't yet handle agent type {agent_type}.") if agent_status != AgentStatus.TRUNCATED and session.has_successful_answer is False: agent_status = AgentStatus.UNSURE # stop after, so overall isn't reported as long-running step. logger.info( f"Finished agent {agent_type!r} run with question {question!r} and status" f" {agent_status}." ) return AnswerResponse(session=session, status=agent_status) async def _run_with_timeout_failure( rollout: Callable[[], Awaitable[AgentStatus]], settings: Settings, env: PaperQAEnvironment, ) -> tuple[PQASession, AgentStatus]: try: async with asyncio.timeout(settings.agent.timeout): status = await rollout() except TimeoutError: logger.warning( f"Agent timeout after {settings.agent.timeout}-sec, just answering." ) status = AgentStatus.TRUNCATED except Exception: logger.exception("Trajectory failed.") status = AgentStatus.FAIL if status == AgentStatus.TRUNCATED or not env.state.query_tool_history( GenerateAnswer.TOOL_FN_NAME ): # Fail over after truncation (too many steps, timeout): just answer generate_answer_tool = next( filter(lambda x: x.info.name == GenerateAnswer.TOOL_FN_NAME, env.tools) ) action = ToolRequestMessage( tool_calls=[ToolCall.from_tool(generate_answer_tool)] ) await env.exec_tool_calls(message=action, state=env.state, handle_tool_exc=True) env.state.record_action(action) return env.state.session, status async def run_fake_agent( query: str | MultipleChoiceQuestion, settings: Settings, docs: Docs, env_class: type[PaperQAEnvironment] = PaperQAEnvironment, on_env_reset_callback: Callable[[EnvironmentState], Awaitable] | None = None, on_agent_action_callback: Callable[[Message, BaseModel], Awaitable] | None = None, on_env_step_callback: ( Callable[[list[Message], float, bool, bool], Awaitable] | None ) = None, **env_kwargs, ) -> tuple[PQASession, AgentStatus]: if settings.agent.max_timesteps is not None: logger.warning( f"Max timesteps (configured {settings.agent.max_timesteps}) is not" " applicable with the fake agent, ignoring it." ) env = env_class(query, settings, docs, **env_kwargs) obs, tools = await env.reset() settings.adjust_tools_for_agent_llm(tools) if on_env_reset_callback: await on_env_reset_callback(env.state) question = env.state.session.question search_tool = next(filter(lambda x: x.info.name == PaperSearch.TOOL_FN_NAME, tools)) gather_evidence_tool = next( filter(lambda x: x.info.name == GatherEvidence.TOOL_FN_NAME, tools) ) generate_answer_tool = next( filter(lambda x: x.info.name == GenerateAnswer.TOOL_FN_NAME, tools) ) complete_tool = next(filter(lambda x: x.info.name == Complete.TOOL_FN_NAME, tools)) agent_messages = obs.copy() # Copy just to be safe async def step(action: list[ToolCall] | ToolRequestMessage) -> None: action = ( action if isinstance(action, ToolRequestMessage) else ToolRequestMessage(tool_calls=action) ) agent_messages.append(action) if on_agent_action_callback: await on_agent_action_callback(action, env.state) obs, reward, done, truncated = await env.step(action) agent_messages.extend(obs) if on_env_step_callback: await on_env_step_callback(obs, reward, done, truncated) async def rollout() -> AgentStatus: llm_model = settings.get_llm() # Seed docs with a few LLM-proposed search calls # TODO: make properly support year ranges for search in await litellm_get_search_query(question, llm=llm_model, count=3): search_tcs = [ ToolCall.from_tool( search_tool, query=search, min_year=None, max_year=None ) ] await step(search_tcs) await step([ToolCall.from_tool(gather_evidence_tool, question=question)]) await step([ToolCall.from_tool(generate_answer_tool)]) # Complete with an LLM-proposed complete call complete_action = await llm_model.select_tool( messages=agent_messages, tools=tools, tool_choice=complete_tool ) await step(complete_action) return ( AgentStatus.SUCCESS if env.state.session.has_successful_answer is not False else AgentStatus.UNSURE ) return await _run_with_timeout_failure(rollout, settings, env) async def run_aviary_agent( query: str | MultipleChoiceQuestion, settings: Settings, docs: Docs, agent: ToolSelector, env_class: type[PaperQAEnvironment] = PaperQAEnvironment, on_env_reset_callback: Callable[[EnvironmentState], Awaitable] | None = None, on_agent_action_callback: Callable[[Message, BaseModel], Awaitable] | None = None, on_env_step_callback: ( Callable[[list[Message], float, bool, bool], Awaitable] | None ) = None, **env_kwargs, ) -> tuple[PQASession, AgentStatus]: env = env_class(query, settings, docs, **env_kwargs) async def rollout() -> AgentStatus: obs, tools = await env.reset() settings.adjust_tools_for_agent_llm(tools) if on_env_reset_callback: await on_env_reset_callback(env.state) agent_state = ToolSelectorLedger( messages=( [ Message( role="system", content=settings.agent.agent_system_prompt, ) ] if settings.agent.agent_system_prompt else [] ), tools=tools, ) timestep, max_timesteps = 0, settings.agent.max_timesteps done = False while not done: if max_timesteps is not None and timestep >= max_timesteps: logger.warning( f"Agent didn't finish within {max_timesteps} timesteps, just" " answering." ) return AgentStatus.TRUNCATED agent_state.messages += obs for attempt in Retrying( stop=stop_after_attempt(5), retry=retry_if_exception_type(MalformedMessageError), before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING), reraise=True, ): with attempt: # Retrying if ToolSelector fails to select a tool action = await agent(agent_state.messages, tools) agent_state.messages = [*agent_state.messages, action] if on_agent_action_callback: await on_agent_action_callback(action, agent_state) obs, reward, done, truncated = await env.step(action) if on_env_step_callback: await on_env_step_callback(obs, reward, done, truncated) timestep += 1 return AgentStatus.SUCCESS return await _run_with_timeout_failure(rollout, settings, env) class LDPRolloutCallback(Callback): """Shim connecting ldp RolloutManager Callbacks with paperqa runner callbacks.""" def __init__( self, env: "Environment", on_env_reset_callback: Callable[[EnvironmentState], Awaitable] | None = None, on_agent_action_callback: "Callable[[OpResult[Message], SimpleAgentState, float], Awaitable] | None" = None, on_env_step_callback: ( Callable[[list[Message], float, bool, bool], Awaitable] | None ) = None, ): self.env = env self.on_env_reset_callback = on_env_reset_callback self.on_agent_action_callback = on_agent_action_callback self.on_env_step_callback = on_env_step_callback async def after_agent_get_asv(self, traj_id: str, *args) -> None: # noqa: ARG002 if self.on_agent_action_callback is not None: await self.on_agent_action_callback(*args) async def after_env_reset(self, traj_id: str, *_) -> None: # noqa: ARG002 if self.on_env_reset_callback is not None: await self.on_env_reset_callback(self.env.state) async def after_env_step(self, traj_id: str, *args) -> None: # noqa: ARG002 if self.on_env_step_callback is not None: await self.on_env_step_callback(*args) class LDPAdjustToolsForAgentCallback(Callback): def __init__(self, settings: Settings): self._settings = settings async def after_env_reset( self, traj_id: str, obs: list[Message], tools: list[Tool] # noqa: ARG002 ) -> None: self._settings.adjust_tools_for_agent_llm(tools) async def run_ldp_agent( query: str | MultipleChoiceQuestion, settings: Settings, docs: Docs, agent: "Agent[SimpleAgentState]", env_class: type[PaperQAEnvironment] = PaperQAEnvironment, on_env_reset_callback: Callable[[EnvironmentState], Awaitable] | None = None, on_agent_action_callback: "Callable[[OpResult[Message], SimpleAgentState, float], Awaitable] | None" = None, on_env_step_callback: ( Callable[[list[Message], float, bool, bool], Awaitable] | None ) = None, ldp_callback_type: type[LDPRolloutCallback] = LDPRolloutCallback, **env_kwargs, ) -> tuple[PQASession, AgentStatus]: env = env_class(query, settings, docs, **env_kwargs) # NOTE: don't worry about ldp import checks, because we know Settings.make_ldp_agent # has already taken place, which checks that ldp is installed async def rollout() -> AgentStatus: rollout_manager = RolloutManager( agent, callbacks=[ ldp_callback_type( env, on_env_reset_callback, on_agent_action_callback, on_env_step_callback, ), LDPAdjustToolsForAgentCallback(settings), ], ) trajs = await rollout_manager.sample_trajectories( environments=[env], max_steps=settings.agent.max_timesteps ) traj = trajs[0] if traj.steps[-1].truncated: return AgentStatus.TRUNCATED return AgentStatus.SUCCESS return await _run_with_timeout_failure(rollout, settings, env) async def index_search( query: str, index_name: str = "answers", **index_kwargs ) -> list[tuple[AnswerResponse, str] | tuple[Any, str]]: fields = [*SearchIndex.REQUIRED_FIELDS] if index_name == "answers": fields.append("question") index_to_query = SearchIndex( fields=fields, index_name=index_name, storage=( SearchDocumentStorage.JSON_MODEL_DUMP if index_name == "answers" else SearchDocumentStorage.PICKLE_COMPRESSED ), **index_kwargs, ) results = [ (AnswerResponse(**a[0]) if index_name == "answers" else a[0], a[1]) for a in await index_to_query.query(query=query, keep_filenames=True) ] if results: console = Console(record=True) # Render the table to a string console.print(table_formatter(results)) else: count = await index_to_query.count agent_logger.info(f"No results found. Searched {count} docs.") return results ================================================ FILE: src/paperqa/agents/models.py ================================================ from __future__ import annotations import asyncio import logging import time from contextlib import asynccontextmanager from enum import StrEnum from typing import Any, ClassVar, Protocol, cast from uuid import UUID, uuid4 from aviary.core import Message from lmi import LiteLLMModel, LLMModel from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field, ValidationInfo, field_validator from paperqa.types import PQASession from paperqa.version import __version__ logger = logging.getLogger(__name__) class SupportsPickle(Protocol): """Type protocol for typing any object that supports pickling.""" def __reduce__(self) -> str | tuple[Any, ...]: ... def __getstate__(self) -> object: ... def __setstate__(self, state: object) -> None: ... class AgentStatus(StrEnum): # TODO: rename to AnswerStatus or RolloutStatus # FAIL - during the trajectory encountered an unhandled exception FAIL = "fail" # SUCCESS - answer was generated SUCCESS = "success" # TRUNCATED - agent didn't finish naturally (e.g. timeout, too many actions), # so we just generated an answer after the unnatural finish TRUNCATED = "truncated" # UNSURE - the gen_answer did not succeed, but an answer is present UNSURE = "unsure" class MismatchedModelsError(Exception): """Error to throw when model clients clash .""" LOG_METHOD_NAME: ClassVar[str] = "warning" class AnswerResponse(BaseModel): model_config = ConfigDict(populate_by_name=True) session: PQASession = Field(alias="answer") bibtex: dict[str, str] | None = None status: AgentStatus timing_info: dict[str, dict[str, float]] | None = None duration: float = 0.0 # A placeholder for interesting statistics we can show users # about the answer, such as the number of sources used, etc. stats: dict[str, str] | None = None @field_validator("session") def strip_answer( cls, v: PQASession, info: ValidationInfo # noqa: ARG002, N805 ) -> PQASession: # This modifies in place, this is fine # because when a response is being constructed, # we should be done with the PQASession object v.filter_content_for_user() return v async def get_summary(self, llm_model: LLMModel | str = "gpt-4o") -> str: sys_prompt = ( "Revise the answer to a question to be a concise SMS message. " "Use abbreviations or emojis if necessary." ) model = ( LiteLLMModel(name=llm_model) if isinstance(llm_model, str) else llm_model ) prompt_template = "{question}\n\n{answer}" messages = [ Message(role="system", content=sys_prompt), Message( role="user", content=prompt_template.format( question=self.session.question, answer=self.session.answer ), ), ] result = await model.call_single( messages=messages, ) return cast("str", result.text).strip() class TimerData(BaseModel): start_time: float = Field(default_factory=time.time) # noqa: FURB111 durations: list[float] = Field(default_factory=list) class SimpleProfiler(BaseModel): """Basic profiler with start/stop and named timers. The format for this logger needs to be strictly followed, as downstream google cloud monitoring is based on the following # [Profiling] {**name** of timer} | {**elapsed** time of function} | {**__version__** of PaperQA} """ timers: dict[str, list[float]] = Field(default_factory=dict) running_timers: dict[str, TimerData] = Field(default_factory=dict) uid: UUID = Field(default_factory=uuid4) @asynccontextmanager async def timer(self, name: str): start_time = asyncio.get_running_loop().time() try: yield finally: end_time = asyncio.get_running_loop().time() elapsed = end_time - start_time self.timers.setdefault(name, []).append(elapsed) logger.info( f"[Profiling] | UUID: {self.uid} | NAME: {name} | TIME: {elapsed:.3f}s" f" | VERSION: {__version__}" ) def start(self, name: str) -> None: try: self.running_timers[name] = TimerData() except RuntimeError: # No running event loop (not in async) self.running_timers[name] = TimerData(start_time=time.time()) def stop(self, name: str) -> None: timer_data = self.running_timers.pop(name, None) if timer_data: try: t_stop: float = asyncio.get_running_loop().time() except RuntimeError: # No running event loop (not in async) t_stop = time.time() elapsed = t_stop - timer_data.start_time self.timers.setdefault(name, []).append(elapsed) logger.info( f"[Profiling] | UUID: {self.uid} | NAME: {name} | TIME: {elapsed:.3f}s" f" | VERSION: {__version__}" ) else: logger.warning(f"Timer {name} not running") def results(self) -> dict[str, dict[str, float]]: result = {} for name, durations in self.timers.items(): mean = sum(durations) / len(durations) result[name] = { "low": min(durations), "mean": mean, "max": max(durations), "total": sum(durations), } return result ================================================ FILE: src/paperqa/agents/search.py ================================================ from __future__ import annotations import contextlib import csv import json import logging import os import pathlib import pickle import re import sys import zlib from collections import Counter from collections.abc import AsyncIterator, Callable, Sequence from enum import StrEnum, auto from typing import TYPE_CHECKING, Any, ClassVar, cast import anyio from pydantic import BaseModel, JsonValue from rich.progress import ( BarColumn, MofNCompleteColumn, Progress, TaskProgressColumn, TextColumn, TimeElapsedColumn, TimeRemainingColumn, ) from tantivy import ( # pylint: disable=no-name-in-module Document, Index, Schema, SchemaBuilder, Searcher, ) from tenacity import ( RetryError, retry, retry_if_exception_type, stop_after_attempt, wait_random_exponential, ) from paperqa.docs import Docs from paperqa.settings import IndexSettings, get_settings from paperqa.types import VAR_MATCH_LOOKUP, DocDetails from paperqa.utils import ImpossibleParsingError, clean_possessives, hexdigest from .models import SupportsPickle if TYPE_CHECKING: from tantivy import IndexWriter from paperqa.settings import MaybeSettings, Settings logger = logging.getLogger(__name__) class AsyncRetryError(Exception): """Flags a retry for another tenacity attempt.""" class SearchDocumentStorage(StrEnum): """Method to serialize a document.""" JSON_MODEL_DUMP = auto() # utf-8 JSON dump PICKLE_COMPRESSED = auto() # pickle + zlib compression PICKLE_UNCOMPRESSED = auto() # pickle def extension(self) -> str: if self == SearchDocumentStorage.JSON_MODEL_DUMP: return "json" if self == SearchDocumentStorage.PICKLE_COMPRESSED: return "zip" return "pkl" def write_to_string(self, data: BaseModel | SupportsPickle) -> bytes: if self == SearchDocumentStorage.JSON_MODEL_DUMP: if isinstance(data, BaseModel): return data.model_dump_json().encode("utf-8") raise ValueError("JSON_MODEL_DUMP requires a BaseModel object.") if self == SearchDocumentStorage.PICKLE_COMPRESSED: return zlib.compress(pickle.dumps(data)) return pickle.dumps(data) def read_from_string( self, data: str | bytes ) -> BaseModel | SupportsPickle | JsonValue: if self == SearchDocumentStorage.JSON_MODEL_DUMP: return json.loads(data) if self == SearchDocumentStorage.PICKLE_COMPRESSED: return pickle.loads(zlib.decompress(data)) # type: ignore[arg-type] # noqa: S301 return pickle.loads(data) # type: ignore[arg-type] # noqa: S301 # Cache keys are a two-tuple of index name and absolute index directory # Cache values are a two-tuple of an opened Index instance and the count # of SearchIndex instances currently referencing that Index _OPENED_INDEX_CACHE: dict[tuple[str, str], tuple[Index, int]] = {} DONT_USE_OPENED_INDEX_CACHE = ( os.environ.get("PQA_INDEX_DONT_CACHE_INDEXES", "").lower() in VAR_MATCH_LOOKUP ) def reap_opened_index_cache() -> None: """Delete any unreferenced Index instances from the Index cache.""" for index_name, (index, count) in _OPENED_INDEX_CACHE.items(): if count == 0: _OPENED_INDEX_CACHE.pop(index_name) del index class SearchIndex: """Wrapper around a tantivy.Index exposing higher-level behaviors for documents.""" REQUIRED_FIELDS: ClassVar[list[str]] = ["file_location", "body"] def __init__( self, fields: Sequence[str] | None = None, index_name: str = "pqa_index", index_directory: str | os.PathLike | None = None, storage: SearchDocumentStorage = SearchDocumentStorage.PICKLE_COMPRESSED, ): if fields is None: fields = self.REQUIRED_FIELDS self.fields = fields if not all(f in self.fields for f in self.REQUIRED_FIELDS): raise ValueError( f"{self.REQUIRED_FIELDS} must be included in search index fields." ) self.index_name = index_name if index_directory is None: # Pull from settings index_directory = cast( Callable[[], str | os.PathLike], IndexSettings.model_fields["index_directory"].default_factory, )() self._index_directory = index_directory self._schema: Schema | None = None self._index: Index | None = None self._searcher: Searcher | None = None self._writer: IndexWriter | None = None self._index_files: dict[str, str] = {} self.changed = False self.storage = storage @property async def index_directory( # TODO: rename to index_root_directory self, ) -> anyio.Path: directory = anyio.Path(self._index_directory).joinpath(self.index_name) await directory.mkdir(parents=True, exist_ok=True) return directory @property async def index_filename( # TODO: rename to index_meta_directory self, ) -> anyio.Path: """Directory to store files used to house index internals.""" index_dir = (await self.index_directory) / "index" await index_dir.mkdir(exist_ok=True) return index_dir @property async def docs_index_directory(self) -> anyio.Path: """Directory to store documents (e.g. chunked PDFs) given the storage type.""" docs_dir = (await self.index_directory) / "docs" await docs_dir.mkdir(exist_ok=True) return docs_dir @property async def file_index_filename(self) -> anyio.Path: """File containing a zlib-compressed pickle of the index_files.""" return (await self.index_directory) / "files.zip" @property def schema(self) -> Schema: if not self._schema: schema_builder = SchemaBuilder() for field in self.fields: schema_builder.add_text_field(field, stored=True) self._schema = schema_builder.build() return self._schema @property async def index(self) -> Index: if not self._index: index_meta_directory = await self.index_filename if await (index_meta_directory / "meta.json").exists(): if DONT_USE_OPENED_INDEX_CACHE: self._index = Index.open(path=str(index_meta_directory)) else: key = self.index_name, str(await index_meta_directory.absolute()) # NOTE: now we know we're using the cache and have created the cache # key. And we know we're in asyncio.gather race condition risk land. # All of the following operations are *synchronous* so we are not # giving the opportunity for an await to switch to another parallel # version of this code. Otherwise, we risk counts being incorrect # due to race conditions if key not in _OPENED_INDEX_CACHE: # open a new Index self._index = Index.open(path=str(index_meta_directory)) prev_count: int = 0 else: # reuse Index self._index, prev_count = _OPENED_INDEX_CACHE[key] _OPENED_INDEX_CACHE[key] = self._index, prev_count + 1 else: # NOTE: this creates the above meta.json file self._index = Index(self.schema, path=str(index_meta_directory)) return self._index def __del__(self) -> None: index_meta_directory = ( pathlib.Path(self._index_directory) / self.index_name / "index" ) key = self.index_name, str(index_meta_directory.absolute()) if key in _OPENED_INDEX_CACHE: index, count = _OPENED_INDEX_CACHE[key] _OPENED_INDEX_CACHE[key] = index, count - 1 @property async def searcher(self) -> Searcher: if not self._searcher: index = await self.index index.reload() self._searcher = index.searcher() return self._searcher @contextlib.asynccontextmanager async def writer(self, reset: bool = False) -> AsyncIterator[IndexWriter]: if not self._writer: index = await self.index self._writer = index.writer() yield self._writer if reset: self._writer = None @property async def count(self) -> int: return (await self.searcher).num_docs @property async def index_files(self) -> dict[str, str]: if not self._index_files: file_index_path = await self.file_index_filename if await file_index_path.exists(): async with await anyio.open_file(file_index_path, "rb") as f: content = await f.read() try: self._index_files = pickle.loads( # noqa: S301 zlib.decompress(content) ) except Exception: logger.exception( f"Failed to load index file {file_index_path}." ) raise return self._index_files @staticmethod def filehash(body: str) -> str: return hexdigest(body) async def filecheck(self, filename: str, body_filehash: str | None = None) -> bool: """Check if this index contains the filename and if the body's filehash matches.""" index_files = await self.index_files return bool( index_files.get(filename) and (body_filehash is None or index_files[filename] == body_filehash) ) async def mark_failed_document(self, path: str | os.PathLike) -> None: (await self.index_files)[str(path)] = FAILED_DOCUMENT_ADD_ID self.changed = True async def add_document( self, index_doc: dict[str, Any], # TODO: rename to something more intuitive document: Any | None = None, lock_acquisition_max_retries: int = 1000, ) -> None: """ Add the input document to this index. Args: index_doc: "Document" (thinking types.Doc) of metadata such as 'title' to use in the index. document: Document to store according to the specified storage method. lock_acquisition_max_retries: Amount of retries to acquire a file lock. A large default of 1000 is used because lock acquisition can take a while. """ @retry( stop=stop_after_attempt(lock_acquisition_max_retries), wait=wait_random_exponential(multiplier=0.25, max=60), retry=retry_if_exception_type(AsyncRetryError), ) async def _add_document() -> None: body_filehash = self.filehash(index_doc["body"]) if not await self.filecheck(index_doc["file_location"], body_filehash): try: async with self.writer() as writer: # Let caller handle commit to allow for batching writer.add_document(Document.from_dict(index_doc)) (await self.index_files)[index_doc["file_location"]] = body_filehash if document: docs_index_dir = await self.docs_index_directory async with await anyio.open_file( docs_index_dir / f"{body_filehash}.{self.storage.extension()}", "wb", ) as f: await f.write(self.storage.write_to_string(document)) self.changed = True except ValueError as e: if "Failed to acquire Lockfile: LockBusy." in str(e): raise AsyncRetryError("Failed to acquire lock.") from e raise try: await _add_document() # If this runs, we succeeded except RetryError: logger.exception( f"Failed to add document to {index_doc['file_location']}" f" within {lock_acquisition_max_retries} attempts." ) raise @retry( stop=stop_after_attempt(1000), wait=wait_random_exponential(multiplier=0.25, max=60), retry=retry_if_exception_type(AsyncRetryError), reraise=True, ) async def delete_document(self, file_location: str) -> None: try: async with self.writer() as writer: writer.delete_documents("file_location", file_location) await self.save_index() except ValueError as e: if "Failed to acquire Lockfile: LockBusy." in str(e): raise AsyncRetryError("Failed to acquire lock") from e raise async def remove_from_index(self, file_location: str) -> None: index_files = await self.index_files if index_files.get(file_location): await self.delete_document(file_location) filehash = index_files.pop(file_location) docs_index_dir = await self.docs_index_directory # TODO: since the directory is part of the filehash these # are always missing. Unsure of how to get around this. await (docs_index_dir / f"{filehash}.{self.storage.extension()}").unlink( missing_ok=True ) self.changed = True @retry( stop=stop_after_attempt(1000), wait=wait_random_exponential(multiplier=0.25, max=60), retry=retry_if_exception_type(AsyncRetryError), reraise=True, ) async def save_index(self) -> None: try: async with self.writer(reset=True) as writer: writer.commit() writer.wait_merging_threads() except ValueError as e: if "Failed to acquire Lockfile: LockBusy." in str(e): raise AsyncRetryError("Failed to acquire lock") from e raise file_index_path = await self.file_index_filename async with await anyio.open_file(file_index_path, "wb") as f: await f.write(zlib.compress(pickle.dumps(await self.index_files))) self.changed = False async def get_saved_object( self, file_location: str, keep_filenames: bool = False ) -> Any | tuple[Any, str] | None: filehash = (await self.index_files).get(file_location) if filehash: docs_index_dir = await self.docs_index_directory async with await anyio.open_file( docs_index_dir / f"{filehash}.{self.storage.extension()}", "rb" ) as f: content = await f.read() if keep_filenames: return self.storage.read_from_string(content), file_location return self.storage.read_from_string(content) return None # Remove these characters, SEE: https://regex101.com/r/DoLMoa/3 CLEAN_QUERY_REGEX: ClassVar[re.Pattern] = re.compile(r'[*\[\]:(){}~^><+"\\]') async def query( self, query: str, top_n: int = 10, offset: int = 0, min_score: float = 0.0, keep_filenames: bool = False, field_subset: list[str] | None = None, ) -> list[Any]: query_fields = list(field_subset or self.fields) searcher = await self.searcher index = await self.index cleaned_query = self.CLEAN_QUERY_REGEX.sub("", query) try: parsed_query = index.parse_query(cleaned_query, query_fields) except ValueError: # Rejected by tantivy # Retry with more aggressive cleaning parsed_query = index.parse_query( clean_possessives(cleaned_query), query_fields ) addresses = [ s[1] for s in searcher.search(parsed_query, top_n, offset=offset).hits if s[0] > min_score ] search_index_docs = [searcher.doc(address) for address in addresses] return [ result for result in [ await self.get_saved_object( doc["file_location"][0], keep_filenames=keep_filenames ) for doc in search_index_docs ] if result is not None ] def fetch_kwargs_from_manifest( file_location: str, manifest: dict[str, Any], manifest_fallback_location: str ) -> dict[str, Any]: manifest_entry: dict[str, Any] | None = manifest.get(file_location) or manifest.get( manifest_fallback_location ) if manifest_entry: return DocDetails(**manifest_entry).model_dump() return {} async def maybe_get_manifest( filename: anyio.Path | None = None, ) -> dict[str, dict[str, Any]]: if not filename: return {} if filename.suffix == ".csv": try: async with await anyio.open_file(filename, mode="r") as file: content = await file.read() reader_kwargs: dict[str, Any] = {} if sys.version_info >= (3, 12): # Unlocks `bool | None` fields reader_kwargs["quoting"] = csv.QUOTE_NOTNULL file_loc_to_records = { str(r.get("file_location")): r for r in csv.DictReader(content.splitlines(), **reader_kwargs) if r.get("file_location") } if not file_loc_to_records: raise ValueError( # noqa: TRY301 "No mapping of file location to details extracted from manifest" f" file {filename}." ) logger.debug( f"Found manifest file at {filename}, read" f" {len(file_loc_to_records)} records from it, which maps to" f" {len(file_loc_to_records)} locations." ) except FileNotFoundError: logger.warning(f"Manifest file at {filename} could not be found.") except Exception: logger.exception(f"Error reading manifest file {filename}.") else: return file_loc_to_records else: logger.error(f"Invalid manifest file type: {filename.suffix}") return {} FAILED_DOCUMENT_ADD_ID = "ERROR" async def process_file( rel_file_path: anyio.Path, search_index: SearchIndex, manifest: dict[str, Any], semaphore: anyio.Semaphore, settings: Settings, processed_counter: Counter[str], progress_bar_update: Callable[[], Any] | None = None, ) -> None: abs_file_path = ( pathlib.Path(settings.agent.index.paper_directory).absolute() # noqa: ASYNC240 / rel_file_path ) fallback_title = rel_file_path.name if settings.agent.index.use_absolute_paper_directory: file_location = str(abs_file_path) manifest_fallback_location = str(rel_file_path) else: file_location = str(rel_file_path) manifest_fallback_location = str(abs_file_path) async with semaphore: if not await search_index.filecheck(filename=file_location): logger.info(f"New file to index: {file_location}...") kwargs = fetch_kwargs_from_manifest( file_location, manifest, manifest_fallback_location ) tmp_docs = Docs() try: await tmp_docs.aadd( path=abs_file_path, fields=["title", "author", "journal", "year"], settings=settings, # NOTE if file_location is None in the manifest, # we want to preserve that file_location=kwargs.pop("file_location", file_location), **kwargs, ) except Exception as e: # We handle any exception here because we want to save_index so we # 1. can resume the build without rebuilding this file if a separate # process_file invocation leads to a segfault or crash. # 2. don't have deadlock issues after. logger.exception( f"Error parsing {file_location}, skipping index for this file." ) await search_index.mark_failed_document(file_location) await search_index.save_index() if progress_bar_update: progress_bar_update() if not isinstance(e, ValueError | ImpossibleParsingError): # ImpossibleParsingError: parsing failure, don't retry # ValueError: TODOC raise return this_doc = next(iter(tmp_docs.docs.values())) if isinstance(this_doc, DocDetails): title = this_doc.title or fallback_title year = this_doc.year or "Unknown year" else: title, year = fallback_title, "Unknown year" await search_index.add_document( { "title": title, "year": year, "file_location": file_location, "body": "".join(t.text for t in tmp_docs.texts), }, document=tmp_docs, ) processed_counter["batched_save_counter"] += 1 if ( processed_counter["batched_save_counter"] == settings.agent.index.batch_size ): await search_index.save_index() processed_counter["batched_save_counter"] = 0 logger.info(f"Complete ({title}).") # Update progress bar for either a new or previously indexed file if progress_bar_update: progress_bar_update() WARN_IF_INDEXING_MORE_THAN = 999 def _make_progress_bar_update( sync_index_w_directory: bool, total: int ) -> tuple[contextlib.AbstractContextManager, Callable[[], Any] | None]: # Disable should override enable env_var_disable = ( os.environ.get("PQA_INDEX_DISABLE_PROGRESS_BAR", "").lower() in VAR_MATCH_LOOKUP ) env_var_enable = ( os.environ.get("PQA_INDEX_ENABLE_PROGRESS_BAR", "").lower() in VAR_MATCH_LOOKUP ) try: is_cli = is_running_under_cli() # pylint: disable=used-before-assignment except NameError: # Work around circular import from . import is_running_under_cli is_cli = is_running_under_cli() if sync_index_w_directory and not env_var_disable and (is_cli or env_var_enable): # Progress.get_default_columns with a few more progress = Progress( TextColumn("[progress.description]{task.description}"), BarColumn(), TimeElapsedColumn(), MofNCompleteColumn(), TaskProgressColumn(), TimeRemainingColumn(), ) task_id = progress.add_task("Indexing...", total=total) def progress_bar_update() -> None: progress.update(task_id, advance=1) return progress, progress_bar_update return contextlib.nullcontext(), None async def get_directory_index( settings: MaybeSettings = None, build: bool = True ) -> SearchIndex: """ Create a Tantivy index by reading from a directory of text files. This function only reads from the source directory, not edits or writes to it. Args: settings: Application settings. build: Opt-out flag (default is True) to read the contents of the source paper directory and if sync_index_w_directory is enabled also update the index. """ _settings = get_settings(settings) index_settings = _settings.agent.index search_index = SearchIndex( fields=[*SearchIndex.REQUIRED_FIELDS, "title", "year"], index_name=index_settings.name or _settings.get_index_name(), index_directory=index_settings.index_directory, ) # NOTE: if the index was not previously built, its index_files will be empty. # Otherwise, the index_files will not be empty if not build: if not await search_index.index_files: raise RuntimeError( f"Index {search_index.index_name} was empty, please rebuild it." ) return search_index paper_directory = anyio.Path(index_settings.paper_directory) manifest = await maybe_get_manifest( filename=await index_settings.finalize_manifest_file() ) valid_papers_rel_file_paths = [ file.relative_to(paper_directory) async for file in ( paper_directory.rglob("*") if index_settings.recurse_subdirectories else paper_directory.iterdir() ) if index_settings.files_filter(file) ] if len(valid_papers_rel_file_paths) > WARN_IF_INDEXING_MORE_THAN: logger.warning( f"Indexing {len(valid_papers_rel_file_paths)} files into the index" f" {search_index.index_name}, may take a few minutes." ) index_unique_file_paths: set[str] = set((await search_index.index_files).keys()) if extra_index_files := ( index_unique_file_paths - {str(f) for f in valid_papers_rel_file_paths} ): if index_settings.sync_with_paper_directory: for extra_file in extra_index_files: logger.warning( f"[bold red]Removing {extra_file} from index.[/bold red]" ) await search_index.remove_from_index(extra_file) logger.warning("[bold red]Files removed![/bold red]") else: logger.warning( f"[bold red]Indexed files {extra_index_files} are missing from paper" f" folder ({paper_directory}).[/bold red]" ) semaphore = anyio.Semaphore(index_settings.concurrency) progress_bar, progress_bar_update_fn = _make_progress_bar_update( index_settings.sync_with_paper_directory, total=len(valid_papers_rel_file_paths) ) with progress_bar: async with anyio.create_task_group() as tg: processed_counter: Counter[str] = Counter() for rel_file_path in valid_papers_rel_file_paths: if index_settings.sync_with_paper_directory: tg.start_soon( process_file, rel_file_path, search_index, manifest, semaphore, _settings, processed_counter, progress_bar_update_fn, ) else: logger.debug( f"File {rel_file_path} found in paper directory" f" {paper_directory}." ) if search_index.changed: await search_index.save_index() else: logger.debug("No changes to index.") return search_index ================================================ FILE: src/paperqa/agents/tools.py ================================================ """Base classes for tools, implemented in a functional manner.""" import asyncio import inspect import logging import os import re import sys from collections.abc import Callable from itertools import chain from typing import ClassVar, Self, cast from aviary.core import Message, ToolRequestMessage from lmi import Embeddable, EmbeddingModel, LiteLLMModel from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field, computed_field from paperqa.docs import Docs from paperqa.settings import Settings from paperqa.sources.clinical_trials import add_clinical_trials_to_docs from paperqa.types import Context, DocDetails, PQASession from .search import get_directory_index logger = logging.getLogger(__name__) def make_status( total_paper_count: int, relevant_paper_count: int, evidence_count: int, cost: float ) -> str: return ( f"Status: Paper Count={total_paper_count}" f" | Relevant Papers={relevant_paper_count} | Current Evidence={evidence_count}" f" | Current Cost=${cost:.4f}" ) def default_status(state: "EnvironmentState") -> str: relevant_contexts = state.get_relevant_contexts() return make_status( total_paper_count=len(state.docs.docs), relevant_paper_count=len({c.text.doc.dockey for c in relevant_contexts}), evidence_count=len(relevant_contexts), cost=state.session.cost, ) class EnvironmentState(BaseModel): """State here contains documents and answer being populated.""" model_config = ConfigDict(extra="forbid") docs: Docs session: PQASession status_fn: Callable[[Self], str] | None = Field( default=None, description=( "Function used to generate status," " uses `paperqa.agents.tools.default_status` " "if not provided." ), ) # SEE: https://regex101.com/r/RmuVdC/1 STATUS_SEARCH_REGEX_PATTERN: ClassVar[str] = ( r"Status: Paper Count=(\d+) \| Relevant Papers=(\d+) \| Current Evidence=(\d+)" ) @computed_field # type: ignore[prop-decorator] @property def status(self) -> str: if self.status_fn is not None: return self.status_fn(cast("Self", self)) return default_status(self) def get_relevant_contexts(self, score_threshold: int | None = 0) -> list[Context]: """Get all contexts whose score is above (exclusive) of the input threshold.""" return [ c for c in self.session.contexts if score_threshold is None or c.score > score_threshold ] def record_action(self, action: Message | ToolRequestMessage) -> None: self.session.add_tokens(action) if isinstance(action, ToolRequestMessage): self.session.tool_history.append( [tc.function.name for tc in action.tool_calls] ) def query_tool_history(self, tool_name: str) -> bool: """Return true if the tool is has been called in history.""" return tool_name in set(chain.from_iterable(self.session.tool_history)) class NamedTool(BaseModel): """Base class to make looking up tools easier.""" TOOL_FN_NAME: ClassVar[str] = ( "# unpopulated" # Comment symbol ensures no collisions ) # Whether the tool can be called concurrently with other tools. # Be careful when enabling. CONCURRENCY_SAFE: ClassVar[bool] = False model_config = ConfigDict(extra="forbid", arbitrary_types_allowed=True) class PaperSearch(NamedTool): TOOL_FN_NAME = "paper_search" # This tool is safe to run concurrently. The only stateful operation on the state # is docs.aadd_texts, which itself is concurrency safe. CONCURRENCY_SAFE = True settings: Settings embedding_model: EmbeddingModel previous_searches: dict[tuple[str, str | None], int] = Field(default_factory=dict) async def paper_search( self, query: str, min_year: int | str | None, max_year: int | str | None, state: EnvironmentState, ) -> str: """ Search for papers to increase the paper count. Repeat previous calls with the same query and years to continue a search. Only repeat a maximum of twice. This tool can be called concurrently. This tool introduces novel papers, so invoke this tool when just beginning or when unsatisfied with the current evidence. Args: query: A search query, which can be a specific phrase, complete sentence, or general keywords, e.g. 'machine learning for immunology'. Also can be given search operators. min_year: Filter for minimum publication year, or None for no minimum year. The current year is {current_year}. max_year: Filter for maximum publication year, or None for no maximum year. The current year is {current_year}. state: Current state. Returns: String describing searched papers and the current status. """ # noqa: E501,W505 def clean(value: int | str | None) -> int | None: if isinstance(value, int | None): return value if value == "None": # Claude Sonnet 4.5 has given "None" (str) return None return int(value) # Confirm string year was an integer cleaned_min_year = clean(min_year) cleaned_max_year = clean(max_year) # Convert to date range (e.g. 2022-2022) if date is present year = ( ( f"{cleaned_min_year if cleaned_min_year is not None else ''}" f"-{cleaned_max_year if cleaned_max_year is not None else ''}" ) if (cleaned_min_year is not None or cleaned_max_year is not None) else None ) # get offset if we've done this search before (continuation of search) # or mark this search as new (so offset 0) search_key = query, year try: offset = self.previous_searches[search_key] except KeyError: offset = self.previous_searches[search_key] = 0 logger.info(f"Starting paper search for {query!r}.") index = await get_directory_index(settings=self.settings, build=False) results: list[Docs] = await index.query( query, top_n=self.settings.agent.search_count, offset=offset, field_subset=[f for f in index.fields if f != "year"], ) logger.info( f"{self.TOOL_FN_NAME} for query {query!r} and offset {offset} returned" f" {len(results)} papers." ) # combine all the resulting doc objects into one and update the state all_doc_details: list[DocDetails] = [] for r in results: # there's only one doc per result, so just take the first one this_doc_details = cast("DocDetails", next(iter(r.docs.values()))) all_doc_details.append(this_doc_details) await state.docs.aadd_texts( texts=r.texts, doc=this_doc_details, settings=self.settings, embedding_model=self.embedding_model, ) status = state.status logger.info(status) # mark how far we've searched so that continuation will start at the right place self.previous_searches[search_key] += self.settings.agent.search_count if self.settings.agent.return_paper_metadata: retrieved_papers = "\n".join( [f"{x.title} ({x.year})" for x in all_doc_details] ) return f"Retrieved Papers:\n{retrieved_papers}\n\n{status}" return status class EmptyDocsError(RuntimeError): """Error to throw when we needed docs to be present.""" class GatherEvidence(NamedTool): TOOL_FN_NAME = "gather_evidence" settings: Settings summary_llm_model: LiteLLMModel embedding_model: EmbeddingModel partitioning_fn: Callable[[Embeddable], int] | None = None async def gather_evidence(self, question: str, state: EnvironmentState) -> str: """ Gather evidence from previous papers given a specific question to increase evidence and relevant paper counts. A valuable time to invoke this tool is right after another tool increases paper count. Feel free to invoke this tool in parallel with other tools, but do not call this tool in parallel with itself. Only invoke this tool when the paper count is above zero, or this tool will be useless. Args: question: Specific question to gather evidence for. state: Current state. Returns: String describing gathered evidence and the current status. """ if not state.docs.docs: raise EmptyDocsError("Not gathering evidence due to having no papers.") if f"{self.TOOL_FN_NAME}_initialized" in self.settings.agent.callbacks: await asyncio.gather( *( c(state) for c in self.settings.agent.callbacks[ f"{self.TOOL_FN_NAME}_initialized" ] ) ) logger.info(f"{self.TOOL_FN_NAME} starting for question {question!r}.") original_question = state.session.question l1 = l0 = len(state.session.contexts) try: # Swap out the question with the more specific question # TODO: remove this swap, as it prevents us from supporting parallel calls state.session.question = question # TODO: refactor answer out of this... state.session = await state.docs.aget_evidence( query=state.session, settings=self.settings, embedding_model=self.embedding_model, summary_llm_model=self.summary_llm_model, partitioning_fn=self.partitioning_fn, callbacks=self.settings.agent.callbacks.get( f"{self.TOOL_FN_NAME}_aget_evidence" ), ) l1 = len(state.session.contexts) finally: state.session.question = original_question status = state.status logger.info(status) # only show top n contexts for this particular question to the agent sorted_contexts = sorted( ( c for c in state.session.contexts if c.question is None or c.question == question ), key=lambda x: x.score, reverse=True, ) top_contexts = "\n\n".join( f"- {sc.context}" for sc in sorted_contexts[: self.settings.agent.agent_evidence_n] ) best_evidence = ( f" Best evidence(s) for the current question:\n\n{top_contexts}" if top_contexts else "" ) if f"{self.TOOL_FN_NAME}_completed" in self.settings.agent.callbacks: await asyncio.gather( *( callback(state) for callback in self.settings.agent.callbacks[ f"{self.TOOL_FN_NAME}_completed" ] ) ) return f"Added {l1 - l0} pieces of evidence.{best_evidence}\n\n" + status class GenerateAnswer(NamedTool): TOOL_FN_NAME = "gen_answer" settings: Settings llm_model: LiteLLMModel summary_llm_model: LiteLLMModel embedding_model: EmbeddingModel partitioning_fn: Callable[[Embeddable], int] | None = None async def gen_answer(self, state: EnvironmentState) -> str: """ Generate an answer using current evidence. The tool may fail, indicating that better or different evidence should be found. Aim for at least five pieces of evidence from multiple sources before invoking this tool. Feel free to invoke this tool in parallel with other tools, but do not call this tool in parallel with itself. Args: state: Current state. """ logger.info(f"Generating answer for '{state.session.question}'.") if f"{self.TOOL_FN_NAME}_initialized" in self.settings.agent.callbacks: await asyncio.gather( *( callback(state) for callback in self.settings.agent.callbacks[ f"{self.TOOL_FN_NAME}_initialized" ] ) ) state.session = await state.docs.aquery( query=state.session, settings=self.settings, llm_model=self.llm_model, summary_llm_model=self.summary_llm_model, embedding_model=self.embedding_model, partitioning_fn=self.partitioning_fn, callbacks=self.settings.agent.callbacks.get( f"{self.TOOL_FN_NAME}_aget_query" ), ) answer = state.session.answer status = state.status logger.info(status) if f"{self.TOOL_FN_NAME}_completed" in self.settings.agent.callbacks: await asyncio.gather( *( callback(state) for callback in self.settings.agent.callbacks[ f"{self.TOOL_FN_NAME}_completed" ] ) ) return f"{answer} | {status}" # Use to separate answer from status # NOTE: can match failure to answer or an actual answer ANSWER_SPLIT_REGEX_PATTERN: ClassVar[str] = ( r" \| " + EnvironmentState.STATUS_SEARCH_REGEX_PATTERN ) @classmethod def extract_answer_from_message(cls, content: str) -> str: """Extract the answer from a message content.""" answer, *rest = re.split( pattern=cls.ANSWER_SPLIT_REGEX_PATTERN, string=content, maxsplit=1 ) return answer if len(rest) == 4 else "" # noqa: PLR2004 class Reset(NamedTool): TOOL_FN_NAME = "reset" async def reset(self, state: EnvironmentState) -> None: """ Reset by clearing all current evidence from the system. This tool is useful when repeatedly failing to answer because the existing evidence may unsuitable for the question. It does not make sense to call this tool in parallel with other tools, as its resetting all state. Only invoke this tool when the current evidence is above zero, or this tool will be useless. """ # noqa: E501,W505 logger.info(f"Resetting '{state.session.question}'.") state.session.contexts = [] state.session.context = "" class Complete(NamedTool): TOOL_FN_NAME = "complete" # Use to separate certainty from status CERTAINTY_SPLIT_REGEX_PATTERN: ClassVar[str] = ( r" \| " + EnvironmentState.STATUS_SEARCH_REGEX_PATTERN ) NO_ANSWER_PHRASE: ClassVar[str] = "No answer generated." async def complete( self, has_successful_answer: bool, state: EnvironmentState ) -> str: """ Terminate using the last proposed answer. Do not invoke this tool in parallel with other tools or itself. Args: has_successful_answer: Set True if an answer that addresses all parts of the task has been generated, otherwise set False to indicate unsureness. state: Current state. """ # TODO: eliminate race condition here if agent calls 2+ times in parallel # with opposite has_successful_answer values state.session.has_successful_answer = has_successful_answer if not state.session.answer: state.session.answer = self.NO_ANSWER_PHRASE logger.info( f"Completing '{state.session.question}' as" f" '{'certain' if has_successful_answer else 'unsure'}'." ) # Return answer and status to simplify postprocessing of tool response return f"{'Certain' if has_successful_answer else 'Unsure'} | {state.status}" class ClinicalTrialsSearch(NamedTool): TOOL_FN_NAME = "clinical_trials_search" # See PaperSearch for rationale. CONCURRENCY_SAFE = True model_config = ConfigDict(extra="forbid") search_count: int = 8 previous_searches: dict[str, int] = Field(default_factory=dict) settings: Settings = Field(default_factory=Settings) # Gather evidence tool must be modified to understand the new evidence GATHER_EVIDENCE_TOOL_PROMPT_OVERRIDE: ClassVar[str] = ( """Gather evidence from previous papers and clinical trials given a specific question. Will increase evidence, relevant paper counts, and relevant clinical trial counts. A valuable time to invoke this tool is right after another tool increases paper or clinical trials count. Feel free to invoke this tool in parallel with other tools, but do not call this tool in parallel with itself. Only invoke this tool when the paper count or clinical trial count is above zero, or this tool will be useless. Args: question: Specific question to gather evidence for. state: Current state. Returns: String describing gathered evidence and the current status. """ ) async def clinical_trials_search(self, query: str, state: EnvironmentState) -> str: r"""Search for clinical trials, with support for repeated calls and concurrent execution. Will add new clinical trials to the state, and return metadata about the number of trials found. Args: query: The search query string. Supports complex boolean expressions, field-specific searches, and query modifiers through operators. All configuration is done through operators in the query string. Query Syntax: Basic Search: Simple text automatically uses default EXPANSION[Relaxation] and COVERAGE[Contains] >>> "heart attack" Modified Search: Use operators to modify search behavior: >>> 'EXPANSION[None]COVERAGE[FullMatch]"exact phrase"' >>> 'EXPANSION[Concept]heart attack' Field Search: Specify fields using AREA operator: >>> 'AREA[InterventionName]aspirin' >>> 'AREA[Phase]PHASE3' Location Search: Use SEARCH operator for compound location queries: >>> 'cancer AND SEARCH[Location](AREA[LocationCity]Boston AND AREA[LocationState]Massachusetts)' Complex Boolean: Combine terms with AND, OR, NOT and parentheses: >>> '(cancer OR tumor) AND NOT (EXPANSION[None]pediatric OR AREA[StdAge]CHILD)' Date Ranges: Use RANGE to specify date ranges with formats like "yyyy-MM" or "yyyy-MM-dd". Note that MIN and MAX can be used for open-ended ranges: >>> AREA[ResultsFirstPostDate]RANGE[2015-01-01, MAX] Operators: EXPANSION[type]: Controls term expansion - None: Exact match only, case and accent sensitive - Term: Includes lexical variants (plurals, spellings) - Concept: Includes UMLS synonyms - Relaxation: Relaxes adjacency requirements (default) - Lossy: Allows missing partial terms COVERAGE[type]: Controls text matching - FullMatch: Must match entire field - StartsWith: Must match beginning of field - EndsWith: Must match end of field - Contains: Must match part of field (default) AREA[field]: Specifies field to search - See Field Reference for available fields SEARCH[type]: Groups field searches - Location: Groups location-related fields - Study: Groups study-related fields Usage Notes: - All search expressions are implicitly OR expressions - Operator precedence (highest to lowest): terms/source operators, NOT/context operators, AND, OR - Use quotes for exact phrase matching: "heart attack" - Use parentheses for grouping: (heart OR cardiac) AND attack - Use backslash to escape operators: \AND - Default expansion is EXPANSION[Relaxation] - Default coverage is COVERAGE[Contains] Field Reference: High Priority Fields (weight >= 0.8): - NCTId (1.0): Trial identifier - Acronym (1.0): Study acronym - BriefTitle (0.89): Short title - OfficialTitle (0.85): Full official title - Condition (0.81): Medical condition - InterventionName (0.8): Primary intervention name - OverallStatus: Trial status Medium Priority Fields (0.5-0.79): - InterventionOtherName (0.75): Alternative intervention names - Phase (0.65): Trial phase - StdAge (0.65): Standard age groups - Keyword (0.6): Study keywords - BriefSummary (0.6): Short description - SecondaryOutcomeMeasure (0.5): Secondary outcomes Low Priority Fields (< 0.5): - DesignPrimaryPurpose (0.3): Primary purpose of study - StudyType (0.3) - Various descriptive, location, and administrative fields Supported Enums: Phase: - EARLY_PHASE1: Early Phase 1 - PHASE1: Phase 1 - PHASE2: Phase 2 - PHASE3: Phase 3 - PHASE4: Phase 4 - NA: Not Applicable StandardAge: - CHILD: Child - ADULT: Adult - OLDER_ADULT: Older Adult Status: - RECRUITING: Currently recruiting participants - ACTIVE_NOT_RECRUITING: Active but not recruiting - COMPLETED: Study completed - ENROLLING_BY_INVITATION: Enrolling by invitation only - NOT_YET_RECRUITING: Not yet recruiting - SUSPENDED: Study suspended - TERMINATED: Study terminated - WITHDRAWN: Study withdrawn - AVAILABLE: Available - NO_LONGER_AVAILABLE: No longer available - TEMPORARILY_NOT_AVAILABLE: Temporarily not available - APPROVED_FOR_MARKETING: Approved for marketing - WITHHELD: Withheld - UNKNOWN: Unknown status StudyType: - INTERVENTIONAL: Interventional studies - OBSERVATIONAL: Observational studies - EXPANDED_ACCESS: Expanded access studies PrimaryPurpose: - TREATMENT: Treatment - PREVENTION: Prevention - DIAGNOSTIC: Diagnostic - ECT: Educational/Counseling/Training - SUPPORTIVE_CARE: Supportive Care - SCREENING: Screening - HEALTH_SERVICES_RESEARCH: Health Services Research - BASIC_SCIENCE: Basic Science - DEVICE_FEASIBILITY: Device Feasibility - OTHER: Other InterventionType: - BEHAVIORAL: Behavioral interventions - BIOLOGICAL: Biological interventions - COMBINATION_PRODUCT: Combination product interventions - DEVICE: Device interventions - DIAGNOSTIC_TEST: Diagnostic test interventions - DIETARY_SUPPLEMENT: Dietary supplement interventions - DRUG: Drug interventions - GENETIC: Genetic interventions - PROCEDURE: Procedure interventions - RADIATION: Radiation interventions - OTHER: Other interventions DesignAllocation: - RANDOMIZED: Randomized allocation - NON_RANDOMIZED: Non-randomized allocation - NA: Not applicable InterventionalAssignment: - SINGLE_GROUP: Single group assignment - PARALLEL: Parallel assignment - CROSSOVER: Crossover assignment - FACTORIAL: Factorial assignment - SEQUENTIAL: Sequential assignment ObservationalModel: - COHORT: Cohort - CASE_CONTROL: Case-Control - CASE_ONLY: Case-Only - CASE_CROSSOVER: Case-Crossover - ECOLOGIC_OR_COMMUNITY: Ecologic or Community - FAMILY_BASED: Family-Based - DEFINED_POPULATION: Defined Population - NATURAL_HISTORY: Natural History - OTHER: Other DesignMasking: - NONE: None (Open Label) - SINGLE: Single - DOUBLE: Double - TRIPLE: Triple - QUADRUPLE: Quadruple WhoMasked: - PARTICIPANT: Participant - CARE_PROVIDER: Care Provider - INVESTIGATOR: Investigator - OUTCOMES_ASSESSOR: Outcomes Assessor state: Current state Returns: String describing current status """ # get offset if we've done this search before (continuation of search) # or mark this search as new (so offset 0) try: offset = self.previous_searches[query] except KeyError: offset = self.previous_searches[query] = 0 total_result_count, new_result_count, error_message = ( await add_clinical_trials_to_docs( query, state.docs, self.settings, limit=self.search_count, offset=offset, ) ) # mark how far we've searched so that continuation will start at the right place self.previous_searches[query] += self.search_count if error_message is None: return ( f"Found clinical trial search results from search {offset} to" f" {offset + new_result_count} among {total_result_count} total" f" results. {state.status}" ) return f"Error in clinical trial query syntax: {error_message}" AVAILABLE_TOOL_NAME_TO_CLASS: dict[str, type[NamedTool]] = { cls.TOOL_FN_NAME: cls for _, cls in inspect.getmembers( sys.modules[__name__], predicate=lambda v: inspect.isclass(v) and issubclass(v, NamedTool) and v is not NamedTool, ) } DEFAULT_TOOL_NAMES: list[str] = [ name.strip() for name in os.environ.get("PAPERQA_DEFAULT_TOOL_NAMES", "").split(",") if name.strip() ] or [ PaperSearch.TOOL_FN_NAME, GatherEvidence.TOOL_FN_NAME, GenerateAnswer.TOOL_FN_NAME, Reset.TOOL_FN_NAME, Complete.TOOL_FN_NAME, ] ================================================ FILE: src/paperqa/clients/__init__.py ================================================ from __future__ import annotations import copy import logging from collections.abc import Awaitable, Collection, Coroutine, Sequence from typing import Any, TypeAlias, cast import httpx import httpx_aiohttp from lmi.utils import gather_with_concurrency from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field from paperqa.types import Doc, DocDetails from .client_models import MetadataPostProcessor, MetadataProvider from .crossref import CrossrefProvider from .journal_quality import JournalQualityPostProcessor from .openalex import OpenAlexProvider from .retractions import RetractionDataPostProcessor from .semantic_scholar import SemanticScholarProvider from .unpaywall import UnpaywallProvider logger = logging.getLogger(__name__) # NOTE: we use tuple here so ordering is constant for unit testing's HTTP caching DEFAULT_CLIENTS: Collection[type[MetadataPostProcessor | MetadataProvider]] = ( CrossrefProvider, SemanticScholarProvider, JournalQualityPostProcessor, ) ALL_CLIENTS: Collection[type[MetadataPostProcessor | MetadataProvider]] = ( *DEFAULT_CLIENTS, OpenAlexProvider, UnpaywallProvider, RetractionDataPostProcessor, ) MetadataClientQuerier: TypeAlias = ( MetadataProvider | MetadataPostProcessor | type[MetadataProvider] | type[MetadataPostProcessor] ) class DocMetadataTask(BaseModel): """Simple container pairing metadata providers with processors.""" model_config = ConfigDict(arbitrary_types_allowed=True) providers: Collection[MetadataProvider] = Field( description=( "Metadata providers allotted to this task." " An example would be providers for Crossref and Semantic Scholar." ) ) processors: Collection[MetadataPostProcessor] = Field( description=( "Metadata post-processors allotted to this task." " An example would be a journal quality filter." ) ) def provider_queries( self, query: dict ) -> list[Coroutine[Any, Any, DocDetails | None]]: """Set up query coroutines for each contained metadata provider.""" return [p.query(query) for p in self.providers] def processor_queries( self, doc_details: DocDetails, client: httpx.AsyncClient ) -> list[Coroutine[Any, Any, DocDetails]]: """Set up process coroutines for each contained metadata post-processor.""" return [ p.process(copy.copy(doc_details), client=client) for p in self.processors ] def __repr__(self) -> str: return ( f"DocMetadataTask(providers={self.providers}, processors={self.processors})" ) class DocMetadataClient: def __init__( self, http_client: httpx.AsyncClient | None = None, metadata_clients: ( Collection[MetadataClientQuerier] | Sequence[Collection[MetadataClientQuerier]] ) = DEFAULT_CLIENTS, ) -> None: """Metadata client for querying multiple metadata providers and processors. Args: http_client: Async HTTP client to allow for connection pooling. metadata_clients: list of MetadataProvider and MetadataPostProcessor instances or classes to query; if nested, will query in order looking for termination criteria after each. Will terminate early if either DocDetails.is_hydration_needed is False OR if all requested fields are present in the DocDetails object. """ self._http_client = http_client self.tasks: list[DocMetadataTask] = [] # first see if we are nested; i.e. we want order if isinstance(metadata_clients, Sequence) and all( isinstance(sub_clients, Collection) for sub_clients in metadata_clients ): for sub_clients in metadata_clients: self.tasks.append( DocMetadataTask( providers=[ c if isinstance(c, MetadataProvider) else c() for c in sub_clients if (isinstance(c, type) and issubclass(c, MetadataProvider)) or isinstance(c, MetadataProvider) ], processors=[ c if isinstance(c, MetadataPostProcessor) else c() for c in sub_clients if ( isinstance(c, type) and issubclass(c, MetadataPostProcessor) ) or isinstance(c, MetadataPostProcessor) ], ) ) # otherwise, we are a flat collection if not self.tasks and all( not isinstance(c, Collection) for c in metadata_clients ): self.tasks.append( DocMetadataTask( providers=[ c if isinstance(c, MetadataProvider) else c() for c in metadata_clients if (isinstance(c, type) and issubclass(c, MetadataProvider)) or isinstance(c, MetadataProvider) ], processors=[ c if isinstance(c, MetadataPostProcessor) else c() for c in metadata_clients if ( isinstance(c, type) and issubclass(c, MetadataPostProcessor) ) or isinstance(c, MetadataPostProcessor) ], ) ) if not self.tasks or (self.tasks and not self.tasks[0].providers): raise ValueError("At least one MetadataProvider must be provided.") async def query(self, **kwargs) -> DocDetails | None: client = ( httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient(timeout=10.0) if self._http_client is None else self._http_client ) query_args = kwargs if "client" in kwargs else kwargs | {"client": client} all_doc_details: DocDetails | None = None for ti, task in enumerate(self.tasks): logger.debug( f"Attempting to populate metadata query: {query_args} via {task}" ) # first query all client_models and aggregate the results doc_details = ( sum( p for p in await gather_with_concurrency( len(task.providers), task.provider_queries(query_args) ) if p ) or None ) # then process and re-aggregate the results if doc_details and task.processors: doc_details = ( sum( await gather_with_concurrency( len(task.processors), task.processor_queries(doc_details, client), ) ) or None ) if doc_details: # abuse int handling in __add__ for empty all_doc_details, None types won't work all_doc_details = doc_details + (all_doc_details or 0) if not all_doc_details.is_hydration_needed( inclusion=kwargs.get("fields", []) ): logger.debug( "All requested fields are present in the DocDetails " f"object{', stopping early.' if ti != len(self.tasks) - 1 else '.'}" ) break if self._http_client is None: await client.aclose() return all_doc_details async def bulk_query( self, queries: Collection[dict[str, Any]], concurrency: int = 10 ) -> list[DocDetails]: return await gather_with_concurrency( concurrency, [cast("Awaitable[DocDetails]", self.query(**kwargs)) for kwargs in queries], ) async def upgrade_doc_to_doc_details(self, doc: Doc, **kwargs) -> DocDetails: # Collect fields (e.g. title, DOI, or authors) that have been externally # specified (e.g. by a caller, or inferred from the document's contents) # but are not on the input `doc` object provided_fields = { k: v for k, v in kwargs.items() if k in set(DocDetails.model_fields) } # DocDetails.__add__ supports `int` as a no-op route, so if we have no # provided fields, let's use that no-op route provided_doc_details: int | DocDetails = ( 0 if not provided_fields else DocDetails(**provided_fields) ) if doc_details := await self.query(**kwargs): # hard overwrite the details from the prior object if "dockey" in doc.fields_to_overwrite_from_metadata: doc_details.dockey = doc.dockey if "doc_id" in doc.fields_to_overwrite_from_metadata: doc_details.doc_id = doc.dockey if "docname" in doc.fields_to_overwrite_from_metadata: doc_details.docname = doc.docname if "key" in doc.fields_to_overwrite_from_metadata: doc_details.key = doc.docname if "citation" in doc.fields_to_overwrite_from_metadata: doc_details.citation = doc.citation if "content_hash" in doc.fields_to_overwrite_from_metadata: doc_details.content_hash = doc.content_hash return provided_doc_details + doc_details # if we can't get metadata, just return the doc, but don't overwrite any fields overwrite_fields: set[str] = set() if doc.dockey == doc.content_hash: # This allows DocDetails validator on fields_to_overwrite_from_metadata # to sync dockey with doc_id. Otherwise, dockey remains the raw # content_hash and won't match the computed doc_id. overwrite_fields.add("doc_id") orig_fields = doc.model_dump() | { "fields_to_overwrite_from_metadata": overwrite_fields } return DocDetails(**(orig_fields | provided_fields)) ================================================ FILE: src/paperqa/clients/client_data/journal_quality.csv ================================================ clean_name,quality """rau"" publishing house, russian-armenian (slavonic) state university",-1 #isoj,-1 #tyottomat,-1 (mt) marine technology,1 ... ieee workshop on wide bandgap power devices and applications,1 1066: tidsskrift for historisk forskning,1 12 levha,-1 "1650-1850: ideas, aesthetics, and inquiries in the early modern era",-1 19 : interdisciplinary studies in the long nineteenth century,1 20tal,-1 21st century music,1 2d materials,3 3 biotech,1 30 päivää,-1 3d printing and additive manufacturing,1 3d printing in medicine,-1 3d research,1 3dtv conference,1 49th parallel : an interdisciplinary journal of north america,1 4or : a quarterly journal of operations research,1 4s symposium,-1 6g research visions,-1 6g waves,-1 7 experiences summit of the experience research society,-1 ;login:,-1 @seamk-verkkolehti,-1 [in] transition,1 a + u,1 a falu,-1 a forum for theology in the world,-1 a line which forms a volume,-1 a móra ferenc múzeum évkönyve,-1 a peer-reviewed journal about,1 a-klinikkasäätiö : tutkimussarja,1 a. b. the samaritan news,-1 aa files,1 aaa : arbeiten aus anglistik und amerikanistik,1 aaai press,1 aacc international,-1 aadr – art architecture design research,1 aalborg universitet,-1 aalborg university : open publishing,1 aalborg university press,1 aalitra review,-1 aalto arts books,1 aalto university executive education oy,-1 aalto university magazine,-1 aalto university publication series : art + design + architecture,-1 aalto university publication series : business + economy,-1 aalto university publication series : doctoral theses,-1 aalto university publication series : science + technology,-1 aalto university publication series crossover,-1 aalto-yliopisto,-1 aalto-yliopiston julkaisusarja,-1 aalto-yliopiston julkaisusarja : kauppa + talous,-1 aalto-yliopiston julkaisusarja : taide + muotoilu + arkkitehtuuri,-1 aalto-yliopiston julkaisusarja crossover,-1 aamulehti,-1 aamun koitto,-1 aamuposti,-1 aamuposti viikko,-1 aamuset,-1 aapg bulletin,1 aaps journal,1 aaps pharmscitech,1 aarboger for nordisk oldkyndighed og historie,1 aare conference papers,-1 aarhus series on human centered computing,-1 aarhus universitet,-1 aarhus university press,1 aarre,-1 aascit journal of materials,-1 aatcc review,1 ab imperio,2 aba tax times,-1 abacus: a journal of accounting finance and business studies,1 abada editores,-1 abai kazakh national pedagogical university,-1 abant i̇zzet baysal üniversitesi eğitim fakültesi dergisi,-1 abc plastics news,-1 abc-clio,-1 abc-clio greenwood,-1 abdominal imaging,1 abdominal radiology,1 abe journal,1 aberdeen university press,-1 abhandlungen aus dem mathematischen seminar der universitat hamburg,1 abhigyan,-1 abilene christian university press,1 able,-1 aboa centre for economics,-1 abolitionist perspectives in social work,-1 aboriginal history,1 about performance,1 abrapso editora,1 abstract and applied analysis,1 "abstracta: linguagem, mente e acao",1 abstracts of papers presented to the american mathematical society,1 abstracts of the ica,-1 "abstracts of the proceedings (international ofel conference on governance, management and entrepreneurship)",-1 abstrakt forlag,1 academia,-1 academia adacta,1 academia biology,-1 academia journal of educational research,-1 academia letters,-1 academia mental health & well-being,-1 academia peruana de la lengua,-1 academia press,1 academia revista latinoamericana de administración,1 academia verlag,1 academia-l´harmattan,-1 academic & scientific publishers,1 academic and applied research in public management science,1 academic conferences international,1 academic emergency medicine,2 academic medicine,1 academic pediatrics,1 academic press,2 academic psychiatry,1 academic radiology,1 academic studies press,1 academica,1 academica turistica,-1 academicus,1 academie royale de belgique,-1 academperiodica,-1 academy of entrepreneurship journal,-1 academy of european law working papers,-1 academy of fine arts in lodz,-1 academy of management annals,3 academy of management annual meeting proceedings,-1 academy of management discoveries,3 academy of management journal,3 academy of management learning and education,3 academy of management perspectives,2 academy of management review,3 academy of marketing,-1 academy of marketing studies journal,-1 acadia,-1 acadiensis,1 académie des sciences belles-lettres et arts de besançon et de franche-comté,1 acarina,-1 acarologia,1 acatiimi,-1 acc journal,-1 accademia,-1 accademia della crusca,1 accademia etrusca di cortona: annuario,1 accademia musicale studio musica,-1 accademia nazionale dei lincei,1 accademia nazionale di santa cecilia,-1 accademia university press,-1 accademie e biblioteche d'italia,-1 access,1 access microbiology,-1 accident analysis and prevention,3 acco,1 accordia research papers,1 accountability in research,1 accounting and business research,2 accounting and finance,1 accounting and financial control,1 accounting and the public interest,1 accounting education,1 accounting forum,1 accounting historians journal,1 accounting history,1 accounting history review,1 accounting horizons,2 accounting in europe,1 accounting organizations and society,3 accounting perspectives,1 accounting research journal,1 accounting review,3 "accounting, auditing and accountability journal",2 "accounting, economics, and law",1 accounts of chemical research,2 accreditation and quality assurance,1 acdi,-1 aceee international journal on information technology,-1 acer press,-1 achiote.com,-1 aci materials journal,1 aci open,-1 aci structural journal,1 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conference proceedings,-1 cm communication management quarterly,-1 cmes: computer modeling in engineering and sciences,1 cmi communications,-1 cms note,-1 cnit technical report,-1 cnr - insean,-1 cnrs editions,1 cns and neurological disorders-drug targets,1 cns drugs,1 cns neuroscience and therapeutics,1 cns spectrums,1 cns. la chimica nella scuola,-1 co-herencia,1 coaching,1 coaching psychologist,1 coastal engineering,3 coastal engineering journal,1 coastal management,1 coastal studies & society,1 coat of arms,1 coatings,-1 cochlear implants international,1 cochrane database of systematic reviews,2 codesign: international journal of cocreation in design and the arts,3 codex manuscriptus,-1 codices manuscripti: zeitschrift für handschriftenkunde,1 codis working papers,-1 cogent arts & humanities,1 cogent biology,1 cogent business & management,1 cogent economics and finance,1 cogent education,1 cogent engineering,1 cogent food & agriculture,1 cogent geoscience,-1 cogent physics,1 cogent psychology,1 cogent social sciences,-1 cogitare enfermagem,-1 cogito,1 cognitextes,1 cognitio: revista de filosofia,1 cognition,3 cognition and emotion,2 cognition and instruction,2 cognition représentation langages,1 "cognition, technology and work",1 cognitive affective and behavioral neuroscience,1 cognitive and behavioral neurology,1 cognitive and behavioral practice,1 cognitive behaviour therapy,1 cognitive computation,2 cognitive development,1 cognitive linguistic studies,1 cognitive linguistics,3 cognitive neurodynamics,1 cognitive neuropsychiatry,1 cognitive neuropsychology,1 cognitive neuroscience,1 cognitive processing,1 cognitive psychology,3 cognitive research,1 cognitive science,2 cognitive science society,1 cognitive semantics,1 cognitive semiotics,2 cognitive systems research,1 cognitive therapy and research,1 cognizant communication corporation,1 coincidentia,-1 coj technical & scientific research,-1 cold regions science and technology,2 cold spring harbor laboratory 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scientiarum socialium,-1 comments on inorganic chemistry,1 commercial press,-1 commodities,-1 common ground publishing,-1 common ground research networks,1 common knowledge,1 common law world review,1 common market law review,3 commons,1 commons.fi,-1 communiars,-1 communicatio: south african journal for communication theory and research,1 communication & organisation,-1 communication & society,1 communication + 1,1 communication and cognition,1 communication and critical/cultural studies,1 communication and democracy,1 communication and medicine,1 communication and sport,1 communication design,-1 communication design quarterly review,-1 communication disorders quarterly,1 communication education,2 "communication et langages: presse, television, radio, publicite, edition, graphisme, formation, sociologie",1 communication law and policy,1 communication methods and measures,1 communication monographs,3 communication quarterly,1 communication reports,1 communication research,3 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biochemistry and physiology c: toxicology and pharmacology,1 comparative biochemistry and physiology d: genomics and proteomics,1 comparative civilizations review,1 comparative clinical pathology,1 comparative critical studies,1 comparative cytogenetics,1 comparative drama,1 comparative economic studies,1 comparative education,3 comparative education review,3 comparative european politics,1 comparative exercise physiology,1 comparative history of literatures in european languages,2 comparative immunology microbiology and infectious diseases,1 comparative labor law and policy journal,1 comparative law review,1 comparative legal history,2 comparative legilinguistics,-1 comparative literature,3 comparative literature studies,3 comparative medicine,1 comparative migration studies,1 comparative oriental manuscript studies bulletin,1 comparative parasitology,1 comparative philosophy,1 comparative political studies,3 comparative political theory,1 comparative politics,2 comparative population 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adaptive systems modeling,1 complex analysis and its synergies,1 complex analysis and operator theory,1 complex metals,-1 complex systems informatics and modeling quarterly,1 complex variables and elliptic equations,1 complexity,1 "complexity, governance & networks",1 compliance,-1 compliance-berater,-1 complicity,1 complutense journal of english studies,1 composite interfaces,1 composite structures,2 composites and advanced materials,1 composites communications,1 composites part a: applied science and manufacturing,2 composites part b: engineering,3 composites part c : open access,1 composites science and technology,2 compositio mathematica,2 compositionality,1 compost science and utilization,1 comprehensive physiology,1 comprehensive psychiatry,2 comprehensive psychoneuroendocrinology,1 comprehensive results in social psychology,1 comprehensive reviews in food science and food safety,2 comprehensive therapy,1 compstat,1 comptes rendus biologies,1 comptes rendus chimie,-1 comptes 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linguistics,3 computational linguistics in the netherlands journal,-1 computational management science,1 computational materials science,2 computational mathematics and mathematical physics,1 computational mathematics and modeling,1 computational mechanics,1 computational methods and function theory,1 computational methods in applied mathematics,1 computational methods in applied sciences,1 computational optimization and applications,1 computational particle mechanics,-1 computational research progress in applied science and engineering,-1 computational social networks,1 computational statistics,1 computational statistics and data analysis,1 computational toxicology,1 computational visual media,1 computer,2 computer aided chemical engineering,1 computer aided geometric design,1 computer aided surgery,1 computer aided verification,2 computer and telecommunications law review,-1 computer animation and virtual worlds,1 computer applications in engineering education,1 computer assisted 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research journal,-1 english language teaching,-1 english linguistics,1 english linguistics research,-1 english literary renaissance,2 english literature in transition 1880-1920,2 english manuscript studies: 1100-1700,1 english place-name society,1 english studies,2 english studies in africa,1 english studies in canada,1 english teaching & learning,1 english teaching forum,1 english teaching: practice and critique,1 english text construction,1 english today: the international review of the english language,1 english world-wide,2 eniki,-1 enke,-1 enlightening tourism,-1 enlightenment and dissent,1 ennen ja nyt,1 eno-verkkokoulun tuki ry,-1 enquiry,1 ens editions,1 enseignement et recherche en administration de l'éducation,-1 ensenanza de las ciencias,-1 ensi- ja turvakotien liiton julkaisu,-1 ensi- ja turvakotien liiton käsikirja,-1 ensi- ja turvakotien liitto,-1 enskilda högskolan stockholm,-1 ent: ear nose and throat journal,1 entangled religions,1 entanglements,-1 enterprise and society,2 enterprise development and microfinance: an international journal of microfinance and business development,1 enterprise information systems,2 entertainment computing,1 entertext,-1 enthymema,1 entomofauna,-1 entomologia experimentalis et applicata,1 entomologia generalis,1 entomologica americana,1 entomological news,1 entomological research,1 entomological review,1 entomological science,1 entomologie heute,-1 entomologische blätter für biologie und systematik der käfer,-1 entomologisk tidskrift,1 entomologiske meddelelser,-1 entomologist´s gazette,-1 entomologist’s monthly magazine,-1 entomotropica,1 entrehojas,-1 entrepalavras,-1 entreprendre & innover,-1 entrepreneurial business and economics review,1 entrepreneurship and regional development,2 entrepreneurship and sustainability issues,-1 entrepreneurship education,1 entrepreneurship education and pedagogy,1 entrepreneurship research journal,1 entrepreneurship theory and practice,3 entreprises et histoire,1 entropy,-1 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de lund,1 etudes rurales,1 etudes sur le judaïsme medieval,1 etudes theatrales,1 etudes theologiques et religieuses,1 etui policy brief,-1 etupenkki,-1 etupyörä,-1 etämetsänomistaja,-1 eu agrarian law,-1 eu law live,-1 eu och arbetsrätt,-1 eu wahlmonitor,-1 eu-russia papers,-1 eubios: journal of asian and international bioethics,1 eucen studies,-1 eucml,1 eudeba,-1 eui working papers : robert schuman centre,-1 eui working papers law,-1 eui working papers mwp,-1 eukaryotic cell,1 eulimene,1 eupa open proteomics,1 euphorion: zeitschrift fur literaturgeschichte,3 euphrosyne: revista de filologia classica,1 euphytica,1 eur : scientific and technical research series,1 euraap,-1 euraap technical working group on compact antennas,-1 euracademy thematic guide series,-1 euractiv,-1 eurailmag,-1 eurajoen kotiseutuyhdistys,-1 euralex proceedings,-1 euram conference,-1 euran kunta,-1 eurasia antiqua,1 eurasia border review,-1 eurasia cultura,-1 "eurasia journal of mathematics, science and 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komiksov,-1 fabrizio serra editore,1 fabula,2 facet publishing,1 facets,1 fachblatt des berufsverbandes österreichischer kunst- und werkerzieherinnen,-1 fachhochschule nordwestschweiz,-1 fachsprache,2 fachverlag nw. in carl ed. schünemann,-1 facial plastic surgery,1 facial plastic surgery & aesthetic medicine,1 facies,1 facilities,2 facta universitatis,1 facta universitatis. series: mechanical engineering,-1 facta: a journal of roman material culture studies,1 "facts, views & vision in obgyn",-1 facultad latinoamericana de ciencias sociales - flacso,-1 facultas,-1 faculty of maritime studies,-1 "faculté de traduction et d'interprétation, université de genève",-1 fadian jishu,-1 fadls forlag a/s,1 fafnir,2 fagbokforlaget,1 fahamu refugee legal aid newsletter,-1 faili,-1 fair play,-1 fair play,1 fairleigh dickinson university press,1 faith and philosophy,2 faits de langues,1 fakes forgeries experts,-1 faktori,-1 fakultet muzičke umetnosti,-1 "fakulteta za organizacijske vede kranj, 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korea,-1 head & face medicine,1 head and neck pathology,1 head and neck: journal for the sciences and specialties of the head and neck,3 headache,2 health,-1 health,1 health affairs,2 health and environment,-1 health and human rights,1 health and place,2 health and population: perspectives and issues,1 health and quality of life outcomes,1 health and social care chaplaincy,1 health and social care delivery research,-1 health and social care in the community,1 health and social work,1 health and technology,1 health behavior and policy review,1 health care analysis,2 health care for women international,1 health care management review,2 health care management science,3 health communication,1 health economics,2 health economics review,1 "health economics, policy and law",2 health education,1 health education and behavior,1 health education journal,1 health education research,1 health equity,-1 health expectations,1 health informatics journal,1 health information and libraries journal,1 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allergy clinics of north america,1 immunology and cell biology,1 immunology letters,1 "immunology, endocrine and metabolic agents in medicinal chemistry",1 immunometabolism,-1 immunometabolism,1 immunopharmacology and immunotoxicology,1 immunotherapy,1 impact,-1 impact assessment and project appraisal,1 impact: studies in language and society,1 impakti,-1 imperial college press,1 imperiumi,-1 impilahtelainen,-1 implant dentistry,1 implementation science,1 implementation science communications,1 implicit religion,2 imprensa nacional - casa da moeda,1 imprensa universidade de coimbra,-1 impressions nouvelles,-1 imprint academic,1 imprint publishing,-1 improving schools,1 imt-rapport,-1 imvi open mathematical education notes,-1 in bo,-1 in die skriflig,1 in education,-1 in esse : english studies in albania,-1 in practice,1 in silico biology,1 in silico pharmacology,1 in situ archeologica,1 in vitro cellular and developmental biology: animal,1 in vitro cellular and developmental biology: 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akademii nauk,-1 instytut pamięci narodowej,-1 instytut technologii eksploatacji,-1 instytut w?ókien naturalnych i ro?lin zielarskich,-1 insu,-1 insula: revista de letras y ciencias humanas,1 insurance markets and companies,-1 insurance mathematics and economics,1 intangible capital,-1 intech open,-1 inted proceedings,-1 integers,1 integraciâ obrazovaniâ,1 integral,1 integral equations and operator theory,1 integral review,1 integral transforms and special functions,1 integrated assessment,1 integrated blood pressure control,-1 integrated computer-aided engineering,1 integrated environmental assessment and management,1 integrated ferroelectrics,1 integrated pharmacy research and practice,1 integrating materials and manufacturing innovation,1 integration,-1 integration: the vlsi journal,1 integrative and comparative biology,1 integrative biology,1 integrative cancer therapies,1 integrative conservation,1 integrative medicine,1 integrative psychological and behavioral science,1 integrative systematics,1 integrative zoology,1 intelektinė ekonomika,-1 inteligencia artificial,-1 intellect,2 intellectual and developmental disabilities,1 intellectual history archive,-1 intellectual history review,2 intellectual property law library,1 intellectual property publishing house,-1 intellectual property quarterly,-1 intelligence,3 intelligence and national security,1 intelligence-based medicine,-1 intelligent and converged networks,1 intelligent and sustainable manufacturing,1 intelligent automation and soft computing,1 intelligent buildings international,1 intelligent control and automation,-1 intelligent data analysis,1 intelligent decision technologies,1 intelligent information management,-1 intelligent service robotics,1 "intelligent systems in accounting, finance and management",1 intelligent systems with applications,1 intelligenza artificiale,-1 intensities: the journal of cult media,1 intensive and critical care nursing,1 intensive care medicine,3 intensive care medicine experimental,1 inter,-1 inter faculty,1 inter-asia cultural studies,1 inter-disciplinary press,1 inter-nord,-1 interaccões,1 interact,-1 interacting with computers,2 interaction between compilers and computer architectures,1 interaction of mechanics and mathematics,1 interaction studies,1 interactional linguistics,1 interactions,1 interactions: studies in communication and culture,1 interactive journal of medical research,1 interactive learning environments,1 interactive technology and smart education,1 interacções,-1 interakciâ intervʹû interpretaciâ,1 interarchaeologia,1 intercarto. intergis,1 interchange,1 interciencia,1 intercom,-1 interconnections,1 intercoop,-1 intercultural communication education,-1 intercultural communication studies,1 intercultural education,1 intercultural pragmatics,3 interculturality and translation,1 interdisciplinary cardiovascular and thoracic surgery,1 interdisciplinary discourses,-1 interdisciplinary environmental review,1 interdisciplinary journal for germanic linguistics and semiotic analysis,1 interdisciplinary journal for religion and transformation in contemporary society,1 interdisciplinary journal of contemporary research in business,-1 interdisciplinary journal of environmental and science education,1 "interdisciplinary journal of information, knowledge, and management",-1 interdisciplinary journal of portuguese diaspora studies,1 interdisciplinary journal of problem-based learning,1 interdisciplinary literary studies,1 interdisciplinary neurosurgery,1 interdisciplinary perspectives on infectious diseases,1 interdisciplinary research foundation,-1 interdisciplinary science reviews,1 interdisciplinary studies in ancient culture and religion,1 interdisciplinary studies in literature and environment,2 interdisciplinary studies in musicology,1 interdisciplines,1 intereconomics: review of european economic policy,1 interesource group publishing,-1 interest groups & advocacy,1 interethnic@,1 interface focus,1 interface: a journal for and about social movements,1 interfaces,1 interfaces and free boundaries,1 interfaces científicas : educação,1 intergovernmental panel on climate change,-1 "interiors: design, architecture, culture",1 interjournal,1 interkulturelle theologie,-1 interlitteraria,1 intermedialites,1 intermetallics,1 internal and emergency medicine,1 internal auditing & risk management,-1 internal medicine,1 internal medicine journal,1 internasjonal politikk,1 international academic conference proceedings,-1 international academy for production engineering,1 international academy of practical theology conference series,-1 "international academy of technology, education and development",1 international acm sigir conference on research and development in information retrieval,2 international advances in economic research,1 international affairs,3 international agency for research on cancer,1 international agrophysics,1 international airport review,-1 international ambient media association,-1 international and comparative corporate law journal,2 international and comparative criminal law series,1 international and comparative law quarterly,3 international and comparative law review,-1 international anesthesiology clinics,1 international angiology,1 international applied mechanics,1 international aquatic research,1 international arab journal of information technology,1 international arbitration law review,1 international archives of allergy and immunology,1 international archives of occupational and environmental health,1 "international archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences",1 international aset,-1 "international asia conference on informatics in control, automation, and robotics",-1 international association for aesthetics,-1 international association for automation and robotics in construction,-1 international association for bridge and structural engineering,1 international association for computer information systems,1 international association for escience,-1 international association for fire safety science,1 international association for hungarian studies,-1 international association for hydro-environment engineering and research,1 international association for the study of attachment,-1 international association for tourism policy,-1 international association for universal design,1 international association of engineers,1 international association of geodesy symposia,1 international association of it lawyers,-1 international association of maritime universities,-1 international astronomical union,1 international atomic energy agency,1 international bali institute of tourism,-1 international bear news,-1 international bibliography of military history,1 international biodeterioration and biodegradation,1 international black sea conference on communications and networking,-1 international braz j urol: official journal of the brazilian society of urology,1 international breastfeeding journal,1 international building performance simulation association,-1 international business & education conferences proceedings,-1 international business and global economy,-1 international business information management association,-1 international business research,-1 international business review,2 international cartographic association,1 international center for numerical methods in engineering cimne,1 international chamber of commerce,1 international changing cities conference,-1 international clil research journal,1 international clinical psychopharmacology,1 international coaching psychology review,1 "international colloquium on automata, languages and programming",2 international comission on illumination centenary conference,-1 international communication gazette,1 international communications in heat and mass transfer,1 international community law review,1 international company and commercial law review,1 international comparative jurisprudence,1 international comparative social studies,1 international computer music association,1 international computer music conference proceedings,1 international computer science and engineering conference,-1 international computer science symposium in russia,-1 international conceive design implement operate academy conference,-1 international conference an enterprise odyssey,-1 international conference and workshops on networked systems,-1 "international conference for entrepreneurship, innovation & regional development",-1 "international conference for high performance computing, networking, storage and analysis",1 international conference image and vision computing new zealand,1 international conference laser optics,-1 international conference nuclear energy for new europe,-1 international conference of advanced research methods and analytics,-1 international conference on advances in information mining and management,-1 international conference on artificial intelligence and statistics,2 international conference on 3d vision proceedings,1 international conference on active media technology,-1 international conference on ad hoc networks,-1 international conference on ad hoc networks and wireless,-1 international conference on adaptive and self-adaptive systems and applications,-1 international conference on advanced applied informatics,-1 international conference on advanced cognitive technologies and applications,-1 "international conference on advanced collaborative networks, systems and applications",-1 international conference on advanced communication technology,-1 international conference on advanced computational methods in engineering,-1 international conference on advanced computer science and information systems,-1 "international conference on advanced geographic information systems, applications, and services",-1 international conference on advanced ict for education,1 international conference on advanced information networking and applications,1 "international conference on advanced mechatronics, intelligent manufacture, and industrial automation",-1 international conference on advances in cognitive radio,-1 international conference on advances in computer-human interactions,-1 "international conference on advances in human-oriented and personalized mechanisms, technologies, and services",-1 international conference on advances in information technology,-1 international conference on advances in mechanical and robotics engineering,-1 international conference on advances in satellite and space communications,-1 international conference on advances in system testing and validation lifecycle,-1 international conference on affective computing and intelligent interaction and workshops,1 international conference on algorithms and architectures for parallel processing,1 international conference on analytical and stochastic modelling techniques and applications,-1 international conference on antenna theory and techniques,-1 international conference on application of fuzzy 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digital image processing,-1 international conference on digital information and communication technology and its applications,-1 international conference on digital signal processing proceedings,1 international conference on digital society,-1 international conference on digital telecommunications,-1 international conference on distributed computer and communications networks,-1 international conference on distributed computing in sensor systems and workshops,1 international conference on distributed computing systems,2 international conference on e-infrastructure and e-services for developing countries,-1 international conference on e-learning,-1 international conference on educational data mining,1 international conference on electric power and energy conversion systems,-1 international conference on electrical and computer engineering,-1 international conference on electrical and electronics engineering,-1 international conference on electrical engineering and control 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nanotechnology, information technology, communication and control, environment and management",-1 international conference on ict and knowledge engineering,-1 international conference on ict convergence,-1 "international conference on ict in education, research, and industrial applications",-1 "international conference on image processing, computer vision, and pattern recognition",-1 international conference on indoor positioning and indoor navigation,1 international conference on industrial and hazardous waste management : executive summaries,-1 international conference on industrial mechatronics and automation,1 international conference on informatics in school,-1 international conference on information and automation for sustainability,-1 international conference on information and communication systems,-1 international conference on information and communication technology convergence,-1 international conference on information and communication technology research,-1 international 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intelligence, systems and applications",-1 "international conference on infrared, millimeter, and terahertz waves",1 international conference on innovation and management,-1 international conference on innovative computing technology,-1 international conference on innovative mobile and internet services in ubiquitous computing,-1 international conference on integrated power electronics systems,-1 international conference on intelligence in next generation networks,1 international conference on intelligent and advanced systems,-1 international conference on intelligent decision technologies,1 international conference on intelligent human-machine systems and cybernetics,-1 international conference on intelligent systems design and applications,1 international conference on intelligent user interfaces,2 international conference on internet and web applications and services,-1 international conference on knowledge and systems engineering,1 international conference on knowledge engineering and ontology development,1 international conference on knowledge management and information systems,1 international conference on lead-acid batteries,-1 international conference on learning representations,1 international conference on life cycle assessment of food,-1 international conference on localization and gnss,1 "international conference on logic, rationality and interaction",-1 international conference on machine learning,3 international conference on machine vision,1 international conference on manufacturing research,-1 international conference on maritime transport,-1 international conference on mathematical and computational methods in science and engineering proceedings,-1 international conference on mathematical methods in electromagnetic theory conference proceedings,1 international conference on measurement and control engineering,-1 international conference on measuring technology and mechatronics automation,-1 international conference on membrane computing,-1 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science and engineering,-1 international conference on very large data bases,2 "international conference on virtual, augmented and mixed reality",-1 "international conference on wireless algorithms, systems, and applications",-1 international conference on wireless and mobile communications,-1 "international conference on wireless communication, vehicular technology, information theory and aerospace & electronic systems technology",-1 international conference on wireless communications and signal processing,-1 international conference physics teaching in engineering education,-1 international conference radioelektronika,-1 international conference series : world marketing congress,-1 international conference surveillance,-1 international conference the experience of designing and application of cad systems in microelectronics,-1 international congress of metrology,-1 international congress on acoustics,-1 international congress on advanced electromagnetic materials in microwaves and 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review,1 international development policy,1 international diabetes nursing,1 international e-journal of advances in education,-1 international economic journal,1 international economic review,3 international economics,1 international economics and economic policy,1 international economics letters,-1 international education journal,1 international education studies,-1 international ejournal of engineering mathematics: theory and application,1 international electric propulsion conference,-1 international electronic journal for leadership in learning,1 international electronic journal of algebra,1 international electronic journal of elementary education,1 international electronic journal of environmental education,1 international electronic journal of mathematics education,1 international electronic journal of nuclear safety and simulation,-1 international emergency nursing,1 international endodontic journal,3 "international energy agency, photovoltaic power systems programme",-1 international energy law review,1 international entrepreneurship and management journal,1 international environmental agreements: politics law and economics,1 international environmental history group,-1 international environmental technology,-1 international family law,1 "international family law, policy and practice",1 international federation for information processing,-1 international federation of surveyors,-1 international feminist journal of politics,2 international fiction review,1 international finance,1 international food and agribusiness management review,1 international ford madox ford studies,1 international forestry review,1 international forum of allergy and rhinology,1 international forum of psychoanalysis,1 international forum of teaching and studies,1 international gambling studies,1 international game theory review,1 international geology review,1 international grassland congress,-1 international health,-1 international heart and vascular disease journal,1 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institute for environment and development,1 international institute of informatics and systemics,-1 international institute of refrigeration,1 international institute of social and economic sciences,-1 international insurance law review,1 international interactions,1 international joint conference on artificial intelligence,3 international joint conference on awareness science and technology and ubi-media computing,-1 international joint conference on computational sciences and optimization,-1 international joint conference on computer science and software engineering,-1 international joint conference on software technologies,-1 international journal,1 international journal about parents in education,1 international journal bioautomation,-1 international journal emerging technology and advanced engineering,-1 international journal for academic development,1 international journal for applied management science and global developments,-1 international journal for computational methods in 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international journal for lesson and learning studies,1 international journal for mathematics teaching and learning,1 international journal for multiscale computational engineering,1 international journal for numerical and analytical methods in geomechanics,2 international journal for numerical methods in biomedical engineering,1 international journal for numerical methods in engineering,2 international journal for numerical methods in fluids,1 international journal for parasitology,1 international journal for philosophy of religion,2 international journal for quality in health care,1 international journal for quality research,1 international journal for religious freedom,-1 international journal for research in vocational education and training,1 international journal for research on extended education,1 international journal for responsible tourism,-1 international journal for rural law and policy,-1 international journal for talent development and creativity,1 international journal for technology in mathematics education,1 international journal for the advancement of counselling,1 international journal for the psychology of religion,3 international journal for the scholarship of teaching and learning,1 international journal for the semiotics of law,1 international journal for the study of new religions,1 international journal for the study of skepticism,1 international journal for the study of the christian church,1 international journal for uncertainty quantification,1 international journal for vitamin and nutrition research,1 international journal of power and energy systems,-1 international journal of 3-d information modeling,1 international journal of 3d printing technologies and digital industry,-1 international journal of abdominal wall and hernia surgery,1 international journal of academic research in business and social sciences,-1 international journal of academic research in progressive education and development,-1 international journal of acarology,1 international journal of accounting,1 international journal of accounting and finance,1 international journal of accounting and information management,1 international journal of accounting information systems,1 "international journal of accounting, auditing and performance evaluation",1 international journal of acoustics and vibration,-1 international journal of action research,1 international journal of ad hoc and ubiquitous computing,1 international journal of adaptive control and signal processing,1 "international journal of adaptive, resilient and autonomic systems",1 international journal of adhesion and adhesives,1 international journal of adolescence and youth,1 international journal of adolescent medicine and health,1 international journal of adult education and technology,1 "international journal of adult, community and professional learning",-1 international journal of advanced and applied sciences,-1 international journal of advanced biotechnology and research,-1 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international journal of applied sports sciences,1 international journal of applied systemic studies,1 international journal of approximate reasoning,2 international journal of aquatic biology,1 international journal of aquatic research and education,1 international journal of arabic linguistics,1 international journal of arabic-english studies,1 international journal of architectural computing,2 international journal of architectural engineering technology,-1 international journal of architectural heritage,2 international journal of armenian genocide studies,1 international journal of aromatherapy,1 international journal of art and design education,2 international journal of art therapy,1 "international journal of art, culture and design technologies",1 international journal of artificial intelligence,-1 international journal of artificial intelligence in education,1 international journal of artificial organs,1 international journal of arts & sciences,1 international journal of arts and technology,1 international journal of arts education,-1 international journal of arts management,2 "international journal of arts, humanities & social science",-1 international journal of asian christianity,1 international journal of asian social science,-1 international journal of assessment and evaluation,-1 international journal of astrobiology,1 international journal of astronomy and astrophysics,-1 international journal of athletic therapy & training,1 international journal of audiology,1 international journal of auditing,1 international journal of automotive technology,1 international journal of automotive technology and management,-1 international journal of autonomous and adaptive communications systems,1 "international journal of aviation, aeronautics, and aerospace",-1 international journal of badiou studies,1 international journal of bank marketing,1 "international journal of banking, accounting and finance",1 international journal of behavioral development,2 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engineering,-1 international journal of design management and professional practice,-1 "international journal of design, analysis and tools for integrated circuits and systems",1 international journal of designed objects,-1 international journal of designs for learning,-1 international journal of development and conflict,-1 international journal of development and sustainability,-1 international journal of development education and global learning,1 international journal of development issues,1 international journal of developmental biology,1 international journal of developmental disabilities,1 international journal of developmental neuroscience,1 international journal of developmental science,1 international journal of diabetes in developing countries,1 international journal of diary science,-1 international journal of differential equations,-1 international journal of digital content technology and its applications,-1 international journal of digital curation,1 international journal 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sciences,-1 international journal of environmental studies,1 international journal of environmental technology and management,1 "international journal of environmental, cultural, economic and social sustainability",1 international journal of epidemiology,3 international journal of eportfolio,-1 international journal of esports,1 international journal of ethics education,1 international journal of eurasian linguistics,-1 international journal of european studies,-1 international journal of evaluation and research in education,1 international journal of event and festival management,1 international journal of event management research,1 international journal of evidence and proof,1 international journal of evidence based coaching and mentoring,1 international journal of evolution equations,1 international journal of excellence in education,1 international journal of exercise science,-1 international journal of exergy,1 international journal of experimental pathology,1 international 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science,-1 international journal of modern engineering research,-1 international journal of modern physics : conference series,-1 international journal of modern physics a,1 international journal of modern physics b,1 international journal of modern physics c,1 international journal of modern physics d,1 international journal of modern physics e: nuclear physics,1 international journal of modern sciences and engineering technology,-1 international journal of molecular epidemiology and genetics,1 international journal of molecular medicine,1 international journal of molecular sciences,-1 international journal of monitoring and surveillance technologies research,-1 international journal of morphology,1 international journal of ms care,1 international journal of multicriteria decision making,1 international journal of multicultural education,1 international journal of multidisciplinary perspectives in higher education,1 international journal of multidisciplinary research configuration,-1 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jamtli,-1 jan van eyck academie,-1 janac: journal of the association of nurses in aids care,1 jane&paulo,-1 jano,-1 janus head,1 janus: sosiaalipolitiikan ja sosiaalityön tutkimuksen aikakauslehti,1 japan and the world economy,1 japan forum,1 japan institute of navigation,1 japan journal of industrial and applied mathematics,1 japan journal of nursing science,1 japan military review,-1 japan scientific societies press,1 japan society of applied physics,-1 japan society of mechanical engineers,-1 japanese economic review,1 japanese geotechnical society special publication,-1 japanese journal of applied entomology and zoology,1 japanese journal of applied physics,1 japanese journal of clinical oncology,1 japanese journal of crop science,1 japanese journal of educational psychology,-1 japanese journal of hygiene,1 japanese journal of infectious diseases,-1 japanese journal of lactic acid bacteria,-1 japanese journal of learning disabilities,1 japanese journal of mathematics,1 japanese 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budějovicích,-1 jilin daxue xuebao,-1 jilin shifan daxue xuebao,-1 jim : jornal de investigação médica,1 jimd reports,1 jimoondang,1 jindal global law review,1 jinkou chinou gakkai rombunshi,-1 jinkou chinou gakkai zenkoku taikai rombunshuu,-1 jinshu xuebao,1 jisuanji gongcheng,-1 jisuanji jicheng zhizao xitong,-1 jisuanji xuebao,-1 jisuanji yingyong,-1 jitta: journal of information technology theory and application,1 jk science,1 jlis.it,-1 jme practical bioethics,-1 jmir aging,-1 jmir ai,1 jmir cancer,1 jmir cardio,-1 jmir diabetes,1 jmir formative research,-1 jmir human factors,1 jmir infodemiology,1 jmir medical education,1 jmir medical informatics,1 jmir mental health,1 jmir mhealth and uhealth,2 jmir nursing,2 jmir pediatrics and parenting,1 jmir public health and surveillance,1 jmir rehabilitation and assistive technologies,2 jmir research protocols,1 jmir serious games,1 jmir xr and spatial computing,-1 jmm case reports,1 jmm international journal on media management,1 jnci 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plants,1 journal of esthetic and restorative dentistry,1 journal of ethics,2 journal of ethics and legal technologies,1 journal of ethics and social philosophy,2 journal of ethics in entrepreneurship and technology,1 journal of ethiopian law,-1 "journal of ethnic and cultural diversity in social work: innovations in theory, research and practice",1 journal of ethnic and cultural studies,1 journal of ethnic and migration studies,3 journal of ethnic foods,1 journal of ethnicity in criminal justice,1 journal of ethnicity in substance abuse,1 journal of ethnobiology,1 journal of ethnobiology and ethnomedicine,2 journal of ethnopharmacology,1 journal of ethology,1 journal of eu research in business,-1 journal of eukaryotic microbiology,1 journal of eurasian research,1 journal of eurasian studies,1 journal of euromarketing,1 journal of european competition law and practice,2 journal of european economic history,1 journal of european integration,1 journal of european integration history,2 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social psychology,2 journal of experimental therapeutics and oncology,1 journal of experimental zoology a,1 journal of experimental zoology part b: molecular and developmental evolution,1 journal of expertise,1 journal of exposure science and environmental epidemiology,1 journal of extension,1 journal of extracellular biology,1 journal of extracellular vesicles,2 journal of extreme anthropology,1 journal of extreme events,1 journal of eye movement research,1 journal of facade design and engineering,-1 journal of facilities management,1 journal of faculty and staff development in higher education,-1 journal of family and community medicine,-1 journal of family and consumer sciences,1 journal of family and consumer sciences education,1 journal of family and economic issues,1 journal of family business management,1 journal of family business strategy,1 journal of family communication,1 journal of family history,2 journal of family issues,1 journal of family medicine and primary care,1 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geometric analysis,2 journal of geometric mechanics,1 journal of geometry,1 journal of geometry and physics,1 journal of geophysical research : atmospheres,2 journal of geophysical research : biogeosciences,2 journal of geophysical research : earth surface,2 journal of geophysical research : oceans,1 journal of geophysical research : planets,1 journal of geophysical research : solid earth,2 journal of geophysical research : space physics,2 journal of geophysics and engineering,1 journal of geoscience education,1 journal of geosciences,1 journal of geosciences and geomatics,-1 journal of geotechnical and geoenvironmental engineering,2 journal of geotechnical and transportation engineering,-1 journal of geriatric cardiology,1 journal of geriatric oncology,-1 journal of geriatric physical therapy,1 journal of geriatric psychiatry and neurology,1 journal of germanic linguistics,1 journal of gerontological nursing,1 journal of gerontological social work,1 journal of gerontology & geriatric research,-1 journal of ginseng research,1 journal of glaciology,1 journal of glass studies,2 journal of glaucoma,1 journal of global academic institute education & social sciences,-1 journal of global ageing,1 journal of global antimicrobial resistance,1 journal of global buddhism,1 journal of global business and technology,-1 journal of global business insights,1 journal of global catholicism,1 journal of global education and research,-1 journal of global entrepreneurship research,1 journal of global ethics,1 journal of global fashion marketing,-1 journal of global health,1 journal of global history,3 journal of global information management,1 journal of global information technology management,1 journal of global marketing,1 journal of global mass communication,1 journal of global mobility,1 journal of global operations and strategic sourcing,1 journal of global optimization,3 journal of global resarch of computer science,-1 journal of global research in education and social science,-1 journal of global resources,-1 journal of global responsibility,1 journal of global scholars of marketing science,-1 journal of global security studies,1 journal of global slavery,1 journal of global sport management,1 journal of global strategic management,-1 journal of governance and regulation,-1 journal of government and civil society,1 journal of governmental & nonprofit accounting,1 journal of graph algorithms and applications,1 journal of graph theory,1 journal of graphic novels and comics,1 journal of graphic technology,1 journal of great lakes research,1 journal of greco-roman christianity and judaism,-1 journal of greco-roman studies,1 journal of greek archaeology,1 journal of greek linguistics,2 journal of green building,1 journal of grey system,-1 journal of grid computing,1 journal of groundwork cases and faculty of judgement,-1 journal of group theory,1 journal of groups in addiction & recovery,1 journal of guangxi normal university : philosophy and social 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sustainability,1 journal of management history,1 journal of management in engineering,1 journal of management information systems,3 journal of management inquiry,2 journal of management policy and practice,-1 journal of management science and engineering,1 journal of management studies,3 "journal of management, spirituality & religion",1 journal of managerial psychology,1 journal of manipulative and physiological therapeutics,1 journal of manufacturing and materials processing,-1 journal of manufacturing processes,1 journal of manufacturing science and engineering: transactions of the asme,1 journal of manufacturing systems,3 journal of manufacturing technology management,1 journal of maps,1 journal of marine engineering and technology,1 journal of marine environmental engineering,1 journal of marine research,1 journal of marine science and application,1 journal of marine science and engineering,-1 journal of marine science and technology,1 journal of marine systems,1 journal of 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chemistry,1 journal of mathematical cryptology,1 journal of mathematical economics,1 journal of mathematical finance,-1 journal of mathematical fluid mechanics,1 journal of mathematical imaging and vision,2 journal of mathematical inequalities,-1 journal of mathematical logic,1 journal of mathematical neuroscience,-1 journal of mathematical physics,1 journal of mathematical physics analysis geometry,1 journal of mathematical psychology,1 journal of mathematical sciences,1 journal of mathematical sciences: the university of tokyo,1 journal of mathematical sociology,1 journal of mathematical study,-1 journal of mathematics,-1 journal of mathematics and culture,1 journal of mathematics and modeling in finance,-1 journal of mathematics and music,1 journal of mathematics and statistical science,-1 journal of mathematics and statistics,-1 journal of mathematics and the arts,1 journal of mathematics in industry,1 journal of mathematics teacher education,1 journal of measurements in 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economics,1 journal of medical education,-1 journal of medical education and curricular development,1 journal of medical engineering and technology,1 journal of medical entomology,1 journal of medical ethics,3 journal of medical genetics,2 journal of medical humanities,1 journal of medical imaging,1 journal of medical imaging and health informatics,1 journal of medical imaging and radiation oncology,1 journal of medical imaging and radiation sciences,1 journal of medical internet research,2 "journal of medical marketing: device, diagnostic and pharmaceutical marketing",1 journal of medical microbiology,1 journal of medical microbiology & diagnosis,-1 journal of medical mycology,1 journal of medical primatology,1 journal of medical radiation sciences,1 journal of medical science,1 journal of medical screening,1 journal of medical systems,1 journal of medical toxicology: official journal of the american college of medical toxicology,1 journal of medical ultrasonics,1 journal of medical virology,1 journal of medicinal and aromatic plant sciences,1 journal of medicinal chemistry,3 journal of medicinal food,1 journal of medicinal plants research,-1 journal of medicine,1 journal of medicine and medical sciences,-1 journal of medicine and philosophy,2 journal of medieval and early modern studies,3 journal of medieval history,3 journal of medieval iberian studies,1 journal of medieval latin,1 journal of medieval religious cultures,1 journal of mediterranean archaeology,2 journal of mediterranean studies,1 journal of membrane biology,1 journal of membrane computing,1 journal of membrane science,2 journal of membrane science & technology,-1 journal of membrane science and research,1 journal of memory and language,2 journal of mennonite studies,-1 journal of mens health,-1 journal of mens studies: a scholarly journal about men and masculinities,1 journal of mental health,1 journal of mental health policy and economics,1 journal of metallurgy and materials science,1 journal of 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migration history,1 journal of military ethics: normative aspects of the use of military force,1 journal of military history,1 journal of military social work and behavioral health services,-1 journal of military studies,1 journal of mind and behavior,1 journal of mineralogical and petrological sciences,1 journal of minerals and materials characterization and engineering,-1 journal of mines and geosciences,-1 journal of minimally invasive gynecology,1 journal of mining and metallurgy section b: metallurgy,1 journal of mining science,1 journal of mixed methods research,2 journal of mobile multimedia,1 "journal of mobile technologies, knowledge, and society",-1 journal of modelling in management,1 journal of modern accounting and auditing,-1 journal of modern african studies,2 journal of modern applied statistical methods,1 journal of modern craft,1 journal of modern dynamics,1 journal of modern education review,-1 journal of modern european history,2 journal of modern greek studies,2 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jmm,2 journal of molecular microbiology and biotechnology,1 journal of molecular modeling,1 journal of molecular neuroscience,1 journal of molecular recognition,1 journal of molecular spectroscopy,1 journal of molecular structure,1 journal of molluscan studies,1 journal of monetary economics,3 journal of money credit and banking,2 journal of money laundering control,1 journal of monolingual and bilingual speech,1 journal of moral education,2 journal of moral philosophy,2 journal of moral theology,1 journal of morphology,1 journal of motor behavior,1 journal of motor learning and development,1 journal of mountain ecology,1 journal of mountain science,1 journal of movement disorders,1 journal of multi business model innovation and technology,-1 journal of multi-criteria decision analysis,1 journal of multicultural counseling and development,1 journal of multicultural discourses,1 journal of multidisciplinary engineering science and technology,-1 journal of multidisciplinary healthcare,1 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musicology,3 journal of muslim minority affairs,1 journal of muslims in europe,1 journal of namibian studies: history politics culture,-1 journal of nano education,1 journal of nano research,1 journal of nanobiotechnology,1 journal of nanoelectronics and optoelectronics,-1 journal of nanoparticle research,1 journal of nanophotonics,1 journal of nanoscience and nanotechnology,1 journal of nanoscience with advanced technology,-1 journal of nanostructure in chemistry,-1 journal of nanotechnology,1 journal of nanotheranostics,-1 journal of narrative politics,1 journal of natural fibers,2 journal of natural history,1 journal of natural medicines,1 journal of natural products,1 journal of natural resources policy research,1 journal of nature and science,-1 journal of navigation,1 journal of near eastern studies,1 journal of near infrared spectroscopy,1 journal of negative results in biomedicine,1 journal of negro education,1 journal of nematology,1 journal of neonatal nursing,1 journal of nepal health research council,-1 journal of nepal medical association,-1 journal of nepal paediatric society,-1 journal of nephrology,1 journal of nervous and mental disease,1 journal of network and computer applications,1 journal of network and systems management,1 journal of networks,-1 journal of neural engineering,1 journal of neural transmission,1 journal of neuro-oncology,1 journal of neuro-ophthalmology,1 journal of neurochemistry,2 journal of neurodevelopmental disorders,1 journal of neuroendocrinology,1 journal of neuroengineering and rehabilitation,1 journal of neurogastroenterology and motility,1 journal of neurogenetics,1 journal of neuroimaging,1 journal of neuroimmune pharmacology,1 journal of neuroimmunology,1 journal of neuroinflammation,1 journal of neurointerventional surgery,2 journal of neurolinguistics,2 journal of neurologic physical therapy,1 journal of neurological sciences: turkish,1 journal of neurological surgery,1 "journal of neurological surgery. part b, skull base",1 journal of neurology,2 journal of neurology and neurophysiology,-1 journal of neurology neurosurgery and psychiatry,3 journal of neurology research,-1 journal of neuromuscular diseases,1 journal of neuropathology and experimental neurology,1 journal of neurophilosophy,1 journal of neurophysiology,2 journal of neuropsychiatry and clinical neurosciences,1 journal of neuropsychology,1 journal of neuroradiology,1 journal of neurorestoratology,-1 journal of neuroscience,3 journal of neuroscience methods,1 journal of neuroscience nursing,1 journal of neuroscience research,1 "journal of neuroscience, psychology, and economics",1 journal of neurosurgery,2 journal of neurosurgery : case lessons,-1 journal of neurosurgery: pediatrics,1 journal of neurosurgery: spine,1 journal of neurosurgical anesthesiology,1 journal of neurosurgical sciences,1 journal of neurotherapy,1 journal of neurotrauma,2 journal of neurovirology,1 journal of neutron research,1 journal of new approaches in 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physiology,1 journal of plant protection research,-1 journal of plant registrations,1 journal of plant research,1 journal of plant sciences,-1 journal of plasma physics,1 journal of plastic film and sheeting,1 journal of plastic reconstructive and aesthetic surgery,1 journal of plastic surgery and hand surgery,1 journal of poetry therapy,1 journal of police and criminal psychology,1 journal of police crisis negotiations,1 journal of policy analysis and management,3 journal of policy and practice in intellectual disabilities,1 journal of policy history,2 journal of policy modeling,1 "journal of policy research in tourism, leisure and events",1 journal of polish safety and reliability association,-1 journal of politeness research: language behaviour culture,2 journal of political and military sociology,1 journal of political ecology: case studies in history and society,1 journal of political economy,3 journal of political economy macroeconomics,1 journal of political economy 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and computation",1 journal of saudi chemical society,-1 journal of scandinavian cinema,2 journal of scheduling,1 journal of schenkerian studies,1 journal of scholarly publishing,1 journal of school choice,1 journal of school health,1 journal of school nursing,1 journal of school psychology,1 journal of school violence,1 journal of science,-1 journal of science and cycling,-1 journal of science and medicine in sport,2 journal of science and technology for forest products and processes,1 journal of science and technology of the arts,1 journal of science and technology policy management,1 journal of science communication,1 journal of science education and technology,1 journal of science in sport and exercise,1 journal of science teacher education,2 "journal of sciences, islamic republic of iran",-1 journal of scientific computing,1 journal of scientometric research,1 journal of scottish historical studies,1 journal of scottish philosophy,1 journal of scottish thought,-1 journal of 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academy of orthopaedic surgeons : global research & reviews,1 journal of the american academy of psychiatry and the law,1 journal of the american academy of religion,3 journal of the american animal hospital association,1 journal of the american association for laboratory animal science,1 journal of the american board of family medicine,1 journal of the american ceramic society,2 journal of the american chemical society,3 journal of the american chiropractic association,1 journal of the american college of cardiology,3 journal of the american college of emergency physicians open,1 journal of the american college of nutrition,1 journal of the american college of radiology,1 journal of the american college of surgeons,3 journal of the american dental association,1 journal of the american geriatrics society,3 journal of the american heart association: cardiovascular and cerebrovascular disease,2 journal of the american helicopter society,1 journal of the american institute for 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institute of engineers,1 journal of the chinese medical association,1 journal of the chinese society of mechanical engineers,1 journal of the conductors' guild,-1 journal of the copyright society of the usa,1 journal of the cork historical and archaeological society,1 journal of the david collection,1 journal of the early book society,1 journal of the early republic,1 journal of the economic and social history of the orient,2 journal of the economic science association,1 journal of the economics of ageing,1 journal of the edinburgh bibliographical society,-1 journal of the electrochemical society,1 journal of the electrochemical society of india,-1 journal of the endocrine society,1 journal of the energy institute,1 journal of the entomological research society,1 journal of the european academy of dermatology and venereology,2 journal of the european association for chinese studies,1 journal of the european association for health information and libraries,-1 journal of the european 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lubricants,-1 lubrication science,1 lucentum,1 luchterhand,1 lucius und lucius,1 lud,1 ludus: medieval and early renaissance theatre and drama,1 ludwig múzeum,-1 ludwig-maximilians-universität münchen : universitätsbibliothek,-1 luglio editore,-1 lugymedia,-1 luigi pellegrini editore,-1 luiss university press,1 luksitko,-1 luleå tekniska universitet,1 lulu.com,-1 luma,-1 lumat,1 lumat-b,-1 lumen,-1 luminescence,1 lumooja,-1 lunar & planetary institute,-1 lund archaeological review,1 lund university press,1 lunds universitet,-1 lunds universitet : arkeologiska institutionen och historiska museet,-1 lunds universitet : sociologiska institutionen,-1 lunds universitets kyrkohistoriska arkiv,-1 lung,1 lung cancer,1 lunula: archaeologia protohistorica,1 luokanopettaja,-1 luomulehti,-1 luonnon tutkija,-1 luonnon varassa,-1 luonnonvara- ja biotalouden tutkimus,-1 luonnonvarakeskus,-1 luonnosta sinulle,-1 luontokuva,-1 luontosäde,-1 lupus,1 lurra editions,-1 luso: brazilian review,2 luston 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niu itmo : seria ekonomika i ekologicheskij menedzhment,-1 naukovij vìsnik nacìonalʹnogo gìrničogo unìversitetu,1 naunyn-schmiedebergs archives of pharmacology,1 nauta,-1 nautic,-1 nautica fennica,1 nautilus,1 naučno-tehničeskie vedomosti sankt-peterburgskogo gosudarstvennogo politehničeskogo universiteta,-1 "naučno-tehničeskij vestnik informacionnyh tehnologij, mehaniki i optiki",-1 naučnoe obozrenie : teoriâ i praktika,-1 naučnyj rezulʹtat : seriâ sociologiâ i upravlenie,1 naučnyj žurnal kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta,-1 naval engineers journal,1 naval institute press,1 naval research logistics,1 naval war college review,-1 navigation,2 navigationen,-1 navigator magazine,-1 nawa,-1 nazariyat islam felsefe bilim tarihi araştırmaları dergisi,1 naša žiznʹ,-1 nber macroeconomics annual,1 ncar technical note,-1 nceub,-1 ncge news,-1 ncsl international measure,-1 ndc policy brief,-1 nds,-1 ndt,-1 ndt & e international,2 nea ygeia,-1 nealt monograph series,-1 nealt proceedings series,1 near eastern archaeology,1 near surface geophysics,1 nebraska symposium on motivation,1 nebrija procedia,-1 necatibey eğitim fakültesi elektronik fen ve matematik eğitimi dergisi,-1 necsus,1 ned geref teologiese tydskrif,1 nederlands instituut voor het nabije oosten,1 nederlands juristenblad,-1 nederlands kunsthistorisch jaarboek,1 nederlands theologisch tijdschrift,1 nederlands tijdschrift voor geneeskunde,1 nederlands tijdschrift voor tandheelkunde,1 nederlandse letterkunde,1 nederlandse taalkunde,1 neerlandistiek.nl,1 nefrologia,1 neftyanoe khozyaistvo - oil industry,1 negah-e moaser,-1 negotiation journal,1 nejm ai,-1 nejm evidence,1 nelinijni kolivannâ,1 nelumbo : bulletin of the botanical survey of india,-1 nematology,1 nemo,-1 neo-assyrian text corpus project,1 neobiota,1 neofilologiâ,-1 neograeca bohemica,1 neohelicon,2 neonataalihoitaja,-1 neonatal and pediatric medicine,-1 neonatal network,-1 neonatology,2 neonatology today,-1 neophilologus,2 neoplasia,2 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working conference on source code analysis and manipulation,1 proceedings : ieee international workshop on metrology for industry 4.0 and iot,1 proceedings : ieee real-time and embedded technology and applications symposium,1 proceedings : ieee symposium on computers and communications,1 proceedings : ieee vlsi test symposium,1 proceedings : ieee/acm international conference on software engineering companion,1 proceedings : ieee/acm international symposium on distributed simulation and real time applications,1 proceedings : ifcis international conference on cooperative information systems,1 proceedings : information theory workshop,-1 proceedings : international computer software & applications conference,1 proceedings : international conference of the learning sciences,1 proceedings : international conference on 3-d digital imaging and modeling,1 proceedings : international conference on advanced technologies for communications,-1 proceedings : international conference on computer communications and networks,1 proceedings : international conference on dependable systems and networks,1 proceedings : international conference on image processing,1 proceedings : international conference on industrial & mechanical engineering and operations management,-1 proceedings : international conference on industrial engineering and operations management,-1 proceedings : international conference on information visualisation,1 proceedings : international conference on port and ocean engineering under arctic conditions,-1 proceedings : international conference on tools with artificial intelligence,1 "proceedings : international congress of food technologists, biotechnologists and nutritionists",-1 proceedings : international congress of meat science and technology,-1 proceedings : international congress on modelling and simulation,-1 proceedings : international coral reef symposium,-1 proceedings : international database engineering and applications symposium,1 proceedings : international enterprise distributed object computing conference,1 proceedings : international forum on design languages,-1 proceedings : international network for didactic research in university mathematics,-1 proceedings : international symposium on discharges and electrical insulation in vacuum,1 proceedings : international symposium on high-performance computer architecture,1 proceedings : international symposium on low power electronics and design,1 proceedings : international symposium on mixed and augmented reality,1 "proceedings : international symposium on modeling, analysis, and simulation of computer and telecommunication systems",1 proceedings : international symposium on multiple-valued logic,1 proceedings : international symposium on software reliability engineering,1 proceedings : international workshop on database and expert systems applications,1 proceedings : international workshop on temporal representation and reasoning,1 proceedings : international workshops on parallel processing,1 proceedings : real-time systems symposium,1 proceedings : simulation symposium,1 proceedings : symposium on computer arithmetic,1 proceedings : symposium on reliable distributed systems,1 proceedings : thermal performance of the exterior envelopes of whole buildings,-1 proceedings : winter simulation conference,-1 proceedings : workshop on hot topics in operating systems,1 proceedings cscs,-1 proceedings elmar,1 proceedings from the document academy,-1 proceedings gsp,-1 proceedings icil,-1 proceedings ieee international conference on emerging technologies and factory automation,1 proceedings ifkad,-1 "proceedings in adaptation, learning and optimization",1 proceedings in applied mathematics and mechanics : pamm,1 proceedings in conference of informatics and management sciences,-1 proceedings in electronic international interdisciplinary conference,-1 proceedings in food system dynamics,-1 proceedings in global virtual conference,-1 proceedings in international virtual research conference in technical disciplines,-1 proceedings in radiochemistry,-1 proceedings international network on timber engineering research,-1 proceedings international radar symposium,-1 proceedings mea meeting,-1 proceedings of acm on programming languages,1 proceedings of caol,-1 proceedings of coling,1 proceedings of conference of open innovations association fruct,1 proceedings of drs,1 proceedings of esscirc,1 proceedings of forum acusticum,-1 proceedings of iahs,1 proceedings of icsssm,1 "proceedings of ieee international conference on teaching, assessment, and learning for engineering",-1 proceedings of ieee sensors,1 proceedings of international agriculture innovation conference,-1 proceedings of international conference on asia pacific business innovation technology,-1 proceedings of international conference on computational thinking education,-1 proceedings of international conference on the advancement of steam,-1 proceedings of international conference on virtual systems and multimedia,1 proceedings of international joint conference on neural networks,1 proceedings of machine learning research,1 proceedings of meetings on acoustics,-1 proceedings of peerage of science,-1 proceedings of smart learning excellence conference,-1 proceedings of spie : the international society for optical engineering,-1 proceedings of the ... annual conference on research in undergraduate mathematics education,-1 proceedings of the ... connected learning summit,-1 proceedings of the ... dmi: academic design management conference,-1 proceedings of the ... international conference on auditory display,1 proceedings of the ... international conference on economics and social sciences.,-1 "proceedings of the ... international conference on intellectual capital, knowledge management & organisational learning",-1 proceedings of the ... international symposium on marine propulsors,-1 proceedings of the ... isarc,-1 proceedings of the ... multidisciplinary 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science,1 proceedings of the institution of mechanical engineers part d: journal of automobile engineering,1 proceedings of the institution of mechanical engineers part e: journal of process mechanical engineering,1 proceedings of the institution of mechanical engineers part f: journal of rail and rapid transit,1 proceedings of the institution of mechanical engineers part g: journal of aerospace engineering,1 proceedings of the institution of mechanical engineers part h: journal of engineering in medicine,1 proceedings of the institution of mechanical engineers part i: journal of systems and control engineering,1 proceedings of the institution of mechanical engineers part j: journal of engineering tribology,1 proceedings of the institution of mechanical engineers part k: journal of multi-body dynamics,1 proceedings of the institution of mechanical engineers part l: journal of materials-design and applications,1 proceedings of the institution of mechanical engineers part m: journal of 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the international congress on sound and vibration,-1 proceedings of the international display workshops,-1 proceedings of the international institute of space law,-1 proceedings of the international interdisciplinary business-economics advancement conference,-1 proceedings of the international iscram conference,-1 proceedings of the international peat congress,-1 "proceedings of the international scientific conference ""economic science for rural development""",-1 "proceedings of the international scientific conference ""strategies xxi""",-1 "proceedings of the international society for magnetic resonance in medicine, scientific meeting and exhibition",-1 proceedings of the international symposium for health information management research,-1 proceedings of the international symposium on business and management,-1 "proceedings of the international symposium on modeling and optimization in mobile, ad hoc, and wireless networks",1 proceedings of the international symposium on parallel 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the netherlands institute for war documentation,1 studies of transition states and societies,1 studies on contemporary asia,-1 studies on ethno-medicine,-1 studies on language acquisition,1 studies on national movements,1 studies on neotropical fauna and environment,1 studies on religion and memory,-1 studies on russian economic development,1 studies on the children of abraham,1 studies on the inner asian languages,1 studies on the law of treaties,1 studies on the texts of the desert of juda,1 "studii de limbă, literatură şi metodică",-1 studii de lingvistica,1 studii si cercetari de istorie veche si arheologie,1 studii si cercetari de onomastica si lexicologie,-1 studii si cercetari filologice: seria limbi romanice,-1 studii si cercetari lingvistice,1 studii şi cercetări ştiinţifice,1 studio publication,-1 studium,-1 studium educationis,-1 studium: tijdschrift voor wetenschaps- en universiteitsgeschiedenis,1 study abroad research in second language acquisition and international education,1 studying teacher education,1 stuk-a,-1 style,2 stylus,-1 styria multi media men gmbh & co kg thomas findler,-1 stämpfli verlag,-1 su ürünleri dergisi,-1 "sub lupa, wydawnictwo naukowe",-1 sub-saharan publishers,1 subaru,-1 subjectivity: international journal of critical psychology,1 substance,3 substance abuse,1 "substance abuse treatment, prevention, and policy",1 substance use and addiction journal,1 substance use and misuse,1 subterranean biology,1 suchttherapie,-1 sud-ouest europeen,1 sudan journal of agricultural research,-1 sudhoffs archiv,1 sudura,-1 sued management oy,-1 suek ry,-1 suffolk institute of archaeology and history,1 sugar tech,1 sugia sprache und geschichte in afrika,1 suhayl,1 suhrkamp,2 suicide and life-threatening behavior,1 suicidology online,1 sukeltaja,-1 sukujotos,-1 sukupuolentutkimus,1 sukuri,-1 sukuset,-1 sukuside,-1 sulasol,-1 sulkava,-1 sumer,1 summa,-1 summary of proceedings,-1 summary of the bulletin of the international seismological centre,-1 sumo conference proceedings,-1 sun and geosphere,-1 sungkyun journal of east asian studies,1 suo,-1 suojärven pitäjäseura,-1 suomalainen espanjassa,-1 suomalainen kivi,-1 suomalainen lakimiesyhdistys,1 suomalainen metodologiayhdistys,-1 suomalainen tiedeakatemia,2 suomalais-ugrilainen seura,1 suomalais-ugrilaisen seuran aikakauskirja,1 suomalais-ugrilaisen seuran kansatieteellisiä julkaisuja,-1 suomalais-ugrilaisen seuran toimituksia,2 suomalaisen elokuvan festivaali,-1 suomalaisen kirjallisuuden seura,2 suomalaisen kirjallisuuden seuran toimituksia,2 suomalaisen lakimiesyhdistyksen julkaisuja : b-sarja,-1 suomalaisen lakimiesyhdistyksen julkaisuja : c-sarja,-1 suomalaisen lakimiesyhdistyksen julkaisuja : e-sarja,-1 suomalaisen lakimiesyhdistyksen julkaisuja a-sarja,1 suomalaisen lasin vuosikirja,-1 suomalaisen teologisen kirjallisuusseuran julkaisuja,1 suomalaisen tiedeakatemian vuosikirja,-1 suomalaisen työn liitto,-1 suomalaiset euroopassa,-1 suomen ainedidaktinen 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akademii,-1 "vestnik severo-vostočnogo federalʹnogo universiteta imeni m.k. ammosova seriâ ""nauki o zemle""",-1 vestnik slavânskih kulʹtur,1 vestnik st. petersburg university: mathematics,-1 vestnik syktyvkarskogo universiteta : seriâ gumanitarnyh nauk,-1 vestnik tomskogo gosudarstvennogo universiteta,-1 vestnik tomskogo gosudarstvennogo universiteta : filologija,1 "vestnik tomskogo gosudarstvennogo universiteta. filosofiâ, sociologiâ, politologiâ",1 vestnik tverskogo gosudarstvenngo universiteta. seriia: istoriia,-1 "vestnik tverskogo gosudarstvennogo universiteta. seriâ, pedagogika i psihologiâ",-1 "vestnik udmurtskogo universiteta : sociologiâ, politologiâ, meždunarodnye otnošeniâ",1 vestnik volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta,-1 "vestnik volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. seriâ 4. istoriâ, regionovedenie, meždunarodnye otnošeniâ",1 vestnik vâtskogo gosudarstvennogo universiteta,-1 vestnik èkonomičeskoj teorii,-1 vestnik ûžno-uralʹskogo gosudarstvennogo universiteta : seriâ pravo,-1 vestnik čerepoveckogo gosudarstvennogo universiteta,-1 vesuviana,1 vetenskapssocieteten i lund,-1 veterinaria,-1 veterinaria,1 veterinaria italiana,1 veterinarija ir zootechnika,1 veterinariâ segodnâ,-1 veterinarni medicina,1 veterinarska stanica,-1 veterinarski arhiv,1 veterinary anaesthesia and analgesia,2 veterinary and animal science,1 veterinary and comparative oncology,1 veterinary and comparative orthopaedics and traumatology,1 veterinary clinical pathology,1 veterinary clinics of north america: equine practice,1 veterinary clinics of north america: food animal practice,1 veterinary clinics of north america: small animal practice,1 veterinary dermatology,1 veterinary economics,1 veterinary immunology and immunopathology,2 veterinary journal,3 veterinary medicine,-1 veterinary medicine,1 veterinary medicine and science,1 veterinary microbiology,3 veterinary ophthalmology,1 veterinary parasitology,2 veterinary parasitology x,1 veterinary parasitology. 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quarterly,1 visual communications and image processing,1 visual computer,1 "visual computing for industry, biomedicine, and art",1 visual culture and gender,1 visual culture in britain,1 visual ethnography,1 visual impairment research,1 visual informatics,1 visual inquiry,-1 visual intelligence,1 visual methodologies,1 visual neuroscience,1 visual resources: an international journal of documentation,1 visual studies,2 visual:design:scholarship,1 viszeralmedizin,1 vita e pensiero,1 vita traductiva,1 vitamins and hormones series,1 vitark: acta archaeologica nidrosiensia,1 vitis,1 vitriini,-1 vittorio klostermann,2 vivarium: an international journal for the philosophy and intellectual life of the middle ages and renaissance,2 vivlīoḟika,1 vizantiski vremennik,1 viðskiptafræðideild hí,-1 vjesnik za arheologiju i povijest dalmatinsku,1 vk-kustannus oy,-1 vlaams diergeneeskundig tijdschrift,1 vladimirskij gosudarstvenny`j universitet,-1 vlast,1 vlc arquitectura,1 vldb journal,3 vlsi design,1 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i fokus,-1 vårt försvar,-1 vårt riddarhus,-1 vìsnik dnìpropetrovsʹkogo unìversitetu. serìâ socìalʹnì komunìkacìï,-1 "vìsnik harkìvs?kogo nacìonal?nogo unìversitetu ìmenì v.n. karazìna. serìâ fìzi?na âdra, ?astinki, polâ",-1 vìsnik lvìvskogo unìversitetu : serìâ mìžnarodnì vìdnosini,-1 vìsnik lʹvìvsʹkogo unìversitetu : serìâ ekonomična,-1 vìsnik unìversitetu ìm. a. nobelâ. serìâ fìlologìčnì nauki,1 võro instituudi toimõtisõq,1 võru instituut,-1 w-album,-1 w. bertelsmann verlag,-1 w.w. norton,1 waanders,1 wacana,1 wachholtz verlag,-1 wader study,1 waffen-und kostumkunde,1 wagadu: a journal of transnational womens and gender studies,1 wageningen academic publishers,1 wageningen university,-1 wagneriaani,-1 wagnerspectrum,1 waikato law review,1 wakayama tourism review,-1 wallflower press,1 wallstein verlag,2 walt whitman quarterly review,1 walter & duncan gordon foundation,-1 war and society,1 war in history,2 warasan phasa lae wattanatam kaoli sueksa,-1 warasan prachakron lae sangkhom,-1 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in the world,2 welding international,1 welding journal,1 welhoja verkossa,-1 well played,-1 "wellbeing, space and society",1 wellcome open research,-1 welsh academic press,1 welsh history review,1 welsh writing in english: a yearbook of critical essays,1 welttrends,-1 wenyi lilun yanjiu,-1 werkstatt geschichte,-1 werkstattreihe deutsch als fremdsprache,1 werner hülsbusch,-1 wesleyan university presss,1 wessmans musikförlag,-1 west 86th,2 west africa review,1 west asian journal of speech and language pathology,-1 west european politics,3 west indian medical journal,1 west virginia university press,1 westarp verlagsservicegesellschaft,1 westburn publishers,1 westend,-1 westensee-verlag,-1 westerly,-1 western american literature,1 western europe,-1 western folklore,2 western historical quarterly,1 western humanities review,1 western journal of communication,1 western journal of emergency medicine,1 western journal of nursing research,1 western north american naturalist,1 western pacific 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wurzburger jahrbucher fur die altertumswissenschaft,1 wydawnictwa uniwersytetu warszawskiego,-1 wydawnictwo attyka,-1 wydawnictwo c.h.beck spółka z o.o.,-1 wydawnictwo diecezjalne i drukarnia sandomierz,-1 wydawnictwo dig,-1 wydawnictwo libron,-1 wydawnictwo naukowe akapit,-1 wydawnictwo naukowe pwn,-1 wydawnictwo naukowe scholar,-1 wydawnictwo naukowe uniwersytetu im. adama mickiewicza,1 wydawnictwo naukowe uniwersytetu pedagogicznego im. komisji edukacji narodowej,-1 wydawnictwo politechniki poznańskiej,-1 wydawnictwo politechniki łódzkiej,-1 wydawnictwo politechniki śląskiej,-1 wydawnictwo sejmowe,-1 wydawnictwo universytetu wroclawskiego,1 wydawnictwo uniwersytetu ekonomicznego w katowicach,-1 wydawnictwo uniwersytetu gdańskiego,-1 wydawnictwo uniwersytetu lodzkiego,-1 wydawnictwo uniwersytetu rzeszowskiego,-1 wydawnictwo uniwersytetu w białymstoku,1 wydawnictwo via nova,1 wydawnictwo werset,-1 wydawnictwu adam marszalek,1 wydawnnictwo poznanskiego towarzystwa przyjaciol nauk,-1 wyższa szkoła ekonomiczna w białymstoku,-1 wékwos,-1 x-ray spectrometry,1 xamk inspiroi,-1 xamk kehittää,-1 xamk oppimateriaalit,-1 xamk tutkii,-1 "xcoax proceedings of the conference on computation, communication, aesthetics & x",1 xenobiotica,1 xenotransplantation,1 xiandai chuanbo,-1 xiandai tushu qingbao jishu,-1 xiandai yuancheng jiaoyu yanjiu,-1 xiandai zhexue,-1 xiangtan daxue xuebao : ziran kexue ban,-1 xibei gongye daxue xuebao,-1 xibei mingzu,1 xin li xue jin zhan,-1 xitong gongcheng lilun yu shijian,-1 xitong gongcheng yu dianzi jishu,-1 xrds: crossroads,-1 xuewei yu yanjiusheng jiaoyu,-1 xviie siecle,1 "y?xué g?ngchéng. applications, basis, communications",1 yad vashem studies,1 yakugaku zasshi,-1 yale classical studies,1 yale french studies,2 "yale journal of health policy, law, and ethics",1 yale journal of international law,2 yale journal of law & the humanities,-1 yale journal of law and feminism,1 yale journal of music & religion,1 yale journal on regulation,1 yale law and policy review,1 yale law journal,3 yale review,-1 yale university press,3 yanshi lixue yu gongcheng xuebao,-1 yantu lixue,-1 yaogan xuebao,-1 yapı,-1 yazy`ki slavyanskoj kul`tury`,-1 yazyki slavyanskoj kultury,1 ydin,-1 year book of the leo baeck institute,1 yearbook for traditional music,3 yearbook of antitrust and regulatory studies,1 yearbook of balkan and baltic studies,1 yearbook of english studies,1 yearbook of european law,2 yearbook of international disaster law,1 yearbook of international environmental law,1 yearbook of international humanitarian law,1 yearbook of medical informatics,1 yearbook of muslims in europe,-1 yearbook of phraseology,1 yearbook of physical anthropology,1 yearbook of the german cognitive linguistics association,1 yearbook of the international society for the didactics of history,1 yearbook of the international tribunal for the law of the sea,1 yearbook of the research centre for german and austrian exile studies,1 "yearbook of the unesco international clearinghouse on children, youth and media",1 years work in english studies,1 yeast,1 yeditepe university,-1 yejing yu xianshi,-1 yeol-sang journal of classical studies,1 yerevan state university of architecture and construction,-1 yesterday and today,-1 yfi julkaisuja,-1 yhdyskuntasuunnittelu,1 yhteiset lapsemme,-1 yhteiset lapsemme ry,-1 yhteiskuntapolitiikka,2 yhteiskuntatieteellisen tietoarkiston julkaisuja,-1 yhteiskuntatieteellisen ympäristötutkimuksen seura,-1 yhys tiedotuslehti,-1 yiddish: modern jewish studies,1 yingyong xinlixue,-1 ykköslohja,-1 yksityistieuutiset : yksityistieasioiden tiedotuslehti,-1 yle,-1 yleinen teollisuusliitto ry,-1 yleislääkäri,1 yleisradio,-1 yleistajuiset selvitykset,-1 yliopisto,-1 yliopiston nimipäiväalmanakka,-1 yliopistopedagogiikka,1 ylioppilaslehti,-1 ylä-kainuu,-1 ylä-satakunta,-1 ympyriäinen,-1 ympäristö & yritys tänään,-1 ympäristö ja terveys,-1 ympäristöhistoria : finnish journal of environmental history,-1 ympäristöjuridiikka,1 ympäristökasvatus,-1 ympäristökustannus oy,-1 ympäristöministeriö,-1 ympäristöministeriön julkaisuja,-1 ympäristöpolitiikan ja -oikeuden vuosikirja,1 yokohama publishers,1 yonago acta medica,-1 yonsei medical journal,1 york papers in linguistics,-1 yorkshire archaeological journal,1 yorkshire sculpture park,-1 young,2 young children,1 young consumers,1 yours truly,-1 youth,-1 youth and globalization,1 youth and society,2 youth justice,1 youth studies australia,1 youth theatre journal,1 youth violence and juvenile justice,2 "youth, young adulthood and society",3 yōroppa nihongo kyōiku,-1 yritteliäs auranmaa,-1 yrittäjyyskasvatuksen aikakauskirja,-1 yrittäjä,-1 yrittäjän lappi,-1 yrittävä lakeus,-1 yritysetiikka,1 ysec yearbook of socio-economic constitutions,1 yuanzihe wuli pinglun,-1 yuanzineng kexue jishu,-1 yuhang xuebao,-1 yunghapgyoyuk yeon-gu,-1 yükseköğretim dergisi,-1 yíqì yíbi?o xuébào,-1 yıldız teknik üniversitesi,-1 z dejin hutnictvi,1 zacht lawijd,1 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alttestamentliche wissenschaft,3 zeitschrift fur die gesamte strafrechtswissenschaft,1 zeitschrift fur die neutestamentliche wissenschaft und die kunde der alteren kirche,3 zeitschrift fur erziehungswissenschaft,1 zeitschrift fur ethnologie,1 zeitschrift fur europaeisches privatrecht,2 "zeitschrift fur europarecht, internationales privatrecht und rechtsvergleichung",1 zeitschrift fur evaluation,1 zeitschrift fur evangelische ethik,2 zeitschrift fur evangelisches kirchenrecht,1 zeitschrift fur franzosische sprache und literatur,2 zeitschrift fur fremdsprachenforschung,1 zeitschrift fur gastroenterologie,1 zeitschrift fur geburtshilfe und neonatologie,1 zeitschrift fur geomorphologie,1 zeitschrift fur germanistik,2 zeitschrift fur germanistische linguistik,2 zeitschrift fur gerontologie und geriatrie,1 zeitschrift fur geschichte der arabisch-islamischen wissenschaften,1 zeitschrift fur geschichtswissenschaft,1 zeitschrift fur gesundheitspsychologie,-1 zeitschrift fur heilpadagogik,1 zeitschrift fur historische forschung,2 zeitschrift fur interkulturelle germanistik,1 zeitschrift fur internationale beziehungen,1 zeitschrift fur kanada-studien,1 zeitschrift fur katalanistik,1 zeitschrift fur katholische theologie,1 zeitschrift fur kinder-und jugendpsychiatrie und psychotherapie,-1 zeitschrift fur kirchengeschichte,2 zeitschrift fur klinische psychologie und psychotherapie,-1 zeitschrift fur kmu und entrepreneurship,1 zeitschrift fur kristallographie,1 zeitschrift fur kristallographie supplements,-1 zeitschrift fur kritische theorie,1 zeitschrift fur kunstgeschichte,3 zeitschrift fur kunsttechnologie und konservierung,1 zeitschrift fur medizinische physik,1 zeitschrift fur missionswissenschaft und religionswissenschaft,1 zeitschrift fur naturforschung section a: a journal of physical sciences,1 zeitschrift fur naturforschung section b: a journal of chemical sciences,1 zeitschrift fur naturforschung section c: a journal of biosciences,1 zeitschrift fur neuere 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romanische philologie,3 zeitschrift fur schweizerische archaologie und kunstgeschichte,1 zeitschrift fur semiotik,1 zeitschrift fur sexualforschung,1 zeitschrift fur slavische philologie,1 zeitschrift fur slawistik,3 zeitschrift fur soziologie,2 zeitschrift fur soziologie der erziehung und sozialisation,1 zeitschrift fur sportpsychologie,1 zeitschrift fur sprachwissenschaft,1 zeitschrift fur theologie und kirche,3 zeitschrift fur unternehmensgeschichte,1 zeitschrift fur volkskunde,1 zeitschrift fur weltgeschichte,1 zeitschrift für digitale geisteswissenschaften,1 zeitschrift für hochschulentwicklung,-1 zeitschrift für interaktionsforschung in dafz,-1 zeitschrift für kristallographie : crystalline materials,1 "zeitschrift für religion, gesellschaft und politik",1 zeitschrift für sozialreform,1 zeitschrift für archäologie des mittelalters,2 zeitschrift für aussen- und sicherheitspolitik,1 zeitschrift für diskursforschung,1 zeitschrift für diversitätsforschung und -management,1 zeitschrift für entwicklungspsychologie und pädagogische psychologie,1 zeitschrift für epileptologie,-1 zeitschrift für erziehungswissenschaftliche migrationsforschung,-1 zeitschrift für ethik und moralphilosophie,1 "zeitschrift für evidenz, fortbildung und qualität im gesundheitswesen",1 zeitschrift für geographiedidaktik,1 zeitschrift für interkulturellen fremdsprachenunterricht,2 zeitschrift für japanisches recht,1 zeitschrift für kristallographie : proceedings,-1 zeitschrift für kulturphilosophie,1 zeitschrift für lebensrecht,1 zeitschrift für literaturwissenschaft und linguistik,2 zeitschrift für luft- und weltraumrecht,-1 zeitschrift für mykologie,-1 zeitschrift für orient-archaologie,1 zeitschrift für praktische philosophie,1 zeitschrift für religion und gesellschaft,1 zeitschrift für sozialpädagogik,1 zeitschrift für technikfolgenabschätzung in theorie und praxis,1 zeitschrift für tourismuswissenschaft,-1 zeitschrift für vergleichende politikwissenschaft,1 zeitschrift für öffentliches recht,1 zeitschrift korpora deutsch als fremdsprache,1 zeitsprunge: forschungen zur freuhen neuzeit,1 zeitzeichen,-1 zeki sistemler teori ve uygulamaları dergisi,-1 zemdirbyste-agriculture,1 zenetudomanyi dolgozatok,1 zenith,-1 zentralasiatische studien,1 zentralblatt fur chirurgie,1 zep,1 zephyrus,1 zeszyty naukowe politechnika slaska : organizacja i zarzadzanie,-1 zeszyty naukowe politechniki poznańskiej. organizacja i zarza̧dz anie,-1 zeszyty naukowe uniwersytetu gdańskiego. ekonomika transportu i logistyka,-1 zeszyty teoretyczne rachunkowosci,-1 zeta books,1 zeventiende eeuw,1 zfo : zeitschrift führung + organisation,-1 "zfv: zeitschrift fur geodasie, geoinformation und landmanagement",1 zfw - advances in economic geography,1 zgodovinski casopis-historical review,1 zhaoming gongcheng xuebao,-1 zhejiang shuren daxue xuebao,-1 zhendong yu chongji,-1 zhexue fenxi,-1 zhishi wenku,-1 zhongcaoyao,-1 zhongguo anquan kexue xuebao,-1 zhongguo dianhua jiaoyu,-1 zhongguo gaodeng yixue jiaoyu,-1 zhongguo gonglu xuebao,-1 zhongguo jiaoshi,-1 zhongguo kexueyuan daxue xuebao.,-1 zhongguo liang-you xuebao,-1 zhongguo quanke yixue,-1 zhongguo shiyong huli zazhi,-1 zhongguo tuxiang tuxing xuebao,-1 zhongguo weisheng zhiliang guanli,-1 zhongguo xueshu qikan,-1 zhongguo yuwen,1 zhongguo zhongyao zazhi,-1 zhonghua erkexue zazhi,-1 zhonghua weichan yixue zazhi,-1 zhonghua weishengwuxue he mianyixue zazhi,-1 zhongnan daxue xuebao. ziran kexue ban,-1 zhongyang yinyue xueyuan xuebao,-1 zhuangshi,-1 zhurnal institutsionalnyh issledovanij,-1 zhurnal issledovanij sotsialnoj politiki,1 zhurnal nauchnoi i prikladnoi fotografii,1 zhurnal nevrologii i psikhiatrii imeni s s korsakova,1 zhurnal novoj ekonomitsheskoj assotsiatsii,-1 zhurnal obshchei biologii,1 zhurnal voprosy neirokhirurgii im. nn burdenko,-1 zhurnalist sotsialjnye kommunikatsii,-1 zhōnghuá mínguó xīnzàngxué huì zázhì,-1 zidonghua xuebao,-1 zielsprache deutsch,1 zimbabwe veterinary journal,-1 zinatnes vestnesis,1 ziran bianzhengfa yanjiu,-1 zitteliana reihe a: mitteilungen der bayerischen staatssammlung fur palaontologie und geologie,1 zitteliana reihe b: abhandlungen der bayerischen staatssammlung fur palaontologie und geologie,1 zivot umjetnosti,1 zkg international,1 zlatoust,-1 znanstvena založba filozofske fakultete univerze v ljubljani,-1 znanstvenoraziskovalni center sazu,-1 zograf,1 zolotoordynskaâ civilizaciâ,-1 zolotoordynskoe obozrenie,-1 zondervan,-1 zonemoda journal,1 zoo biology,1 zoodiversity,1 zookeys,1 zoologica scripta,1 zoological journal of the linnean society,1 zoological letters,1 zoological science,1 zoological studies,1 zoological systematics,-1 zoologichesky zhurnal,1 zoologischer anzeiger,1 zoology,1 zoology and ecology,1 zoology in the middle east,1 zoomorphology,1 zoonoses and public health,2 zoonotic diseases,-1 zoosystema,1 zoosystematica rossica,1 zoosystematics and evolution,1 zootaxa,1 zootecnia tropical,1 zouhdi,1 zprávy lesnického výzkumu,-1 zte communications,-1 zu guo,-1 zuchtungskunde,1 zuckerindustrie,1 zunamen: zeitschrift für namenforschung,1 zutot,1 zwingliana,1 zygon,1 zygote,1 zywnosc-nauka technologia jakosc,1 zürcher beiträge zur sicherheitspolitik,1 ágora,-1 "ámbar diseño, s.c.",-1 ámbitos,1 ápeiron,-1 âderna ta radìacìjna bezpeka,-1 âzyk i social?naâ dinamika,-1 "âzyk, kommunikaciâ i social?naâ sreda",1 ägypten und levante: internationale zeitschrift für ägyptische archäologie,1 ähtärinjärven uutisnuotta,-1 äidinkielen opettajain liiton vuosikirja,-1 äidinkielen opettajain liitto ry,-1 äidinkielen opetustieteen seura,-1 äldre i centrum,-1 äripäev,-1 ääretön,-1 åbo akademi,-1 åbo akademis förlag,1 ålands fredsinstitut,-1 ålands landskapsregering,-1 ålands sjöfart,-1 åländsk odling,-1 årbok (norsk maritimt museum),1 årbok: fortidsminneforeningen,1 årsbok,-1 çanakkale kitaplığı,-1 çukurova araştırmaları.,-1 èkologiâ âzyka i kommunikativnaâ praktika,-1 èkonomika i upravlenie,-1 èkonomika regiona,-1 èkonomičeskaâ 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социодиггер,-1 тomsk state university,-1 ================================================ FILE: src/paperqa/clients/client_models.py ================================================ from __future__ import annotations import logging from abc import ABC, abstractmethod from collections.abc import Collection from typing import Any, Generic, TypeVar import httpx from pydantic import ( BaseModel, ConfigDict, Field, ValidationError, ValidationInfo, field_validator, model_validator, ) from tenacity import RetryError from paperqa.types import DocDetails from .exceptions import DOINotFoundError logger = logging.getLogger(__name__) # ClientQuery is a base class for all queries to the client_models class ClientQuery(BaseModel): model_config = ConfigDict(arbitrary_types_allowed=True) client: httpx.AsyncClient class TitleAuthorQuery(ClientQuery): title: str authors: list[str] = Field(default_factory=list) title_similarity_threshold: float = 0.75 fields: Collection[str] | None = None @model_validator(mode="before") @classmethod def ensure_fields_are_present(cls, data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]: if fields := data.get("fields"): if "doi" not in fields: fields.append("doi") if "title" not in fields: fields.append("title") if data.get("authors") is not None and "authors" not in fields: fields.append("authors") # ensure these are ranked the same for caching purposes data["fields"] = sorted(fields) return data @field_validator("title_similarity_threshold") @classmethod def zero_and_one(cls, v: float, info: ValidationInfo) -> float: # noqa: ARG003 if v < 0.0 or v > 1.0: raise ValueError( "title_similarity_threshold must be between 0 and 1. (inclusive)" ) return v class DOIQuery(ClientQuery): doi: str fields: Collection[str] | None = None @model_validator(mode="before") @classmethod def add_doi_to_fields_and_validate(cls, data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]: if (fields := data.get("fields")) and "doi" not in fields: fields.append("doi") # sometimes the DOI has a URL prefix, remove it remove_urls = ["https://doi.org/", "http://dx.doi.org/"] for url in remove_urls: if data["doi"].startswith(url): data["doi"] = data["doi"].replace(url, "") return data class JournalQuery(ClientQuery): journal: str ClientQueryType = TypeVar("ClientQueryType", bound=ClientQuery) class MetadataProvider(ABC, Generic[ClientQueryType]): """Provide metadata from a query by any means necessary. An example is going from a DOI to full paper metadata using Semantic Scholar. """ async def query(self, query: dict) -> DocDetails | None: return await self._query(self.query_factory(query)) @abstractmethod async def _query(self, query: ClientQueryType) -> DocDetails | None: """Run a query against the provider.""" @abstractmethod def query_factory(self, query: dict) -> ClientQueryType: """Create a query object from unstructured query data.""" class DOIOrTitleBasedProvider(MetadataProvider[DOIQuery | TitleAuthorQuery]): async def query(self, query: dict) -> DocDetails | None: try: client_query = self.query_factory(query) return await self._query(client_query) # We allow graceful failures, i.e. return "None" for both DOI errors and timeout errors # DOINotFoundError means the paper doesn't exist in the source, the timeout is to prevent # this service from failing us when it's down or slow. except DOINotFoundError: logger.warning( "Metadata not found for" f" {client_query.doi if isinstance(client_query, DOIQuery) else client_query.title} in" f" {self.__class__.__name__}." ) # we're suppressing this error to not fail on 403 or 500 errors from providers except httpx.RequestError: logger.warning( "Client error for" f" {client_query.doi if isinstance(client_query, DOIQuery) else client_query.title} in" f" {self.__class__.__name__}." ) except RetryError: logger.warning( "Metadata service is down for" f" {client_query.doi if isinstance(client_query, DOIQuery) else client_query.title} in" f" {self.__class__.__name__}." ) except TimeoutError: logger.warning( f"Request to {self.__class__.__name__} for" f" {client_query.doi if isinstance(client_query, DOIQuery) else client_query.title} timed" " out." ) return None @abstractmethod async def _query(self, query: DOIQuery | TitleAuthorQuery) -> DocDetails | None: """ Query the source using either a DOI or title/author search. None should be returned if the DOI or title is not a good match. Raises: DOINotFoundError: This is when the DOI or title is not found in the sources TimeoutError: When the request takes too long on the client side """ def query_factory(self, query: dict) -> DOIQuery | TitleAuthorQuery: try: if "doi" in query: return DOIQuery(**query) if "title" in query: return TitleAuthorQuery(**query) except ValidationError as e: raise ValueError( f"Query {query} format not supported by {self.__class__.__name__}." ) from e raise ValueError("Provider query missing 'doi' or 'title' field.") class MetadataPostProcessor(ABC, Generic[ClientQueryType]): """Post-process metadata from a query. MetadataPostProcessor should be idempotent and not order-dependent, i.e. all MetadataPostProcessor instances should be able to run in parallel. """ async def process(self, doc_details: DocDetails, **kwargs) -> DocDetails: if query := self.query_creator(doc_details, **kwargs): return await self._process(query, doc_details) return doc_details @abstractmethod async def _process( self, query: ClientQueryType, doc_details: DocDetails ) -> DocDetails: pass @abstractmethod def query_creator( self, doc_details: DocDetails, **kwargs ) -> ClientQueryType | None: pass ================================================ FILE: src/paperqa/clients/crossref.py ================================================ from __future__ import annotations import contextlib import copy import json import logging import os from collections.abc import Collection, Mapping from datetime import datetime from typing import Any from urllib.parse import quote import httpx import httpx_aiohttp from anyio import open_file from lmi.utils import CROSSREF_KEY_HEADER from tenacity import ( before_sleep_log, retry, retry_if_exception, stop_after_attempt, wait_exponential, ) from paperqa.types import CITATION_FALLBACK_DATA, BibTeXSource, DocDetails from paperqa.utils import BIBTEX_MAPPING as CROSSREF_CONTENT_TYPE_TO_BIBTEX_MAPPING from paperqa.utils import ( bibtex_field_extract, create_bibtex_key, remove_substrings, strings_similarity, union_collections_to_ordered_list, ) from .client_models import DOIOrTitleBasedProvider, DOIQuery, TitleAuthorQuery from .exceptions import DOINotFoundError, make_flaky_ssl_error_predicate logger = logging.getLogger(__name__) CROSSREF_HOST = "api.crossref.org" CROSSREF_BASE_URL = f"https://{CROSSREF_HOST}" CROSSREF_API_REQUEST_TIMEOUT = float( os.environ.get("CROSSREF_API_REQUEST_TIMEOUT", "10.0") ) # seconds CROSSREF_API_MAPPING: dict[str, Collection[str]] = { "title": {"title"}, "doi": {"DOI"}, "authors": {"author"}, "publication_date": {"published"}, "year": {"published"}, "volume": {"volume"}, "issue": {"issue"}, "publisher": {"publisher"}, "issn": {"ISSN"}, "pages": {"page"}, "journal": {"container-title"}, "doi_url": {"URL"}, "url": {"URL"}, "bibtex": {"bibtex", "type"}, "citation_count": {"is-referenced-by-count"}, "bibtex_type": {"type"}, "citation": { "title", "DOI", "published", "volume", "issue", "publisher", "ISSN", "page", "container-title", "is-referenced-by-count", "type", }, "source_quality": {"container-title"}, "doc_id": {"DOI"}, } _ISSUED_WARNINGS = [False, False] # 0 is API key, 1 is email def crossref_headers() -> dict[str, str]: """Crossref API key if available, otherwise nothing.""" try: return {CROSSREF_KEY_HEADER: f"Bearer {os.environ['CROSSREF_API_KEY']}"} except KeyError: if not _ISSUED_WARNINGS[0]: _ISSUED_WARNINGS[0] = True logger.warning( "CROSSREF_API_KEY environment variable not set." " Crossref API rate limits may apply." ) return {} def get_crossref_mailto() -> str: """Crossref mailto if available, otherwise a default.""" try: return os.environ["CROSSREF_MAILTO"] except KeyError: if not _ISSUED_WARNINGS[1]: logger.warning( "CROSSREF_MAILTO environment variable not set." " Crossref API rate limits may apply." ) _ISSUED_WARNINGS[1] = True return "example@papercrow.ai" @retry( retry=retry_if_exception(make_flaky_ssl_error_predicate(CROSSREF_HOST)), before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING), stop=stop_after_attempt(5), ) async def doi_to_bibtex( doi: str, client: httpx.AsyncClient, missing_replacements: Mapping[str, str | list[str]] | None = None, ) -> str: """Get a bibtex entry from a DOI via Crossref, replacing the key if possible. `missing_replacements` can optionally be used to fill missing fields in the bibtex key. these fields are NOT replaced or inserted into the bibtex string otherwise. """ if missing_replacements is None: missing_replacements = {} FORBIDDEN_KEY_CHARACTERS = {"_", " ", "-", "/"} # get DOI via crossref r = await client.get( f"https://api.crossref.org/works/{quote(doi, safe='')}/transform/application/x-bibtex", headers=crossref_headers(), ) if not r.is_success: raise DOINotFoundError( f"Per HTTP status code {r.status_code}, could not resolve DOI {doi}." ) data = r.text # must make new key key = data.split("{")[1].split(",")[0] new_key = remove_substrings(key, FORBIDDEN_KEY_CHARACTERS) substrings_to_remove_per_field = {"author": [" and ", ","]} fragments = [] for field in ("author", "year", "title"): bibtex_field = bibtex_field_extract( data, field, missing_replacements=missing_replacements ) if isinstance(bibtex_field, list): raise NotImplementedError( f"Didn't yet handle bibtex field {field!r} being a list." ) fragments.append( remove_substrings( target=bibtex_field, substr_removal_list=substrings_to_remove_per_field.get(field, []), ) ) # replace the key if all the fragments are present if all(fragments): new_key = create_bibtex_key( author=fragments[0].split(), year=fragments[1], title=fragments[2] ) # we use the count parameter below to ensure only the 1st entry is replaced return data.replace(key, new_key, 1) async def parse_crossref_to_doc_details( message: dict[str, Any], client: httpx.AsyncClient, query_bibtex: bool = False, ) -> DocDetails: bibtex_source = BibTeXSource.SELF_GENERATED.value bibtex = None with contextlib.suppress(DOINotFoundError): # get the title from the message, if it exists # rare circumstance, but bibtex may not have a title fallback_data = copy.copy(CITATION_FALLBACK_DATA) if title := ( None if not message.get("title") else message.get("title", [None])[0] ): fallback_data["title"] = title # TODO: we keep this for robustness, but likely not needed anymore, # since we now create the bibtex from scratch if query_bibtex: bibtex = await doi_to_bibtex( message["DOI"], client, missing_replacements=fallback_data ) # track the origin of the bibtex entry for debugging bibtex_source = BibTeXSource.CROSSREF.value authors = [ f"{author.get('given', '')} {author.get('family', '')}".strip() for author in message.get("author", []) ] publication_date = None if "published" in message and "date-parts" in message["published"]: date_parts = message["published"]["date-parts"][0] if len(date_parts) >= 3: # noqa: PLR2004 publication_date = datetime(date_parts[0], date_parts[1], date_parts[2]) elif len(date_parts) == 2: # noqa: PLR2004 publication_date = datetime(date_parts[0], date_parts[1], 1) elif len(date_parts) == 1: publication_date = datetime(date_parts[0], 1, 1) doc_details = DocDetails( key=None if not bibtex else bibtex.split("{")[1].split(",")[0], bibtex_type=CROSSREF_CONTENT_TYPE_TO_BIBTEX_MAPPING.get( message.get("type", "other"), "misc" ), bibtex=bibtex, authors=authors, publication_date=publication_date, year=message.get("published", {}).get("date-parts", [[None]])[0][0], volume=message.get("volume"), issue=message.get("issue"), publisher=message.get("publisher"), issn=message.get("ISSN", [None])[0], pages=message.get("page"), journal=( None if not message.get("container-title") else message["container-title"][0] ), url=message.get("URL"), title=None if not message.get("title") else message.get("title", [None])[0], citation_count=message.get("is-referenced-by-count"), doi=message.get("DOI"), other={}, # Initialize empty dict for other fields ) # Add any additional fields to the 'other' dict for key, value in ( message | {"client_source": ["crossref"], "bibtex_source": [bibtex_source]} ).items(): if key not in type(doc_details).model_fields: if key in doc_details.other: doc_details.other[key] = [doc_details.other[key], value] else: doc_details.other[key] = value return doc_details @retry( retry=retry_if_exception(make_flaky_ssl_error_predicate(CROSSREF_HOST)), before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING), stop=stop_after_attempt(5), ) async def get_doc_details_from_crossref( # noqa: PLR0912 client: httpx.AsyncClient, doi: str | None = None, authors: list[str] | None = None, title: str | None = None, title_similarity_threshold: float = 0.75, fields: Collection[str] | None = None, ) -> DocDetails | None: """ Get paper details from Crossref given a DOI or paper title. SEE: https://api.crossref.org/swagger-ui/index.html#/Works """ authors = authors or [] if doi is title is None: raise ValueError("Either a DOI or title must be provided.") if doi is not None and title is not None: title = None # Prefer DOI over title inputs_msg = f"DOI {doi}" if doi is not None else f"title {title}" url = f"{CROSSREF_BASE_URL}/works" if doi: url += f"/{quote(doi, safe='')}" params = {"mailto": get_crossref_mailto()} if title: params.update({"query.title": title, "rows": "1"}) if authors: params.update( {"query.author": " ".join([a.strip() for a in authors if len(a) > 1])} ) query_bibtex = True # note we only do field selection if querying on title if fields and title: # crossref has a special endpoint for bibtex, so we don't need to request it here if "bibtex" not in fields: query_bibtex = False params.update( { "select": ",".join( union_collections_to_ordered_list( [ CROSSREF_API_MAPPING[field] for field in fields if field in CROSSREF_API_MAPPING and field != "bibtex" ] ) ) } ) response = await client.get( url, params=params, headers=crossref_headers(), timeout=CROSSREF_API_REQUEST_TIMEOUT, ) try: response.raise_for_status() except httpx.HTTPStatusError as exc: raise DOINotFoundError(f"Could not find paper given {inputs_msg}.") from exc try: response_data = response.json() except json.JSONDecodeError as exc: # JSONDecodeError: Crossref didn't answer with JSON, perhaps HTML raise DOINotFoundError( # Use DOINotFoundError so we fall back to Google Scholar f"Crossref API did not return JSON for {inputs_msg}, instead it" f" responded with text: {response.text}" ) from exc if response_data["status"] == "failed": raise DOINotFoundError( f"Crossref API returned a failed status for {inputs_msg}." ) message: dict[str, Any] = response_data["message"] # restructure data if it comes back as a list result # it'll also be a list if we searched by title and it's empty if "items" in message: try: message = message["items"][0] except IndexError as e: raise DOINotFoundError( f"Crossref API did not return any items for {inputs_msg}." ) from e # since score is not consistent between queries, we need to rely on our own criteria # title similarity must be > title_similarity_threshold if ( doi is None and title and strings_similarity(message["title"][0], title) < title_similarity_threshold ): raise DOINotFoundError(f"Crossref results did not match for title {title!r}.") if doi is not None and message["DOI"] != doi: raise DOINotFoundError(f"DOI ({inputs_msg}) not found in Crossref") return await parse_crossref_to_doc_details(message, client, query_bibtex) @retry( stop=stop_after_attempt(3), before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING), wait=wait_exponential(multiplier=5, min=5), reraise=True, ) async def download_retracted_dataset( retraction_data_path: os.PathLike | str, ) -> None: """ Download the retraction dataset from Crossref. Saves the retraction dataset to `retraction_data_path`. """ url = f"https://api.labs.crossref.org/data/retractionwatch?{get_crossref_mailto()}" async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient(timeout=300) as client: response = await client.get(url) response.raise_for_status() logger.info( f"Retraction data was not cashed. Downloading retraction data from {url}..." ) async with await open_file(str(retraction_data_path), "wb") as f: async for chunk in response.aiter_bytes(chunk_size=1024): await f.write(chunk) if os.path.getsize(str(retraction_data_path)) == 0: # noqa: ASYNC240 raise RuntimeError("Retraction data is empty") class CrossrefProvider(DOIOrTitleBasedProvider): async def _query(self, query: TitleAuthorQuery | DOIQuery) -> DocDetails | None: if isinstance(query, DOIQuery): return await get_doc_details_from_crossref( doi=query.doi, client=query.client, fields=query.fields ) return await get_doc_details_from_crossref( title=query.title, authors=query.authors, client=query.client, title_similarity_threshold=query.title_similarity_threshold, fields=query.fields, ) ================================================ FILE: src/paperqa/clients/exceptions.py ================================================ from collections.abc import Callable import httpx class DOINotFoundError(Exception): def __init__(self, message="DOI not found") -> None: self.message = message super().__init__(self.message) def make_flaky_ssl_error_predicate(host: str) -> Callable[[BaseException], bool]: def predicate(exc: BaseException) -> bool: # > aiohttp.client_exceptions.ClientConnectorError: # > Cannot connect to host api.host.org:443 ssl:default # > [nodename nor servname provided, or not known] # SEE: https://github.com/aio-libs/aiohttp/blob/v3.10.5/aiohttp/client_exceptions.py#L193-L196 # Then we migrated to httpx return isinstance(exc, httpx.ConnectError) and exc.request.url.host == host return predicate ================================================ FILE: src/paperqa/clients/journal_quality.py ================================================ from __future__ import annotations import asyncio import csv import logging import os import tempfile from collections.abc import Awaitable, Callable, Sequence from pathlib import Path from typing import Any, ClassVar import anyio import httpx import httpx_aiohttp from pydantic import ValidationError from rich.progress import ( BarColumn, MofNCompleteColumn, Progress, TextColumn, TimeElapsedColumn, ) from paperqa.types import DocDetails from .client_models import JournalQuery, MetadataPostProcessor logger = logging.getLogger(__name__) DEFAULT_JOURNAL_QUALITY_CSV_PATH = ( Path(__file__).parent / "client_data" / "journal_quality.csv" ) # TODO: refresh script for journal quality data class JournalQualityPostProcessor(MetadataPostProcessor[JournalQuery]): # these will be deleted from any journal names before querying CASEFOLD_PHRASES_TO_REMOVE: ClassVar[list[str]] = ["amp;"] def __init__(self, journal_quality_path: os.PathLike | str | None = None) -> None: if journal_quality_path is None: # Construct the path relative to module self.journal_quality_path: str | os.PathLike = ( DEFAULT_JOURNAL_QUALITY_CSV_PATH ) else: self.journal_quality_path = journal_quality_path self.data: dict[str, Any] | None = None def load_data(self) -> None: self.data = {} with open(self.journal_quality_path, newline="", encoding="utf-8") as csvfile: for row in csv.DictReader(csvfile): self.data[row["clean_name"]] = int(row["quality"]) async def _process( self, query: JournalQuery, doc_details: DocDetails ) -> DocDetails: if not self.data: self.load_data() # TODO: not super scalable, but unless we need more than this we can just grugbrain journal_query = query.journal.casefold() for phrase in self.CASEFOLD_PHRASES_TO_REMOVE: journal_query = journal_query.replace(phrase, "") # docname can be blank since the validation will add it # remember, if both have docnames (i.e. key) they are # wiped and re-generated with resultant data return doc_details + DocDetails( doc_id=doc_details.doc_id, # ensure doc_id is preserved dockey=doc_details.dockey, # ensure dockey is preserved source_quality=max( self.data.get(journal_query, DocDetails.UNDEFINED_JOURNAL_QUALITY), # type: ignore[union-attr] self.data.get("the " + journal_query, DocDetails.UNDEFINED_JOURNAL_QUALITY), # type: ignore[union-attr] self.data.get(journal_query.replace("&", "and"), DocDetails.UNDEFINED_JOURNAL_QUALITY), # type: ignore[union-attr] ), ) def query_creator(self, doc_details: DocDetails, **kwargs) -> JournalQuery | None: try: return JournalQuery(journal=doc_details.journal, **kwargs) except ValidationError: logger.debug( "Must have a valid journal name to query journal quality data." ) return None # SEE: https://en.wikipedia.org/wiki/JUFO JUFO_PORTAL_DOWNLOAD_QUALITY_URL = ( "https://jfp.csc.fi/jufoportal_base/api/download?query=&isActive=true&col=Jufo_ID" "&col=Name&col=Abbreviation&col=Level&col=ISSNL&col=ISSN1&col=ISSN2&col=ISBN" "&col=Other_Title&col=Title_details&col=Continues&col=Continued_by&col=Website" "&col=Country&col=country_code&col=Publisher&col=Language&col=lang_code3" "&col=lang_code2&col=Year_Start&col=Year_End&col=isScientific&col=isProfessional" "&col=isGeneral&col=Type_fi&col=Type_sv&col=Type_en&col=Jufo_History" ) # Sometime in between 8/25/2025 and 1/27/2026, JUFO seemingly started using level 4 # for undefined journal quality. So let's map 4 to be our undefined JUFO_LEVEL_ALIASES = {4: DocDetails.UNDEFINED_JOURNAL_QUALITY} async def download_file( dest_path: str | os.PathLike, url: str = JUFO_PORTAL_DOWNLOAD_QUALITY_URL, client: httpx.AsyncClient | None = None, ) -> Path: dest_path = Path(dest_path) async def download(client_: httpx.AsyncClient) -> None: progress = Progress( TextColumn("[progress.description]{task.description}"), BarColumn(), TimeElapsedColumn(), ) async with client_.stream("GET", url, timeout=60) as response: response.raise_for_status() task_id = progress.add_task( f"Downloading {dest_path.name}", total=int(response.headers.get("Content-Length", 0)) or None, ) with progress: async with await anyio.open_file(dest_path, "wb") as f: async for chunk in response.aiter_bytes(chunk_size=2048): if not chunk: continue await f.write(chunk) progress.update(task_id, advance=len(chunk)) if client is None: async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as client: # noqa: PLR1704 await download(client) else: await download(client) return dest_path async def process_csv( file_path: str | os.PathLike, override_allowlist: Sequence[tuple[str, int]] | None = ( ("annual review of pathology", 2), ("annual review of pathology: mechanisms of disease", 2), ("biochimica et biophysica acta (bba) - bioenergetics", 1), ("biochimica et biophysica acta (bba) - biomembranes", 1), ("biochimica et biophysica acta (bba) - gene regulatory mechanisms", 1), ("biochimica et biophysica acta (bba) - general subjects", 1), ( "biochimica et biophysica acta (bba) - molecular and cell biology of lipids", 1, ), ("biochimica et biophysica acta (bba) - molecular basis of disease", 1), ("biochimica et biophysica acta (bba) - molecular cell research", 1), ("biochimica et biophysica acta (bba) - proteins and proteomics", 1), ("biochimica et biophysica acta (bba) - reviews on cancer", 1), ("bmc evolutionary biology", 2), ("pnas", 3), ("proceedings of the national academy of sciences", 3), ), override_blocklist: Sequence[tuple[str, int]] | None = (("scientific reports", 0),), records_callback: Callable[[Sequence[tuple[str, int]]], Awaitable] | None = None, ) -> list[tuple[str, int]]: async with await anyio.open_file(file_path, encoding="utf-8") as f: content = await f.read() lines = content.splitlines() progress = Progress( TextColumn("[progress.description]{task.description}"), BarColumn(), TimeElapsedColumn(), MofNCompleteColumn(), ) task_id = progress.add_task("Processing", total=len(lines) - 1) # Keys are case-insensitive, values are case-sensitive records: dict[tuple[str, int], tuple[str, int]] = {} with progress: for row in csv.DictReader(lines): level = ( int(row["Level"]) if str(row.get("Level", "")).isdigit() else DocDetails.UNDEFINED_JOURNAL_QUALITY ) data = (row["Name"], JUFO_LEVEL_ALIASES.get(level, level)) records[data[0].lower(), data[1]] = data progress.update(task_id, advance=1) for row_override in override_allowlist or []: records[row_override[0].lower(), row_override[1]] = row_override for row_override in override_blocklist or []: records.pop((row_override[0].lower(), row_override[1]), None) records_list = [records[key] for key in sorted(records)] if records_callback is not None: await records_callback(records_list) return records_list async def main() -> None: with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir: downloaded_path = await download_file( dest_path=Path(tmpdir) / "journal_quality.csv" ) records = await process_csv(downloaded_path) with DEFAULT_JOURNAL_QUALITY_CSV_PATH.open("w", encoding="utf-8") as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow(["clean_name", "quality"]) for name, quality in records: writer.writerow([name.lower(), quality]) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ================================================ FILE: src/paperqa/clients/openalex.py ================================================ from __future__ import annotations import logging import os from collections.abc import Collection from datetime import datetime from functools import cache from typing import Any from urllib.parse import quote import httpx from tenacity import ( AsyncRetrying, before_sleep_log, retry_if_exception, stop_after_attempt, ) from paperqa.types import DocDetails from paperqa.utils import BIBTEX_MAPPING, mutate_acute_accents, strings_similarity from .client_models import DOIOrTitleBasedProvider, DOIQuery, TitleAuthorQuery from .exceptions import DOINotFoundError OPENALEX_HOST = "api.openalex.org" OPENALEX_BASE_URL = f"https://{OPENALEX_HOST}" OPENALEX_API_REQUEST_TIMEOUT = float( os.environ.get("OPENALEX_API_REQUEST_TIMEOUT", "10.0") ) # seconds logger = logging.getLogger(__name__) # author_name will be FamilyName, GivenName Middle initial. (if available) # there is no standalone "FamilyName" or "GivenName" fields # this manually constructs the name into the format the other clients use def reformat_name(name: str) -> str: if "," not in name: return name family, given_names = (x.strip() for x in name.split(",", maxsplit=1)) # Return the reformatted name return f"{given_names} {family}" @cache def get_openalex_mailto() -> str | None: """Get the OpenAlex mailto address, if available.""" mailto_address = os.getenv("OPENALEX_MAILTO") if mailto_address is None: logger.warning( "OPENALEX_MAILTO environment variable not set." " your request may be deprioritized by OpenAlex." ) return mailto_address @cache def get_openalex_api_key() -> str | None: """ Get the OpenAlex API key from 'OPENALEX_API_KEY' if available, for premium features. SEE: https://github.com/ourresearch/openalex-api-tutorials/blob/main/notebooks/getting-started/premium.ipynb """ return os.getenv("OPENALEX_API_KEY") async def get_doc_details_from_openalex( # noqa: PLR0912 client: httpx.AsyncClient, doi: str | None = None, title: str | None = None, fields: Collection[str] | None = None, title_similarity_threshold: float = 0.75, ) -> DocDetails | None: """Get paper details from OpenAlex given a DOI or paper title. Args: client: Async HTTP client for any requests. doi: The DOI of the paper. title: The title of the paper. fields: Specific fields to include in the request. title_similarity_threshold: The threshold for title similarity. Returns: The details of the document if found, otherwise None. Raises: ValueError: If neither DOI nor title is provided. DOINotFoundError: If the paper cannot be found. """ mailto = get_openalex_mailto() params = {"mailto": mailto} if mailto else {} api_key = get_openalex_api_key() headers = {"api_key": api_key} if api_key else {} if doi is title is None: raise ValueError("Either a DOI or title must be provided.") url = f"{OPENALEX_BASE_URL}/works" if doi: # this looks wrong but it's now # will compile to a relative url similar to: # https://api.openalex.org/works/https://doi.org/10.7717/peerj.4375 url += f"/https://doi.org/{quote(doi, safe='')}" elif title: params["filter"] = f"title.search:{title}" if fields: params["select"] = ",".join(fields) try: # Seen on 11/4/2025 with OpenAlex and both a client-level timeout of 15-sec # and API request timeout of 15-sec, we repeatedly saw httpx.ConnectTimeout # being thrown for DOIs 10.1046/j.1365-2699.2003.00795 and 10.2147/cia.s3785, # even with up to 3 retries async for attempt in AsyncRetrying( retry=retry_if_exception( lambda exc: ( isinstance(exc, httpx.ReadTimeout) or ( isinstance(exc, httpx.HTTPStatusError) and exc.response.status_code == httpx.codes.INTERNAL_SERVER_ERROR ) ) ), before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING), stop=stop_after_attempt(3), ): with attempt: response = await client.get( url, params=params, headers=headers, timeout=OPENALEX_API_REQUEST_TIMEOUT, ) response.raise_for_status() except httpx.HTTPStatusError as exc: if response.status_code == httpx.codes.NOT_FOUND: raise DOINotFoundError( f"Could not find paper given DOI/title," f" response text was {response.text!r}." ) from exc raise # Can get 429'd by OpenAlex response_data = response.json() if response_data.get("status") == "failed": raise DOINotFoundError("OpenAlex API returned a failed status for the query.") results_data = response_data if params.get("filter") is not None: results_data = results_data["results"] if len(results_data) == 0: raise DOINotFoundError( "OpenAlex API did not return any items for the query." ) results_data = results_data[0] # openalex keeps the DOI prefix on (we remove) if results_data.get("doi"): results_data["doi"] = results_data["doi"].removeprefix("https://doi.org/") if ( doi is None and title and strings_similarity(results_data.get("title", ""), title) < title_similarity_threshold ): raise DOINotFoundError(f"OpenAlex results did not match for title {title!r}.") if doi and results_data.get("doi") != doi: raise DOINotFoundError(f"DOI {doi!r} not found in OpenAlex.") return parse_openalex_to_doc_details(results_data) def parse_openalex_to_doc_details(message: dict[str, Any]) -> DocDetails: """Parse OpenAlex API response to DocDetails. Args: message: The OpenAlex API response message. Returns: Parsed document details. """ raw_author_names = [ authorship.get("raw_author_name", "") for authorship in message.get("authorships") or [] # Handle None authorships if authorship ] sanitized_authors = [ mutate_acute_accents(text=reformat_name(author), replace=True) for author in raw_author_names ] primary_location = message.get("primary_location") or {} source = primary_location.get("source") or {} publisher = source.get("host_organization_name", None) journal = source.get("display_name", None) issn = source.get("issn_l", None) volume = message.get("biblio", {}).get("volume", None) issue = message.get("biblio", {}).get("issue", None) pages = message.get("biblio", {}).get("last_page", None) doi = message.get("doi") title = message.get("title") citation_count = message.get("cited_by_count") publication_year = message.get("publication_year") best_oa_location = message.get("best_oa_location") or {} pdf_url = best_oa_location.get("pdf_url", None) oa_license = best_oa_location.get("license", None) publication_date_str = message.get("publication_date", "") try: publication_date = ( datetime.fromisoformat(publication_date_str) if publication_date_str else None ) except ValueError: publication_date = None bibtex_type = BIBTEX_MAPPING.get(message.get("type") or "other", "misc") return DocDetails( key=None, bibtex_type=bibtex_type, bibtex=None, authors=sanitized_authors, publication_date=publication_date, year=publication_year, volume=volume, issue=issue, publisher=publisher, issn=issn, pages=pages, journal=journal, url=doi, title=title, citation_count=citation_count, doi=doi, license=oa_license, pdf_url=pdf_url, other=message, ) class OpenAlexProvider(DOIOrTitleBasedProvider): """An open source provider of scholarly documents. Includes information on work, researchers, institutions, journals, and research topics. """ async def get_doc_details( self, doi: str, client: httpx.AsyncClient, fields: Collection[str] | None = None ) -> DocDetails | None: """Get document details by DOI. Args: doi: The DOI of the document. client: Async HTTP client for any requests. fields: Specific fields to include in the request. Returns: The document details if found, otherwise None. """ return await get_doc_details_from_openalex( doi=doi, client=client, fields=fields ) async def search_by_title( self, query: str, client: httpx.AsyncClient, title_similarity_threshold: float = 0.75, fields: Collection[str] | None = None, ) -> DocDetails | None: """Search for document details by title. Args: query: The title query for the document. client: Async HTTP client for any requests. title_similarity_threshold: Threshold for title similarity. fields: Specific fields to include in the request. Returns: The document details if found, otherwise None. """ return await get_doc_details_from_openalex( title=query, client=client, title_similarity_threshold=title_similarity_threshold, fields=fields, ) async def _query(self, query: TitleAuthorQuery | DOIQuery) -> DocDetails | None: """Query the OpenAlex API via the provided DOI or title. Args: query: The query containing either a DOI or title. DOI is prioritized over title. Returns: The document details if found, otherwise None. """ if isinstance(query, DOIQuery): return await self.get_doc_details( doi=query.doi, client=query.client, fields=query.fields ) return await self.search_by_title( query=query.title, client=query.client, title_similarity_threshold=query.title_similarity_threshold, fields=query.fields, ) ================================================ FILE: src/paperqa/clients/retractions.py ================================================ from __future__ import annotations import csv import datetime import logging import os from pydantic import ValidationError from paperqa.types import DocDetails from .client_models import DOIQuery, MetadataPostProcessor from .crossref import download_retracted_dataset logger = logging.getLogger(__name__) class RetractionDataPostProcessor(MetadataPostProcessor[DOIQuery]): RETRACTION_CACHE_DAYS: int = -1 # Number of days to cache, -1 is keep forever def __init__(self, retraction_data_path: os.PathLike | str | None = None) -> None: if retraction_data_path is None: # Construct the path relative to module self.retraction_data_path = str( os.path.join( os.path.dirname(__file__), "client_data", "retractions.csv" ) ) else: self.retraction_data_path = str(retraction_data_path) self.retraction_filter: str = "Retraction" self.doi_set: set[str] = set() self.columns: list[str] = [ "RetractionDOI", "OriginalPaperDOI", "RetractionNature", ] def _has_cache_expired(self) -> bool: if self.RETRACTION_CACHE_DAYS < 0: return False creation_time = os.path.getctime(self.retraction_data_path) file_creation_date = datetime.datetime.fromtimestamp(creation_time).replace( tzinfo=datetime.UTC ) current_time = datetime.datetime.now(datetime.UTC) time_difference = current_time - file_creation_date return time_difference > datetime.timedelta(days=self.RETRACTION_CACHE_DAYS) def _is_csv_cached(self) -> bool: return os.path.exists(self.retraction_data_path) def _filter_dois(self) -> None: with open(self.retraction_data_path, newline="", encoding="utf-8") as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile) for row in reader: if row[self.columns[2]] == self.retraction_filter: self.doi_set.add(row[self.columns[0]]) self.doi_set.add(row[self.columns[1]]) async def load_data(self) -> None: if not self._is_csv_cached() or self._has_cache_expired(): await download_retracted_dataset(self.retraction_data_path) self._filter_dois() if not self.doi_set: raise RuntimeError("Retraction data was not found.") async def _process(self, query: DOIQuery, doc_details: DocDetails) -> DocDetails: if not self.doi_set: await self.load_data() return doc_details + DocDetails( doc_id=doc_details.doc_id, # ensure doc_id is preserved dockey=doc_details.dockey, # ensure dockey is preserved is_retracted=query.doi in self.doi_set, ) def query_creator(self, doc_details: DocDetails, **kwargs) -> DOIQuery | None: try: return DOIQuery(doi=doc_details.doi, **kwargs) except ValidationError: logger.debug( f"Must have a valid DOI to query retraction data:{doc_details.doi} " ) return None ================================================ FILE: src/paperqa/clients/semantic_scholar.py ================================================ from __future__ import annotations import logging import os from collections.abc import Collection from datetime import datetime from enum import IntEnum, auto from functools import partial from http import HTTPStatus from itertools import starmap from typing import Any import httpx from lmi.utils import SEMANTIC_SCHOLAR_KEY_HEADER from tenacity import before_sleep_log, retry, retry_if_exception, stop_after_attempt from paperqa.types import BibTeXSource, DocDetails from paperqa.utils import ( _get_with_retrying, clean_upbibtex, is_retryable, strings_similarity, union_collections_to_ordered_list, ) from .client_models import DOIOrTitleBasedProvider, DOIQuery, TitleAuthorQuery from .crossref import doi_to_bibtex from .exceptions import DOINotFoundError, make_flaky_ssl_error_predicate logger = logging.getLogger(__name__) # map from S2 fields to those in the DocDetails model # allows users to specify which fields to include in the response SEMANTIC_SCHOLAR_API_MAPPING: dict[str, Collection[str]] = { "title": {"title"}, "doi": {"externalIds"}, "authors": {"authors"}, "publication_date": {"publicationDate"}, "year": {"year"}, "volume": {"journal"}, "pages": {"journal"}, "journal": {"journal"}, "url": {"url"}, "pdf_url": {"openAccessPdf"}, "bibtex": {"citationStyles"}, "doi_url": {"url"}, "other": {"isOpenAccess", "influentialCitationCount", "publicationTypes", "venue"}, "citation_count": {"citationCount"}, "source_quality": {"journal"}, } SEMANTIC_SCHOLAR_API_REQUEST_TIMEOUT = float( os.environ.get("SEMANTIC_SCHOLAR_API_REQUEST_TIMEOUT", "10.0") ) # seconds SEMANTIC_SCHOLAR_API_FIELDS: str = ",".join( union_collections_to_ordered_list(SEMANTIC_SCHOLAR_API_MAPPING.values()) ) SEMANTIC_SCHOLAR_HOST = "api.semanticscholar.org" SEMANTIC_SCHOLAR_BASE_URL = f"https://{SEMANTIC_SCHOLAR_HOST}" class SemanticScholarSearchType(IntEnum): DEFAULT = auto() PAPER = auto() PAPER_RECOMMENDATIONS = auto() DOI = auto() FUTURE_CITATIONS = auto() PAST_REFERENCES = auto() GOOGLE = auto() MATCH = auto() def make_url_params( # noqa: PLR0911 self, params: dict[str, Any], query: str = "", offset: int = 0, limit: int = 1, include_base_url: bool = True, ) -> tuple[str, dict[str, Any]]: """ Make the target URL and in-place update the input URL parameters. Args: params: URL parameters to in-place update. query: Either a search query or a Semantic Scholar paper ID. offset: Offset to place in the URL parameters for the default search type. limit: Limit to place in the URL parameters for some search types. include_base_url: Set True (default) to include the base URL. Returns: Two-tuple of URL and URL parameters. """ base = SEMANTIC_SCHOLAR_BASE_URL if include_base_url else "" if self == SemanticScholarSearchType.DEFAULT: params["query"] = query.replace("-", " ") params["offset"] = offset params["limit"] = limit return f"{base}/graph/v1/paper/search", params if self == SemanticScholarSearchType.PAPER: return f"{base}/graph/v1/paper/{query}", params if self == SemanticScholarSearchType.PAPER_RECOMMENDATIONS: return f"{base}/recommendations/v1/papers/forpaper/{query}", params if self == SemanticScholarSearchType.DOI: return f"{base}/graph/v1/paper/DOI:{query}", params if self == SemanticScholarSearchType.FUTURE_CITATIONS: params["limit"] = limit return f"{base}/graph/v1/paper/{query}/citations", params if self == SemanticScholarSearchType.PAST_REFERENCES: params["limit"] = limit return f"{base}/graph/v1/paper/{query}/references", params if self == SemanticScholarSearchType.GOOGLE: params["limit"] = 1 return f"{base}/graph/v1/paper/search", params if self == SemanticScholarSearchType.MATCH: return f"{base}/graph/v1/paper/search/match", params raise NotImplementedError @retry( retry=retry_if_exception(make_flaky_ssl_error_predicate(SEMANTIC_SCHOLAR_HOST)), before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING), stop=stop_after_attempt(5), ) async def _s2_get_with_retrying(url: str, **get_kwargs) -> dict[str, Any]: return await _get_with_retrying( url=url, headers=get_kwargs.pop("headers", {}) or semantic_scholar_headers(), timeout=get_kwargs.pop("timeout", SEMANTIC_SCHOLAR_API_REQUEST_TIMEOUT), # On 7/21/2025, flaky ClientResponseError was seen with 'citations' traversals on # paper ID 3516396ffa1fd32d4327e199d9b97ec67dc0439a with DOI 10.1126/science.2821624 # > aiohttp.client_exceptions.ClientResponseError: 403, message='Forbidden' retry_predicate=partial( is_retryable, additional_status_codes={HTTPStatus.FORBIDDEN} ), **get_kwargs, ) def s2_authors_match(authors: list[str], data: dict) -> bool: """Check if the authors in the data match the authors in the paper.""" AUTHOR_NAME_MIN_LENGTH = 2 s2_authors_noinit = [ " ".join([w for w in a["name"].split() if len(w) > AUTHOR_NAME_MIN_LENGTH]) for a in data["authors"] ] authors_noinit = [ " ".join([w for w in a.split() if len(w) > AUTHOR_NAME_MIN_LENGTH]) for a in authors ] # Note: we expect the number of authors to be possibly different return any( starmap( lambda x, y: x in y or y in x, zip(s2_authors_noinit, authors_noinit, strict=False), # noqa: FURB120 ) ) async def parse_s2_to_doc_details( paper_data: dict[str, Any], client: httpx.AsyncClient ) -> DocDetails: bibtex_source = BibTeXSource.SELF_GENERATED.value if "data" in paper_data: paper_data = paper_data["data"][0] # ArXiV check goes 1st to override another DOI if "ArXiv" in paper_data["externalIds"]: doi = "10.48550/arXiv." + paper_data["externalIds"]["ArXiv"] elif "DOI" in paper_data["externalIds"]: doi = paper_data["externalIds"]["DOI"] else: raise DOINotFoundError(f"Could not find DOI for {paper_data}.") # Should we give preference to auto-generation? if not ( bibtex := clean_upbibtex(paper_data.get("citationStyles", {}).get("bibtex", "")) ): try: bibtex = await doi_to_bibtex(doi, client) bibtex_source = BibTeXSource.CROSSREF.value except DOINotFoundError: bibtex = None else: bibtex_source = BibTeXSource.SEMANTIC_SCHOLAR.value publication_date = None if paper_data.get("publicationDate"): publication_date = datetime.strptime(paper_data["publicationDate"], "%Y-%m-%d") journal_data = paper_data.get("journal") or {} maybe_pdf_url = (paper_data.get("openAccessPdf") or {}).get("url") doc_details = DocDetails( key=None if not bibtex else bibtex.split("{")[1].split(",")[0], bibtex_type="article", # s2 should be basically all articles bibtex=bibtex, authors=[author["name"] for author in paper_data.get("authors", [])], publication_date=publication_date, year=paper_data.get("year"), volume=journal_data.get("volume"), pages=journal_data.get("pages"), journal=journal_data.get("name"), url=maybe_pdf_url, pdf_url=maybe_pdf_url, title=paper_data.get("title"), citation_count=paper_data.get("citationCount"), doi=doi, other={}, # Initialize empty dict for other fields ) # Add any additional fields to the 'other' dict for key, value in ( paper_data | {"client_source": ["semantic_scholar"], "bibtex_source": [bibtex_source]} ).items(): if key not in type(doc_details).model_fields: doc_details.other[key] = value return doc_details def semantic_scholar_headers() -> dict[str, str]: """Semantic Scholar API key if available, otherwise nothing.""" if api_key := os.environ.get("SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY"): return {SEMANTIC_SCHOLAR_KEY_HEADER: api_key} logger.warning( "SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY environment variable not set. Semantic Scholar API" " rate limits may apply." ) return {} HIGH_TITLE_SIMILARITY_THRESHOLD = 1.0 async def s2_title_search( title: str, client: httpx.AsyncClient, authors: list[str] | None = None, title_similarity_threshold: float = 0.75, fields: str = SEMANTIC_SCHOLAR_API_FIELDS, ) -> DocDetails: """Reconcile DOI from Semantic Scholar - which only checks title. So we manually check authors.""" if authors is None: authors = [] endpoint, params = SemanticScholarSearchType.MATCH.make_url_params( params={"query": title, "fields": fields} ) data = await _s2_get_with_retrying( url=endpoint, params=params, client=client, http_exception_mappings={ HTTPStatus.NOT_FOUND: DOINotFoundError(f"Could not find DOI for {title}.") }, ) # In case we matched >1, sort by similarity of title try: title_similarity, result = max( # need to check if nested under a 'data' key or not (depends on filtering) (strings_similarity(entry["title"], title), entry) for entry in data.get("data", data) ) except ValueError as exc: # ValueError: S2 may return {"data": []} causing max() on an empty iterable to # throw a ValueError raise DOINotFoundError(f"No results found for title {title}.") from exc except (KeyError, IndexError) as exc: raise DOINotFoundError( f"Unexpected Semantic Scholar search/match endpoint shape for title {title}" f" given data {data}." ) from exc if authors: if title_similarity < HIGH_TITLE_SIMILARITY_THRESHOLD and not s2_authors_match( authors, data=result ): raise DOINotFoundError( f"Semantic scholar results did not match for {title!r} - author and title disagreement." ) if title_similarity < title_similarity_threshold: raise DOINotFoundError( f"Semantic scholar results did not match for {title!r} - title disagreement." ) elif title_similarity < HIGH_TITLE_SIMILARITY_THRESHOLD: raise DOINotFoundError( f"Semantic scholar results did not match for {title!r} - title disagreement and no authors provided." ) return await parse_s2_to_doc_details(data, client) @retry( retry=retry_if_exception(make_flaky_ssl_error_predicate(SEMANTIC_SCHOLAR_HOST)), before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING), stop=stop_after_attempt(5), ) async def get_s2_doc_details_from_doi( doi: str | None, client: httpx.AsyncClient, fields: Collection[str] | None = None, ) -> DocDetails: """Get paper details from Semantic Scholar given a DOI.""" # should always be string, runtime error catch if doi is None: raise ValueError("Valid DOI must be provided.") if fields: s2_fields = ",".join( union_collections_to_ordered_list( SEMANTIC_SCHOLAR_API_MAPPING[f] for f in fields if f in SEMANTIC_SCHOLAR_API_MAPPING ) ) else: s2_fields = SEMANTIC_SCHOLAR_API_FIELDS return await parse_s2_to_doc_details( paper_data=await _s2_get_with_retrying( url=f"{SEMANTIC_SCHOLAR_BASE_URL}/graph/v1/paper/DOI:{doi}", params={"fields": s2_fields}, client=client, http_exception_mappings={ HTTPStatus.NOT_FOUND: DOINotFoundError(f"Could not find DOI for {doi}.") }, ), client=client, ) async def get_s2_doc_details_from_title( title: str | None, client: httpx.AsyncClient, authors: list[str] | None = None, fields: Collection[str] | None = None, title_similarity_threshold: float = 0.75, ) -> DocDetails: """Get paper details from Semantic Scholar given a title. Optionally match against authors if provided. """ if title is None: raise ValueError("Valid title must be provided.") if authors is None: authors = [] if fields: s2_fields = ",".join( union_collections_to_ordered_list( SEMANTIC_SCHOLAR_API_MAPPING[f] for f in fields if f in SEMANTIC_SCHOLAR_API_MAPPING ) ) else: s2_fields = SEMANTIC_SCHOLAR_API_FIELDS return await s2_title_search( title, authors=authors, client=client, title_similarity_threshold=title_similarity_threshold, fields=s2_fields, ) class SemanticScholarProvider(DOIOrTitleBasedProvider): async def _query(self, query: TitleAuthorQuery | DOIQuery) -> DocDetails | None: if isinstance(query, DOIQuery): return await get_s2_doc_details_from_doi( doi=query.doi, client=query.client, fields=query.fields ) return await get_s2_doc_details_from_title( title=query.title, authors=query.authors, client=query.client, title_similarity_threshold=query.title_similarity_threshold, fields=query.fields, ) ================================================ FILE: src/paperqa/clients/unpaywall.py ================================================ from __future__ import annotations import os from datetime import datetime from http import HTTPStatus from typing import Literal from urllib.parse import quote import httpx from pydantic import BaseModel, ConfigDict, ValidationError from paperqa.types import DocDetails from paperqa.utils import _get_with_retrying, strings_similarity from .client_models import DOIOrTitleBasedProvider, DOIQuery, TitleAuthorQuery from .exceptions import DOINotFoundError UNPAYWALL_BASE_URL = "https://api.unpaywall.org/v2/" UNPAYWALL_TIMEOUT = float(os.environ.get("UNPAYWALL_TIMEOUT", "10.0")) # seconds class Author(BaseModel): model_config = ConfigDict(extra="allow") family: str | None = None given: str | None = None sequence: str | None = None affiliation: list[dict[str, str]] | None = None class BestOaLocation(BaseModel): model_config = ConfigDict(extra="allow") updated: datetime | Literal["deprecated"] | None = None url: str | None = None url_for_pdf: str | None = None url_for_landing_page: str | None = None evidence: str | Literal["deprecated"] | None = None # noqa: PYI051 license: str | None = None version: str | None = None host_type: str | None = None is_best: bool | None = None pmh_id: str | None = None endpoint_id: str | None = None repository_institution: str | None = None oa_date: str | None = None class UnpaywallResponse(BaseModel): doi: str doi_url: str | None = None title: str | None = None genre: str | None = None is_paratext: bool | None = None published_date: str | None = None year: int | None = None journal_name: str | None = None journal_issns: str | None = None journal_issn_l: str | None = None journal_is_oa: bool | None = None journal_is_in_doaj: bool | None = None publisher: str | None = None is_oa: bool oa_status: str | None = None has_repository_copy: bool | None = None best_oa_location: BestOaLocation | None = None updated: datetime | None = None z_authors: list[Author] | None = None class SearchResponse(BaseModel): response: UnpaywallResponse score: float snippet: str class SearchResults(BaseModel): results: list[SearchResponse] elapsed_seconds: float class UnpaywallProvider(DOIOrTitleBasedProvider): async def get_doc_details(self, doi: str, client: httpx.AsyncClient) -> DocDetails: try: results = UnpaywallResponse( **( await _get_with_retrying( url=( f"{UNPAYWALL_BASE_URL}{doi}" f"?email={os.environ.get('UNPAYWALL_EMAIL', 'example@papercrow.ai')}" ), client=client, timeout=UNPAYWALL_TIMEOUT, http_exception_mappings={ HTTPStatus.NOT_FOUND: DOINotFoundError( f"Unpaywall not find DOI for {doi}." ) }, ) ) ) except ValidationError as e: raise DOINotFoundError( f"Unpaywall results returned with a bad schema for DOI {doi!r}." ) from e return self._create_doc_details(results) async def search_by_title( self, query: str, client: httpx.AsyncClient, title_similarity_threshold: float = 0.75, ) -> DocDetails: try: results = SearchResults( **( await _get_with_retrying( url=( f"{UNPAYWALL_BASE_URL}search?query={quote(query)}" f"&email={os.environ.get('UNPAYWALL_EMAIL', 'example@papercrow.ai')}" ), client=client, timeout=UNPAYWALL_TIMEOUT, http_exception_mappings={ HTTPStatus.NOT_FOUND: DOINotFoundError( f"Could not find DOI for {query}." ) }, ) ) ).results except ValidationError as e: raise DOINotFoundError( f"Unpaywall results returned with a bad schema for title {query!r}." ) from e if not results: raise DOINotFoundError( f"Unpaywall results did not match for title {query!r}." ) details = self._create_doc_details(results[0].response) if ( strings_similarity( details.title or "", query, ) < title_similarity_threshold ): raise DOINotFoundError( f"Unpaywall results did not match for title {query!r}." ) return details def _create_doc_details(self, data: UnpaywallResponse) -> DocDetails: # extract pdf location if present pdf_url: str | None = None license: str | None = None # noqa: A001 if data.best_oa_location: pdf_url = data.best_oa_location.url_for_pdf license = data.best_oa_location.license # noqa: A001 return DocDetails( authors=[ f"{author.given} {author.family}" for author in data.z_authors or [] ], publication_date=( None if not data.published_date else datetime.strptime(data.published_date, "%Y-%m-%d") ), year=data.year, journal=data.journal_name, publisher=data.publisher, url=None if not data.best_oa_location else data.best_oa_location.url, title=data.title, doi=data.doi, doi_url=data.doi_url, license=license, pdf_url=pdf_url, other={ "genre": data.genre, "is_paratext": data.is_paratext, "journal_issns": data.journal_issns, "journal_issn_l": data.journal_issn_l, "journal_is_oa": data.journal_is_oa, "journal_is_in_doaj": data.journal_is_in_doaj, "is_oa": data.is_oa, "oa_status": data.oa_status, "has_repository_copy": data.has_repository_copy, "best_oa_location": ( None if not data.best_oa_location else data.best_oa_location.model_dump() ), }, ) async def _query(self, query: TitleAuthorQuery | DOIQuery) -> DocDetails | None: if isinstance(query, DOIQuery): return await self.get_doc_details(doi=query.doi, client=query.client) return await self.search_by_title( query=query.title, client=query.client, title_similarity_threshold=query.title_similarity_threshold, ) ================================================ FILE: src/paperqa/configs/clinical_trials.json ================================================ { "answer": { "evidence_k": 15, "answer_max_sources": 5, "max_concurrent_requests": 10 }, "agent": { "tool_names": [ "gather_evidence", "paper_search", "gen_answer", "clinical_trials_search", "complete" ] }, "parsing": { "use_doc_details": true, "reader_config": { "chunk_chars": 9000, "overlap": 750 } } } ================================================ FILE: src/paperqa/configs/contracrow.json ================================================ { "llm": "claude-3-5-sonnet-20240620", "llm_config": null, "summary_llm": "claude-3-5-sonnet-20240620", "summary_llm_config": null, "embedding": "hybrid-text-embedding-3-large", "embedding_config": null, "temperature": 0.0, "batch_size": 1, "texts_index_mmr_lambda": 1.0, "verbosity": 0, "answer": { "evidence_k": 30, "evidence_retrieval": true, "evidence_summary_length": "about 300 words", "evidence_skip_summary": false, "answer_max_sources": 15, "answer_length": "about 200 words, but can be longer", "max_concurrent_requests": 4, "answer_filter_extra_background": false }, "parsing": { "use_doc_details": true, "reader_config": { "chunk_chars": 7000, "overlap": 250 }, "citation_prompt": "Provide the citation for the following text in MLA Format. 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This answer will go directly onto Wikipedia, so do not add any extraneous information. Do not reference this prompt or your context. Do not include general summary information, it will be provided in an \"Overview\" section. Do not include the section title in your output. Avoid using adverb phrases like \"furthermore\", \"additionally\", and \"moreover\".\n\nAnswer ({answer_length}):", "select": "Select papers that may help answer the question below. Papers are listed as $KEY: $PAPER_INFO. Return a list of keys, separated by commas. Return \"None\", if no papers are applicable. Choose papers that are relevant, from reputable sources, and timely (if the question requires timely information).\n\nQuestion: {question}\n\nPapers: {papers}\n\nSelected keys:", "pre": null, "post": null, "system": "Answer in a direct and concise tone.", "use_json": true, "summary_json": "Excerpt from {citation}\n\n----\n\n{text}\n\n----\n\nQuestion: {question}\n\n", "summary_json_system": "Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. The excerpt may be irrelevant. 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If you do not have enough evidence to generate a good answer, you can:\n- Search for more papers (preferred)\n- Collect papers cited by previous evidence (preferred)\n- Gather more evidence using a different phrase\nIf you search for more papers or collect new papers cited by previous evidence, remember to gather evidence again. Once you have five or more pieces of evidence from multiple sources, or you have tried a few times, call the {complete_tool_name} tool to terminate. The current status of evidence/papers/cost is {status}", "search_count": 12, "timeout": 500.0, "tool_names": null } } ================================================ FILE: src/paperqa/contrib/__init__.py ================================================ from .zotero import ZoteroDB __all__ = ["ZoteroDB"] ================================================ FILE: src/paperqa/contrib/openreview_paper_helper.py ================================================ import json import logging import os from pathlib import Path from typing import Any import anyio import httpx import httpx_aiohttp from aviary.core import Message from lmi import LiteLLMModel from pydantic import BaseModel, Field from paperqa import Docs, Settings try: import openreview except ImportError: openreview = None logger = logging.getLogger(__name__) class PaperSuggestion(BaseModel): submission_id: str = Field(description="The ID of the submission") explanation: str = Field(description="Reasoning for why this paper is relevant") class RelevantPapersResponse(BaseModel): suggested_papers: list[PaperSuggestion] = Field( description="List of suggested papers with their IDs and explanations" ) reasoning_step_by_step: str = Field( description="Step-by-step reasoning for the selection" ) RELEVANT_PAPERS_SCHEMA = RelevantPapersResponse.model_json_schema() class OpenReviewPaperHelper: def __init__( self, settings: Settings, venue_id: str | None = "ICLR.cc/2025/Conference", username: str | None = None, password: str | None = None, ) -> None: self.settings = settings Path(settings.agent.index.paper_directory).mkdir(parents=True, exist_ok=True) if openreview is None: raise ImportError( "openreview requires the 'openreview-py' extra. Please run: `pip" " install paper-qa[openreview]`." ) self.client = openreview.api.OpenReviewClient( baseurl="https://api2.openreview.net", username=username or os.getenv("OPENREVIEW_USERNAME"), password=password or os.getenv("OPENREVIEW_PASSWORD"), ) self.venue_id = venue_id self.llm_model = LiteLLMModel( name=self.settings.llm, config=self.settings.llm_config ) def get_venues(self) -> list[str]: """Get list of available venues.""" return self.client.get_group(id="venues").members def get_submissions(self) -> list[Any]: """Get all submissions for the current venue.""" logger.info(f"Fetching submissions for venue {self.venue_id}") return self.client.get_all_notes(content={"venueid": self.venue_id}) def create_submission_string(self, submissions: list[Any]) -> str: """Creates a string containing the id, title, and abstract of all submissions.""" submission_info_string = "" for submission in submissions: paper = { "submission_id": submission.id, "title": submission.content["title"]["value"], "abstract": submission.content["abstract"]["value"], } submission_info_string += f"{paper}\n" return submission_info_string async def fetch_relevant_papers(self, question: str) -> dict[str, Any]: """Get relevant papers for a given question using LLM.""" submissions = self.get_submissions() submission_string = self.create_submission_string(submissions) chunk_size = self.settings.parsing.reader_config["chunk_chars"] if len(submission_string) > chunk_size: chunks = [ submission_string[i : i + chunk_size] for i in range(0, len(submission_string), chunk_size) ] else: chunks = [submission_string] relevant_papers = [] for chunk in chunks: logger.info(f"Fetching relevant papers for question: {question}") relevant_papers += await self._get_relevant_papers_chunk(question, chunk) subs = [s for s in submissions if s.id in set(relevant_papers)] await self.download_papers(subs) return {sub.id: sub for sub in subs} async def _get_relevant_papers_chunk(self, question: str, chunk: str) -> list[Any]: prompt = ( chunk + "You are the helper model that aims to get up to 20 most relevant papers" " for the user's question. " + "User's question:\n" ) response = await self.llm_model.call_single( messages=[Message(role="user", content=prompt + question)], output_type=RELEVANT_PAPERS_SCHEMA, ) content = json.loads(str(response.text)) return [p["submission_id"] for p in content["suggested_papers"]] async def download_papers(self, submissions: list[Any]) -> None: """Download PDFs for given submissions.""" downloaded_papers = Path( # noqa: ASYNC240 self.settings.agent.index.paper_directory ).rglob("*.pdf") downloaded_ids = [p.stem for p in downloaded_papers] logger.info("Downloading PDFs for relevant papers.") for submission in submissions: if submission.id not in downloaded_ids: await self._download_pdf(submission) async def _download_pdf(self, submission: Any) -> bool: """Download a single PDF.""" pdf_link = f"https://openreview.net/{submission.content['pdf']['value']}" async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as client: response = await client.get(pdf_link) if response.status_code == httpx.codes.OK.value: async with await anyio.open_file( f"{self.settings.agent.index.paper_directory}/{submission.id}.pdf", "wb" ) as f: await f.write(response.content) return True logger.warning( f"Failed to download the PDF. Status code: {response.status_code}, text:" f" {response.text}" ) return False async def aadd_docs( self, subs: dict[str, Any] | None = None, docs: Docs | None = None ) -> Docs: if docs is None: docs = Docs() for doc_path in Path( # noqa: ASYNC240 self.settings.agent.index.paper_directory ).rglob("*.pdf"): sub = subs.get(doc_path.stem) if subs is not None else None if sub: await docs.aadd( doc_path, settings=self.settings, citation=sub.content["_bibtex"]["value"], title=sub.content["title"]["value"], doi="None", authors=sub.content["authors"]["value"], ) else: await docs.aadd(doc_path, settings=self.settings) return docs ================================================ FILE: src/paperqa/contrib/zotero.py ================================================ """This module gets PDF files from the user's Zotero library.""" import asyncio import logging import os from collections.abc import Awaitable from pathlib import Path from typing import cast from paperqa_pymupdf import parse_pdf_to_pages from pydantic import BaseModel try: from pyzotero import zotero except ImportError as e: raise ImportError( "zotero requires the 'zotero' extra for 'pyzotero'. Please:" " `pip install paper-qa[zotero]`." ) from e from paperqa.paths import PAPERQA_DIR from paperqa.readers import PDFParserFn class ZoteroPaper(BaseModel): """A paper from Zotero. Attributes: ---------- key : str The citation key. title : str The title of the item. pdf : Path The path to the PDF for the item (pass to `paperqa.Docs`) num_pages : int The number of pages in the PDF. zotero_key : str The Zotero key for the item. details : dict The full item details from Zotero. """ key: str title: str pdf: Path num_pages: int zotero_key: str details: dict def __str__(self) -> str: """Return the title of the paper.""" return ( f'ZoteroPaper(\n key = "{self.key}",\ntitle = "{self.title}",\n pdf =' f' "{self.pdf}",\n num_pages = {self.num_pages},\n zotero_key =' f' "{self.zotero_key}",\n details = ...\n)' ) class ZoteroDB(zotero.Zotero): """An extension of pyzotero.zotero.Zotero to interface with paperqa. This class automatically reads in your `ZOTERO_USER_ID` and `ZOTERO_API_KEY` from your environment variables. If you do not have these, see step 2 of https://github.com/urschrei/pyzotero#quickstart. This class will download PDFs from your Zotero library and store them in `~/.paperqa/zotero` by default. To use this class, call the `iterate` method, which returns a `paperqa.Docs` object. """ def __init__( self, *, library_type: str = "user", library_id: str | None = None, api_key: str | None = None, storage: str | os.PathLike | None = None, parse_pdf: PDFParserFn = parse_pdf_to_pages, **kwargs, ): self.logger = logging.getLogger("ZoteroDB") if library_id is None: self.logger.info("Attempting to get ZOTERO_USER_ID from `os.environ`...") if "ZOTERO_USER_ID" not in os.environ: raise ValueError( "ZOTERO_USER_ID not set. Please navigate to" " https://www.zotero.org/settings/keys and get your user ID" " from the text 'Your userID for use in API calls is [XXXXXX]'." " Then, set the environment variable ZOTERO_USER_ID to this value." ) library_id = os.environ["ZOTERO_USER_ID"] if api_key is None: self.logger.info("Attempting to get ZOTERO_API_KEY from `os.environ`...") if "ZOTERO_API_KEY" not in os.environ: raise ValueError( "ZOTERO_API_KEY not set. Please navigate to" " https://www.zotero.org/settings/keys and create a new API key" " with access to your library." " Then, set the environment variable ZOTERO_API_KEY to this value." ) api_key = os.environ["ZOTERO_API_KEY"] self.logger.info(f"Using library ID: {library_id} with type: {library_type}.") if storage is None: storage = PAPERQA_DIR / "zotero" self.logger.info(f"Using cache location: {storage}") self.storage = Path(storage) self._parse_pdf = parse_pdf super().__init__( library_type=library_type, library_id=library_id, api_key=api_key, **kwargs ) def get_pdf(self, item: dict) -> Path | None: """Gets a filename for a given Zotero key for a PDF. If the PDF is not found locally, the PDF will be downloaded to a local file at the correct key. If no PDF exists for the file, None is returned. Parameters ---------- item : dict An item from `pyzotero`. Should have a `key` field, and also have an entry `links->attachment->attachmentType == application/pdf`. """ if not isinstance(item, dict): raise TypeError("Pass the full item of the paper. The item must be a dict.") pdf_key = _extract_pdf_key(item) if pdf_key is None: return None pdf_path = self.storage / (pdf_key + ".pdf") if not pdf_path.exists(): pdf_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) self.logger.info(f"| Downloading PDF for: {_get_citation_key(item)}") self.dump(pdf_key, pdf_path) return pdf_path def iterate( # noqa: PLR0912 self, limit: int = 25, start: int = 0, q: str | None = None, qmode: str | None = None, since: str | None = None, tag: str | None = None, sort: str | None = None, direction: str | None = None, collection_name: str | None = None, ): """Given a search query, this will lazily iterate over papers in a Zotero library, downloading PDFs as needed. This will download all PDFs in the query. For information on parameters, see https://pyzotero.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest#zotero.Zotero.add_parameters For extra information on the query, see https://www.zotero.org/support/dev/web_api/v3/basics#search_syntax. For each item, it will return a `ZoteroPaper` object, which has the following fields: - `pdf`: The path to the PDF for the item (pass to `paperqa.Docs`) - `key`: The citation key. - `title`: The title of the item. - `details`: The full item details from Zotero. Parameters ---------- q : str, optional Quick search query. Searches only titles and creator fields by default. Control with `qmode`. qmode : str, optional Quick search mode. One of `titleCreatorYear` or `everything`. since : int, optional Only return objects modified after the specified library version. tag : str, optional Tag search. Can use `AND` or `OR` to combine tags. sort : str, optional The name of the field to sort by. One of dateAdded, dateModified, title, creator, itemType, date, publisher, publicationTitle, journalAbbreviation, language, accessDate, libraryCatalog, callNumber, rights, addedBy, numItems (tags). direction : str, optional asc or desc. limit : int, optional The maximum number of items to return. Default is 25. You may use the `start` parameter to continue where you left off. start : int, optional The index of the first item to return. Default is 0. """ query_kwargs = {} if q is not None: query_kwargs["q"] = q if qmode is not None: query_kwargs["qmode"] = qmode if since is not None: query_kwargs["since"] = since if tag is not None: query_kwargs["tag"] = tag if sort is not None: query_kwargs["sort"] = sort if direction is not None: query_kwargs["direction"] = direction if collection_name is not None and query_kwargs: raise ValueError( "You cannot specify a `collection_name` and search query" " simultaneously!" ) max_limit = 100 items: list = [] pdfs: list[Path] = [] i = 0 actual_i = 0 num_remaining = limit collection_id = None if collection_name: collection_id = self._get_collection_id( collection_name ) # raise error if not found while num_remaining > 0: cur_limit = min(max_limit, num_remaining) self.logger.info(f"Downloading new batch of up to {cur_limit} papers.") if collection_id: _items = self._sliced_collection_items( collection_id, limit=cur_limit, start=i ) else: _items = self.top(**query_kwargs, limit=cur_limit, start=i) if len(_items) == 0: break i += cur_limit self.logger.info("Downloading PDFs.") _pdfs = [self.get_pdf(item) for item in _items] # Filter: for item, pdf in zip(_items, _pdfs, strict=True): no_pdf = item is None or pdf is None is_duplicate = pdf in pdfs if no_pdf or is_duplicate: continue pdf = cast("Path", pdf) title = item["data"].get("title", "") if len(items) >= start: parsed_text = self._parse_pdf(pdf) if isinstance(parsed_text, Awaitable): parsed_text = asyncio.run(parsed_text) if not isinstance(parsed_text.content, dict): raise ValueError( "The content type coming from the PDF parser" f" should be a dict, not {type(parsed_text.content)}," " did you misspecify the PDF parsing function?" ) yield ZoteroPaper( key=_get_citation_key(item), title=title, pdf=pdf, num_pages=len(parsed_text.content), details=item, zotero_key=item["key"], ) actual_i += 1 items.append(item) pdfs.append(pdf) num_remaining = limit - actual_i self.logger.info("Finished downloading papers. Now creating Docs object.") def _sliced_collection_items(self, collection_id, limit, start): items = self.collection_items(collection_id) items = items[start:] if len(items) < limit: return items return items[:limit] def _get_collection_id(self, collection_name: str) -> str: """Get the collection id for a given collection name Raises ValueError if collection not found Args: collection_name (str): The name of the collection. Returns: str: collection id """ # noqa: D205 # specific collection collections = self.collections() collection_id = "" for collection in collections: name = collection["data"]["name"] if name == collection_name: collection_id = collection["data"]["key"] break if collection_id: coll_items = self.collection_items(collection_id) self.logger.info( f"Collection '{collection_name}' found: {len(coll_items)} items" ) else: raise ValueError(f"Collection '{collection_name}' not found") return collection_id def _get_citation_key(item: dict) -> str: if ( "creators" not in item.get("data", {}) or len(item["data"]["creators"]) == 0 or "lastName" not in item["data"]["creators"][0] or "title" not in item["data"] or "date" not in item["data"] ): return item["key"] last_name = item["data"]["creators"][0]["lastName"] short_title = "".join(item["data"]["title"].split(" ")[:3]) date = item["data"]["date"] # Delete non-alphanumeric characters: short_title = "".join([c for c in short_title if c.isalnum()]) last_name = "".join([c for c in last_name if c.isalnum()]) date = "".join([c for c in date if c.isalnum()]) return f"{last_name}_{short_title}_{date}_{item['key']}".replace(" ", "") def _extract_pdf_key(item: dict) -> str | None: """Extract the PDF key from a Zotero item.""" if "links" not in item: return None if "attachment" not in item["links"]: return None attachments = item["links"]["attachment"] if not isinstance(attachments, dict): # Find first attachment with attachmentType == application/pdf: for attachment in attachments: # TODO: This assumes there's only one PDF attachment. if attachment["attachmentType"] == "application/pdf": break else: attachment = attachments if "attachmentType" not in attachment: return None if attachment["attachmentType"] != "application/pdf": return None return attachment["href"].split("/")[-1] ================================================ FILE: src/paperqa/core.py ================================================ import json import logging import re from collections.abc import Callable, Sequence from typing import Any, ClassVar import litellm from aviary.core import Message from lmi import LLMModel, LLMResult from pydantic import JsonValue from paperqa.prompts import text_with_tables_prompt_template from paperqa.types import Context, Text, create_multimodal_message from paperqa.utils import extract_score, strip_citations logger = logging.getLogger(__name__) def llm_parse_json(text: str) -> dict[str, JsonValue]: """Read LLM output and extract JSON data from it.""" # Removing tags for reasoning models ptext = re.sub(r".*?", "", text, flags=re.DOTALL).strip() # fetches from markdown ```json if present ptext = ptext.split("```json")[-1].split("```")[0] # Fix specific case with raw fractions in relevance_score ptext = re.sub( r'"relevance_score"\s*:\s*(\d+)/(\d+)', lambda m: f'"relevance_score": {round(int(m.group(1)) / int(m.group(2)) * 10)}', ptext, ) # Wrap non-JSON text in a dictionary if "{" not in ptext and "}" not in ptext: ptext = json.dumps({"summary": ptext}) # Remove any introductory/closing text and ensure {} to make it a valid JSON ptext = ("{" + ptext.split("{", 1)[-1]).rsplit("}", 1)[0] + "}" def escape_newlines(match: re.Match) -> str: return match.group(0).replace("\n", "\\n") # Match anything between double quotes # including escaped quotes and other escaped characters. # https://regex101.com/r/VFcDmB/1 ptext = re.sub(r'"(?:[^"\\]|\\.)*"', escape_newlines, ptext) # Ensure that any backslashes in the string that are not part # of a valid escape sequence are properly escaped # https://regex101.com/r/IzMDlI/1 ptext = re.sub(r'\\([^"\\/bfnrtu])', r"\\\\\1", ptext) def fraction_replacer(match: re.Match) -> str: key = match.group(1) # The key (unchanged) # Case 1: If quoted fraction `"5/10"` if match.group(2) and match.group(3): numerator = int(match.group(2)) denominator = int(match.group(3)) # Case 2: If unquoted fraction `5/10` elif match.group(4) and match.group(5): numerator = int(match.group(4)) denominator = int(match.group(5)) else: return match.group(0) # No change if no fraction is found fraction_value = round(numerator / denominator * 10) # Convert to integer return f"{key}{fraction_value}" # Replace X/Y scores with integer value from 0-10 # e.g. "relevance_score": "8/10" -> "relevance_score": 8 # e.g. "relevance_score": 3/5 -> "relevance_score": 6 ptext = re.sub( r'("\s*(?:relevance|score)[\w\s\-]*"\s*:\s*)(?:"(\d+)\s*/\s*(\d+)"|(\d+)\s*/\s*(\d+))', fraction_replacer, ptext, ) # Add missing commas after fields where another key follows ptext = re.sub(r'(?<=[}\]0-9"])\s*(?="[^"\\]*"\s*:)', ", ", ptext) # Remove extra commas ptext = re.sub(r",\s*,+", ",", ptext) # Remove multiple consecutive commas ptext = re.sub(r",\s*}", "}", ptext) # Remove trailing commas before closing brace ptext = re.sub(r"\{\s*,", "{", ptext) # Remove leading commas inside object # Try to parse the JSON normally first try: data = json.loads(ptext) except json.JSONDecodeError as e: # If normal parsing fails, try to handle nested quotes case if "summary" in ptext and '"relevance_score"' in ptext: # Extract summary and relevance_score directly using regex summary_match = re.search( r'"summary"\s*:\s*"(.*?)",\s*"relevance_score"', ptext, re.DOTALL ) score_match = re.search(r'"relevance_score"\s*:\s*"?(\d+)"?', ptext) if summary_match and score_match: return { "summary": summary_match.group(1).replace(r"\'", "'"), "relevance_score": int(score_match.group(1)), } raise ValueError(f"Failed to load JSON from text {text!r}.") from e # Handling incorrect key names for "relevance_score" for key in list(data): # List is here to copy keys, since we're in-place mutating if re.search(r"relevance|score", key, re.IGNORECASE): data["relevance_score"] = data.pop(key) # Renaming key # Handling float, str values for relevance_score if "relevance_score" in data and not isinstance(data["relevance_score"], int): try: data["relevance_score"] = round(float(data["relevance_score"])) except ValueError as exc: raise ValueError( f"Failed to extract 'relevance_score' of {data['relevance_score']!r}" " to an integer." ) from exc return data class LLMContextError(ValueError): retryable: ClassVar[bool] help_message: ClassVar[str] # Eventually passed to logger.exception def __init__(self, message: str, llm_results: list[LLMResult]) -> None: super().__init__(message) self.llm_results = llm_results # House so we can cost track across retries class LLMBadContextJSONError(LLMContextError): """Retryable exception for when the LLM gives back bad JSON.""" retryable = True help_message = ( "Abandoning this context creation." " Your model may not be capable of supporting JSON output" " or our parsing technique could use some work. Try" " a different model or specify `Settings(prompts={'use_json': False})`." " Or, feel free to just ignore this message, as many contexts are" " concurrently made and we're not attached to any one given context." ) class LLMContextTimeoutError(LLMContextError): """Non-retryable exception for when the LLM call times out.""" retryable = False help_message = ( "Timeout when creating a context, abandoning it." " If you see this error frequently, consider increasing the timeout in" " Settings(summary_llm_config=...). Or, feel free to just ignore this message," " as many contexts are concurrently made and we're not attached to any one" " given context." ) class LLMContextRequestFailedError(LLMContextError): """Non-retryable exception for when the LLM provider fails to respond. Kind of a catch-all for intermittent failures, safety refusals, etc. Catches all litellm.BadRequestErrors and litellm.MidStreamFallbackErrors. """ retryable = False help_message = ( "Response error when creating a context, abandoning it." " If you see this error frequently, the summary_llm endpoint is either" " misconfigured or is having issues." ) async def _map_fxn_summary( # noqa: PLR0912 text: Text, question: str, summary_llm_model: LLMModel | None, prompt_templates: tuple[str, str] | None, extra_prompt_data: dict[str, str] | None = None, parser: Callable[[str], dict[str, Any]] | None = None, callbacks: Sequence[Callable[[str], None]] | None = None, skip_citation_strip: bool = False, evidence_text_only_fallback: bool = False, _prior_attempt: LLMContextError | None = None, ) -> tuple[Context, list[LLMResult]]: """Parses the given text and returns a context object with the parser and prompt runner. The parser should at least return a dict with `summary`. A `relevant_score` will be used and any extra fields except `question` will be added to the context object. `question` is stripped because it can be incorrectly parsed from LLM outputs when parsing them as JSON. Args: text: The text to parse. question: The question to use for summarization. summary_llm_model: The LLM model to use for generating summaries. prompt_templates: Optional two-elements tuple containing templates for the user and system prompts. prompt_templates = (user_prompt_template, system_prompt_template) extra_prompt_data: Optional extra data to pass to the prompt template. parser: Optional parser function to parse LLM output into structured data. Should return dict with at least 'summary' field. callbacks: Optional sequence of callback functions to execute during LLM calls. skip_citation_strip: Optional skipping of citation stripping, if you want to keep in the context. evidence_text_only_fallback: Opt-in flag to allow retrying context creation without media in the completion. _prior_attempt: Optional failure from a prior attempt, for LLM result tracking. Returns: A two-tuple of the made Context, and any LLM results made along the way. """ if _prior_attempt is not None: llm_results = _prior_attempt.llm_results append_msgs = [ Message( content=( "In a prior attempt, we failed with this failure message:" f" {_prior_attempt!s}." ) ) ] else: llm_results, append_msgs = [], [] extras: dict[str, Any] = {} citation = text.name + ": " + text.doc.formatted_citation used_text_only_fallback = False # Strip newlines in case chunking led to blank lines, # but not spaces, to preserve text alignment cleaned_text = text.text.strip("\n") or "(no text)" if summary_llm_model and prompt_templates: unique_media = list(dict.fromkeys(text.media)) # Preserve order table_texts: list[str] = [ m.text for m in unique_media if m.info.get("type") == "table" and m.text ] data = { "question": question, "citation": citation, "text": ( text_with_tables_prompt_template.format( text=cleaned_text, citation=citation, tables="\n\n".join(table_texts), ) if table_texts else cleaned_text ), } | (extra_prompt_data or {}) message_prompt, system_prompt = (pt.format(**data) for pt in prompt_templates) try: try: llm_result = await summary_llm_model.call_single( messages=[ Message(role="system", content=system_prompt), ( create_multimodal_message( text=message_prompt, image_urls=[i.to_image_url() for i in unique_media], ) if unique_media else Message.create_message(text=message_prompt) ), *append_msgs, ], callbacks=callbacks, name="evidence:" + text.name, ) except litellm.BadRequestError as exc: if not evidence_text_only_fallback: raise logger.warning( f"LLM call to create a context failed with exception {exc!r}" f" on text named {text.name!r}" f" with doc name {text.doc.docname!r} and doc key {text.doc.dockey!r}." f" Retrying without media." ) llm_result = await summary_llm_model.call_single( messages=[ Message(role="system", content=system_prompt), Message(content=message_prompt), *append_msgs, ], callbacks=callbacks, name="evidence:" + text.name, ) used_text_only_fallback = True except litellm.Timeout as exc: raise LLMContextTimeoutError( f"LLM call to create a context timed out on text named {text.name!r}.", llm_results=llm_results, ) from exc except ( litellm.exceptions.MidStreamFallbackError, litellm.BadRequestError, ) as exc: # BadRequestError: what is thrown if you directly call an LLM with a bad request # MidStreamFallbackError: what litellm throws if there are fallbacks configured raise LLMContextRequestFailedError( f"LLM call to create a context failed on text named {text.name!r}.", llm_results=llm_results, ) from exc llm_results.append(llm_result) context = llm_result.text or "" if parser: try: result_data = parser(context) except ValueError as exc: raise LLMBadContextJSONError( f"Failed to parse JSON from context {context!r} due to: {exc}", llm_results=llm_results, ) from exc try: context = result_data.pop("summary") try: score = ( result_data.pop("relevance_score") if "relevance_score" in result_data else extract_score(context) ) except ValueError as exc: raise LLMBadContextJSONError( f"Successfully parsed JSON and extracted 'summary' key," f" but then failed to extract score from context {context!r} due to: {exc}", llm_results=llm_results, ) from exc # just in case question was present result_data.pop("question", None) extras = result_data except KeyError: # No summary key, so extract from LLM result try: score = extract_score(context) except ValueError as exc: raise LLMBadContextJSONError( f"Successfully parsed JSON but it had no 'summary' key." f" Then, the failover to extract score from raw context {context!r}" f" failed due to: {exc}", llm_results=llm_results, ) from exc else: try: score = extract_score(context) except ValueError as exc: raise LLMBadContextJSONError( f"Extracting score from raw context {context!r} failed due to: {exc}", llm_results=llm_results, ) from exc else: llm_results.append(LLMResult(model="", date="")) context = cleaned_text # If we don't assign scores, just default to 5. # why 5? Because we filter out 0s in another place # and 5/10 is the only default I could come up with score = 5 # remove citations that collide with our grounded citations (for the answer LLM) if not skip_citation_strip: context = strip_citations(context) if used_text_only_fallback: extras["used_images"] = False return ( Context( context=context, question=question, text=Text( # Embeddings enable the retrieval of Texts to make Contexts. # Once we already have Contexts, we filter them by score # (and not the underlying Text's embeddings), # so embeddings can be safely dropped from the deepcopy doc=text.doc.model_dump(exclude={"embedding"}), **text.model_dump(exclude={"embedding", "doc"}), ), score=score, **extras, ), llm_results, ) async def map_fxn_summary(**kwargs) -> tuple[Context | None, list[LLMResult]]: if "_prior_attempt" in kwargs: raise ValueError( "_prior_attempt is reserved for internal use only, don't specify it." ) try: return await _map_fxn_summary(**kwargs) except LLMContextError as exc: if not exc.retryable: logger.exception( "Non-retryable failure creating a context. %s", exc.help_message ) return None, exc.llm_results try: return await _map_fxn_summary(**kwargs, _prior_attempt=exc) except LLMContextError as exc2: logger.exception("Failed twice to create a context. %s", exc2.help_message) return None, exc2.llm_results ================================================ FILE: src/paperqa/docs.py ================================================ from __future__ import annotations import asyncio import json import logging import os import re import tempfile import urllib.request import warnings from collections.abc import Callable, Sequence from datetime import datetime from io import BytesIO from pathlib import Path from typing import Any, BinaryIO, cast from uuid import UUID, uuid4 from aviary.core import Message from lmi import Embeddable, EmbeddingModel, LLMModel from lmi.types import set_llm_session_ids from lmi.utils import gather_with_concurrency from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field from paperqa.clients import DEFAULT_CLIENTS, DocMetadataClient from paperqa.core import llm_parse_json, map_fxn_summary from paperqa.llms import ( NumpyVectorStore, VectorStore, ) from paperqa.prompts import CANNOT_ANSWER_PHRASE, EMPTY_CONTEXTS from paperqa.readers import read_doc from paperqa.settings import MaybeSettings, get_settings from paperqa.types import Doc, DocDetails, DocKey, PQASession, Text from paperqa.utils import ( citation_to_docname, maybe_is_html, maybe_is_pdf, maybe_is_text, md5sum, ) logger = logging.getLogger(__name__) class Docs(BaseModel): # noqa: PLW1641 # TODO: add __hash__ """A collection of documents to be used for answering questions.""" model_config = ConfigDict(extra="forbid") id: UUID = Field(default_factory=uuid4) docs: dict[DocKey, Doc | DocDetails] = Field(default_factory=dict) texts: list[Text] = Field(default_factory=list) docnames: set[str] = Field(default_factory=set) texts_index: VectorStore = Field(default_factory=NumpyVectorStore) name: str = Field(default="default", description="Name of this docs collection") deleted_dockeys: set[DocKey] = Field(default_factory=set) def __eq__(self, other) -> bool: if ( not isinstance(other, type(self)) or not isinstance(self.texts_index, NumpyVectorStore) or not isinstance(other.texts_index, NumpyVectorStore) ): return NotImplemented return ( self.docs == other.docs and len(self.texts) == len(other.texts) and all( self_text == other_text for self_text, other_text in zip(self.texts, other.texts, strict=True) ) and self.docnames == other.docnames and self.texts_index == other.texts_index and self.name == other.name # NOTE: ignoring deleted_dockeys ) def clear_docs(self) -> None: self.texts = [] self.docs = {} self.docnames = set() self.texts_index.clear() def _get_unique_name(self, docname: str) -> str: """Create a unique name given proposed name.""" suffix = "" while docname + suffix in self.docnames: # move suffix to next letter suffix = "a" if not suffix else chr(ord(suffix) + 1) docname += suffix return docname async def aadd_file( self, file: BinaryIO, citation: str | None = None, docname: str | None = None, dockey: DocKey | None = None, title: str | None = None, doi: str | None = None, authors: list[str] | None = None, settings: MaybeSettings = None, llm_model: LLMModel | None = None, embedding_model: EmbeddingModel | None = None, **kwargs, ) -> str | None: """Add a document to the collection.""" # just put in temp file and use existing method suffix = ".txt" if maybe_is_pdf(file): suffix = ".pdf" elif maybe_is_html(file): suffix = ".html" with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=suffix) as f: f.write(file.read()) f.seek(0) return await self.aadd( Path(f.name), citation=citation, docname=docname, dockey=dockey, title=title, doi=doi, authors=authors, settings=settings, llm_model=llm_model, embedding_model=embedding_model, **kwargs, ) async def aadd_url( self, url: str, citation: str | None = None, docname: str | None = None, dockey: DocKey | None = None, settings: MaybeSettings = None, llm_model: LLMModel | None = None, embedding_model: EmbeddingModel | None = None, ) -> str | None: """Add a document to the collection.""" with urllib.request.urlopen(url) as f: # noqa: ASYNC210, S310 # need to wrap to enable seek file = BytesIO(f.read()) return await self.aadd_file( file, citation=citation, docname=docname, dockey=dockey, settings=settings, llm_model=llm_model, embedding_model=embedding_model, ) async def aadd( # noqa: PLR0912 self, path: str | os.PathLike, citation: str | None = None, docname: str | None = None, dockey: DocKey | None = None, title: str | None = None, doi: str | None = None, authors: list[str] | None = None, settings: MaybeSettings = None, llm_model: LLMModel | None = None, embedding_model: EmbeddingModel | None = None, **kwargs, ) -> str | None: """Add a document to the collection.""" all_settings = get_settings(settings) parse_config = all_settings.parsing content_hash = md5sum(path) dockey_is_content_hash = False if dockey is None: dockey = content_hash dockey_is_content_hash = True if llm_model is None: llm_model = all_settings.get_llm() if citation is None: # Peek first chunk texts = await read_doc( path, Doc( # Fake doc docname="", citation="", dockey=dockey, content_hash=content_hash ), page_size_limit=parse_config.page_size_limit, parse_media=False, # Peeking is text only # We only use the first chunk, so let's peek just enough pages for that. # Usually pages 1 - 2 give that, # but in the event page 2 is blank (true for some PDFs), # we read pages 1 - 3 to be safe page_range=(1, 3), parse_pdf=parse_config.parse_pdf, **parse_config.reader_config, ) if not texts or not texts[0].text.strip(): raise ValueError(f"Could not read document {path}. Is it empty?") result = await llm_model.call_single( messages=[ Message( content=parse_config.citation_prompt.format(text=texts[0].text) ), ], ) citation = cast("str", result.text) if ( len(citation) < 3 # noqa: PLR2004 or "Unknown" in citation or "insufficient" in citation ): citation = f"Unknown, {os.path.basename(path)}, {datetime.now().year}" del result, texts # Ensure we don't reuse doc = Doc( docname=self._get_unique_name( citation_to_docname(citation) if docname is None else docname ), citation=citation, dockey=dockey, content_hash=content_hash, ) # try to extract DOI / title from the citation if (doi is title is None) and parse_config.use_doc_details: # TODO: specify a JSON schema here when many LLM providers support this messages = [ Message( content=parse_config.structured_citation_prompt.format( citation=citation ), ), ] result = await llm_model.call_single( messages=messages, ) # This code below tries to isolate the JSON # based on observed messages from LLMs # it does so by isolating the content between # the first { and last } in the response. # Since the anticipated structure should not be nested, # we don't have to worry about nested curlies. clean_text = cast("str", result.text).split("{", 1)[-1].split("}", 1)[0] clean_text = "{" + clean_text + "}" try: citation_json = json.loads(clean_text) if citation_title := citation_json.get("title"): title = citation_title if citation_doi := citation_json.get("doi"): doi = citation_doi if citation_author := citation_json.get("authors"): authors = citation_author except (json.JSONDecodeError, AttributeError): # json.JSONDecodeError: clean_text was not actually JSON # AttributeError: citation_json was not a dict (e.g. a list) logger.warning( "Failed to parse all of title, DOI, and authors from the" " ParsingSettings.structured_citation_prompt's response" f" {clean_text}, consider using a manifest file or specifying a" " different citation prompt." ) # see if we can upgrade to DocDetails # if not, we can progress with a normal Doc # if "fields_to_overwrite_from_metadata" is used: # will map "docname" to "key", and "dockey" to "doc_id" if (title or doi) and parse_config.use_doc_details: if kwargs.get("metadata_client"): metadata_client = kwargs["metadata_client"] else: metadata_client = DocMetadataClient( http_client=kwargs.pop("http_client", None), metadata_clients=kwargs.pop("clients", DEFAULT_CLIENTS), ) # Query here means a query to a metadata provider query_kwargs: dict[str, Any] = {} if doi: query_kwargs["doi"] = doi if authors: query_kwargs["authors"] = authors if title: query_kwargs["title"] = title if dockey_is_content_hash: # if we had an autogenerated dockey, we would like our # metadata to be able to overwrite it if possible doc.fields_to_overwrite_from_metadata = { d for d in doc.fields_to_overwrite_from_metadata if d not in {"dockey", "doc_id"} } doc = await metadata_client.upgrade_doc_to_doc_details( doc, **(query_kwargs | kwargs) ) parse_media, enrich_media = parse_config.should_parse_and_enrich_media multimodal_kwargs: dict[str, Any] = {"parse_media": parse_media} if enrich_media: multimodal_kwargs["multimodal_enricher"] = ( all_settings.make_media_enricher() ) texts, metadata = await read_doc( path, doc, page_size_limit=parse_config.page_size_limit, parse_pdf=parse_config.parse_pdf, include_metadata=True, **multimodal_kwargs, **parse_config.reader_config, ) # loose check to see if document was loaded if metadata.name != "image" and ( not texts or len(texts[0].text) < 10 # noqa: PLR2004 or ( not parse_config.disable_doc_valid_check and ( ( # Quick sanity check the text is not just some terse one-page # 404 message interspersed with newlines. Check here # instead of maybe_is_text because a 404 HTML page is text sum(len(t.text.replace("\n", "")) for t in texts[:2]) < 20 # noqa: PLR2004 ) # Use the first few text chunks to avoid potential issues with # title page parsing in the first chunk or not maybe_is_text("".join(t.text for t in texts[:5])) ) ) ): raise ValueError( f"This does not look like a text document: {path}. Pass disable_check" " to ignore this error." ) if await self.aadd_texts(texts, doc, all_settings, embedding_model): return doc.docname return None async def aadd_texts( self, texts: list[Text], doc: Doc, settings: MaybeSettings = None, embedding_model: EmbeddingModel | None = None, ) -> bool: """ Add chunked texts to the collection. This is useful to use if you have already chunked the texts yourself. Returns: True if the doc was added, otherwise False if already in the collection. """ if doc.dockey in self.docs: return False if not texts: raise ValueError("No texts to add.") all_settings = get_settings(settings) if not all_settings.parsing.defer_embedding and not embedding_model: # want to embed now! embedding_model = all_settings.get_embedding_model() # 0. Short-circuit if it is caught by a filter for doc_filter in all_settings.parsing.doc_filters or []: if not doc.matches_filter_criteria(doc_filter): return False # 1. Calculate text embeddings if not already present if embedding_model and texts[0].embedding is None: for t, t_embedding in zip( texts, await embedding_model.embed_documents( texts=await asyncio.gather( *( t.get_embeddable_text( all_settings.parsing.should_parse_and_enrich_media[1] ) for t in texts ) ) ), strict=True, ): t.embedding = t_embedding # 2. Update texts' and Doc's name if doc.docname in self.docnames: new_docname = self._get_unique_name(doc.docname) for t in texts: t.name = t.name.replace(doc.docname, new_docname) doc.docname = new_docname # 3. Update self # NOTE: we defer adding texts to the texts index to retrieval time # (e.g. `self.texts_index.add_texts_and_embeddings(texts)`) if doc.docname and doc.dockey: self.docs[doc.dockey] = doc self.texts += texts self.docnames.add(doc.docname) return True return False def delete( self, name: str | None = None, docname: str | None = None, dockey: DocKey | None = None, ) -> None: """Delete a document from the collection.""" # name is an alias for docname if name and docname and name != docname: raise ValueError( "When specifying both name and docname for deletion," f" they need to match. The inputs were {name=} and {docname=}." ) if name is not None: warnings.warn( "The 'name' argument is deprecated in favor of 'docname'," " this deprecation will conclude in version 6.", category=DeprecationWarning, stacklevel=2, ) else: name = docname if name is not None: doc = next((doc for doc in self.docs.values() if doc.docname == name), None) if doc is None: return if doc.docname and doc.dockey: self.docnames.remove(doc.docname) dockey = doc.dockey del self.docs[dockey] self.deleted_dockeys.add(dockey) self.texts = list(filter(lambda x: x.doc.dockey != dockey, self.texts)) async def _build_texts_index( self, embedding_model: EmbeddingModel, with_enrichment: bool = False ) -> None: texts = [t for t in self.texts if t not in self.texts_index] # For any embeddings we are supposed to lazily embed, embed them now to_embed = [t for t in texts if t.embedding is None] if to_embed: for t, t_embedding in zip( to_embed, await embedding_model.embed_documents( texts=await asyncio.gather( *(t.get_embeddable_text(with_enrichment) for t in to_embed) ) ), strict=True, ): t.embedding = t_embedding await self.texts_index.add_texts_and_embeddings(texts) async def retrieve_texts( self, query: str, k: int, settings: MaybeSettings = None, embedding_model: EmbeddingModel | None = None, partitioning_fn: Callable[[Embeddable], int] | None = None, ) -> list[Text]: """Perform MMR search with the input query on the internal index.""" settings = get_settings(settings) if embedding_model is None: embedding_model = settings.get_embedding_model() # TODO: should probably happen elsewhere self.texts_index.mmr_lambda = settings.texts_index_mmr_lambda await self._build_texts_index( embedding_model, with_enrichment=settings.parsing.should_parse_and_enrich_media[1], ) _k = k + len(self.deleted_dockeys) matches: list[Text] = cast( "list[Text]", ( await self.texts_index.max_marginal_relevance_search( query, k=_k, fetch_k=2 * _k, embedding_model=embedding_model, partitioning_fn=partitioning_fn, ) )[0], ) matches = [m for m in matches if m.doc.dockey not in self.deleted_dockeys] return matches[:k] async def aget_evidence( self, query: PQASession | str, settings: MaybeSettings = None, callbacks: Sequence[Callable] | None = None, embedding_model: EmbeddingModel | None = None, summary_llm_model: LLMModel | None = None, partitioning_fn: Callable[[Embeddable], int] | None = None, ) -> PQASession: evidence_settings = get_settings(settings) answer_config = evidence_settings.answer prompt_config = evidence_settings.prompts session = ( PQASession(question=query, config_md5=evidence_settings.md5) if isinstance(query, str) else query ) if not self.docs and len(self.texts_index) == 0: return session if embedding_model is None: embedding_model = evidence_settings.get_embedding_model() if summary_llm_model is None: summary_llm_model = evidence_settings.get_summary_llm() if answer_config.evidence_retrieval: matches = await self.retrieve_texts( session.question, answer_config.evidence_k, evidence_settings, embedding_model, partitioning_fn=partitioning_fn, ) else: matches = self.texts matches = ( matches[: answer_config.evidence_k] if answer_config.evidence_retrieval else matches ) prompt_templates = None if not answer_config.evidence_skip_summary: if prompt_config.use_json: prompt_templates = ( prompt_config.summary_json, prompt_config.summary_json_system, ) else: prompt_templates = ( prompt_config.summary, prompt_config.system, ) with set_llm_session_ids(session.id): results = await gather_with_concurrency( answer_config.max_concurrent_requests, [ map_fxn_summary( text=m, question=session.question, summary_llm_model=summary_llm_model, prompt_templates=prompt_templates, extra_prompt_data={ "summary_length": answer_config.evidence_summary_length, "citation": f"{m.name}: {m.doc.formatted_citation}", }, parser=llm_parse_json if prompt_config.use_json else None, callbacks=callbacks, skip_citation_strip=answer_config.skip_evidence_citation_strip, evidence_text_only_fallback=answer_config.evidence_text_only_fallback, ) for m in matches ], ) for _, llm_results in results: for r in llm_results: session.add_tokens(r) # Filter out failed context creations or irrelevant contexts, # and don't add duplicate contexts session.contexts += list( { c for c, _ in results if c is not None and c.score > 0 and c not in session.contexts } ) return session async def aquery( self, query: PQASession | str, settings: MaybeSettings = None, callbacks: Sequence[Callable] | None = None, llm_model: LLMModel | None = None, summary_llm_model: LLMModel | None = None, embedding_model: EmbeddingModel | None = None, partitioning_fn: Callable[[Embeddable], int] | None = None, ) -> PQASession: query_settings = get_settings(settings) answer_config = query_settings.answer prompt_config = query_settings.prompts if llm_model is None: llm_model = query_settings.get_llm() if summary_llm_model is None: summary_llm_model = query_settings.get_summary_llm() if embedding_model is None: embedding_model = query_settings.get_embedding_model() session = ( PQASession(question=query, config_md5=query_settings.md5) if isinstance(query, str) else query ) contexts = session.contexts if answer_config.get_evidence_if_no_contexts and not contexts: session = await self.aget_evidence( session, callbacks=callbacks, settings=settings, embedding_model=embedding_model, summary_llm_model=summary_llm_model, partitioning_fn=partitioning_fn, ) contexts = session.contexts pre_str = None if prompt_config.pre is not None: with set_llm_session_ids(session.id): messages = [ Message(role="system", content=prompt_config.system), Message( role="user", content=prompt_config.pre.format(question=session.question), ), ] pre = await llm_model.call_single( messages=messages, callbacks=callbacks, name="pre", ) session.add_tokens(pre) pre_str = pre.text context_str = await query_settings.context_serializer( contexts=contexts, question=session.question, pre_str=pre_str, ) if len(context_str.strip()) <= EMPTY_CONTEXTS: answer_text = ( f"{CANNOT_ANSWER_PHRASE} this question due to" f" {'having no papers' if not self.docs else 'insufficient information.'}." ) answer_reasoning = None else: with set_llm_session_ids(session.id): prior_answer_prompt = "" if prompt_config.answer_iteration_prompt and session.answer: prior_answer_prompt = prompt_config.answer_iteration_prompt.format( prior_answer=session.answer ) messages = [ Message(role="system", content=prompt_config.system), Message( role="user", content=prompt_config.qa.format( context=context_str, answer_length=answer_config.answer_length, question=session.question, example_citation=prompt_config.EXAMPLE_CITATION, prior_answer_prompt=prior_answer_prompt, ), ), ] answer_result = await llm_model.call_single( messages=messages, callbacks=callbacks, name="answer", ) answer_text = cast("str", answer_result.text) answer_reasoning = answer_result.reasoning_content session.add_tokens(answer_result) # it still happens if (ex_citation := prompt_config.EXAMPLE_CITATION) in answer_text: answer_text = answer_text.replace(ex_citation, "") if answer_config.answer_filter_extra_background: answer_text = re.sub( r"\([Ee]xtra [Bb]ackground [Ii]nformation\)", # spellchecker: disable-line "", answer_text, ) if prompt_config.post is not None: with set_llm_session_ids(session.id): messages = [ Message(role="system", content=prompt_config.system), Message( role="user", content=prompt_config.post.format(question=session.question), ), ] post = await llm_model.call_single( messages=messages, callbacks=callbacks, name="post", ) answer_text = cast("str", post.text) answer_reasoning = post.reasoning_content session.add_tokens(post) answer_text = f"{answer_text}\n\n{post.text}" # now at end we modify, so we could have retried earlier session.raw_answer = answer_text session.answer_reasoning = answer_reasoning session.contexts = contexts session.context = context_str session.populate_formatted_answers_and_bib_from_raw_answer() return session ================================================ FILE: src/paperqa/llms.py ================================================ import asyncio import itertools import logging import threading import uuid from abc import ABC, abstractmethod from collections.abc import ( Callable, Iterable, Sequence, Sized, ) from typing import TYPE_CHECKING, Any, cast import numpy as np from lmi import ( Embeddable, EmbeddingModel, EmbeddingModes, HybridEmbeddingModel, LiteLLMEmbeddingModel, SentenceTransformerEmbeddingModel, SparseEmbeddingModel, ) from pydantic import ( BaseModel, ConfigDict, Field, model_validator, ) from typing_extensions import override from paperqa.types import AUTOPOPULATE_VALUE, Doc, Text if TYPE_CHECKING: from qdrant_client.http.models import Record from paperqa.docs import Docs try: from qdrant_client import AsyncQdrantClient, models qdrant_installed = True except ImportError: qdrant_installed = False logger = logging.getLogger(__name__) def cosine_similarity(a, b): norm_product = np.linalg.norm(a, axis=1) * np.linalg.norm(b, axis=1) return a @ b.T / norm_product class VectorStore(BaseModel, ABC): """Interface for vector store - very similar to LangChain's VectorStore to be compatible.""" model_config = ConfigDict(extra="forbid") # can be tuned for different tasks mmr_lambda: float = Field( default=1.0, ge=0.0, description="MMR lambda value, a value above 1 disables MMR search.", ) texts_hashes: set[int] = Field(default_factory=set) def __contains__(self, item) -> bool: return hash(item) in self.texts_hashes def __len__(self) -> int: return len(self.texts_hashes) @abstractmethod async def add_texts_and_embeddings(self, texts: Iterable[Embeddable]) -> None: """Add texts and their embeddings to the store.""" self.texts_hashes.update(hash(t) for t in texts) @abstractmethod async def similarity_search( self, query: str, k: int, embedding_model: EmbeddingModel ) -> tuple[Sequence[Embeddable], list[float]]: pass @abstractmethod def clear(self) -> None: self.texts_hashes = set() async def partitioned_similarity_search( self, query: str, k: int, embedding_model: EmbeddingModel, partitioning_fn: Callable[[Embeddable], int], ) -> tuple[Sequence[Embeddable], list[float]]: """Partition the documents into different groups and perform similarity search. Args: query: query string k: Number of results to return embedding_model: model used to embed the query partitioning_fn: function to partition the documents into different groups. Returns: Tuple of lists of Embeddables and scores of length k. """ raise NotImplementedError( "partitioned_similarity_search is not implemented for this VectorStore." ) async def max_marginal_relevance_search( self, query: str, k: int, fetch_k: int, embedding_model: EmbeddingModel, partitioning_fn: Callable[[Embeddable], int] | None = None, ) -> tuple[Sequence[Embeddable], list[float]]: """Vectorized implementation of Maximal Marginal Relevance (MMR) search. Args: query: Query vector. k: Number of results to return. fetch_k: Number of results to fetch from the vector store. embedding_model: model used to embed the query partitioning_fn: optional function to partition the documents into different groups, performing MMR within each group. Returns: List of tuples (doc, score) of length k. """ if fetch_k < k: raise ValueError("fetch_k must be greater or equal to k") if partitioning_fn is None: texts, scores = await self.similarity_search( query, fetch_k, embedding_model ) else: texts, scores = await self.partitioned_similarity_search( query, fetch_k, embedding_model, partitioning_fn ) if len(texts) <= k or self.mmr_lambda >= 1.0: return texts, scores embeddings = np.array([t.embedding for t in texts]) np_scores = np.array(scores) similarity_matrix = cosine_similarity(embeddings, embeddings) selected_indices = [0] remaining_indices = list(range(1, len(texts))) while len(selected_indices) < k: selected_similarities = similarity_matrix[:, selected_indices] max_sim_to_selected = selected_similarities.max(axis=1) mmr_scores = ( self.mmr_lambda * np_scores - (1 - self.mmr_lambda) * max_sim_to_selected ) mmr_scores[selected_indices] = -np.inf # Exclude already selected documents max_mmr_index = mmr_scores.argmax() selected_indices.append(max_mmr_index) remaining_indices.remove(max_mmr_index) return [texts[i] for i in selected_indices], [ scores[i] for i in selected_indices ] class NumpyVectorStore(VectorStore): # noqa: PLW1641 # TODO: add __hash__ texts: list[Embeddable] = Field(default_factory=list) _embeddings_matrix: np.ndarray | None = None _texts_filter: np.ndarray | None = None def __eq__(self, other) -> bool: if not isinstance(other, type(self)): return NotImplemented return ( self.texts == other.texts and self.texts_hashes == other.texts_hashes and self.mmr_lambda == other.mmr_lambda and ( other._embeddings_matrix is None if self._embeddings_matrix is None else ( False if other._embeddings_matrix is None else np.allclose(self._embeddings_matrix, other._embeddings_matrix) ) ) ) def clear(self) -> None: super().clear() self.texts = [] self._embeddings_matrix = None self._texts_filter = None async def add_texts_and_embeddings(self, texts: Iterable[Embeddable]) -> None: await super().add_texts_and_embeddings(texts) self.texts.extend(texts) self._embeddings_matrix = np.array([t.embedding for t in self.texts]) async def partitioned_similarity_search( self, query: str, k: int, embedding_model: EmbeddingModel, partitioning_fn: Callable[[Embeddable], int], ) -> tuple[Sequence[Embeddable], list[float]]: scores: list[list[float]] = [] texts: list[Sequence[Embeddable]] = [] text_partitions = np.array([partitioning_fn(t) for t in self.texts]) # CPU bound so replacing w a gather wouldn't get us anything # plus we need to reset self._texts_filter each iteration for partition in np.unique(text_partitions): self._texts_filter = text_partitions == partition _texts, _scores = await self.similarity_search(query, k, embedding_model) texts.append(_texts) scores.append(_scores) # reset the filter after running self._texts_filter = None return ( [ t for t in itertools.chain.from_iterable(itertools.zip_longest(*texts)) if t is not None ][:k], [ s for s in itertools.chain.from_iterable(itertools.zip_longest(*scores)) if s is not None ][:k], ) async def similarity_search( self, query: str, k: int, embedding_model: EmbeddingModel ) -> tuple[Sequence[Embeddable], list[float]]: k = min(k, len(self.texts)) if k == 0: return [], [] # this will only affect models that embedding prompts embedding_model.set_mode(EmbeddingModes.QUERY) np_query = np.array((await embedding_model.embed_documents([query]))[0]) embedding_model.set_mode(EmbeddingModes.DOCUMENT) embedding_matrix = self._embeddings_matrix if self._texts_filter is not None: original_indices = np.where(self._texts_filter)[0] embedding_matrix = embedding_matrix[self._texts_filter] # type: ignore[index] else: original_indices = np.arange(len(self.texts)) similarity_scores = cosine_similarity( np_query.reshape(1, -1), embedding_matrix )[0] similarity_scores = np.nan_to_num(similarity_scores, nan=-np.inf) # minus so descending # we could use arg-partition here # but a lot of algorithms expect a sorted list sorted_indices = np.argsort(-similarity_scores) return ( [self.texts[i] for i in original_indices[sorted_indices][:k]], [similarity_scores[i] for i in sorted_indices[:k]], ) class QdrantVectorStore(VectorStore): # noqa: PLW1641 # TODO: add __hash__ client: Any = Field( default=None, description=( "Instance of `qdrant_client.AsyncQdrantClient`. Defaults to an in-memory" " instance." ), ) collection_name: str = Field(default_factory=lambda: f"paper-qa-{uuid.uuid4().hex}") vector_name: str | None = Field(default=None) _point_ids: set[str] | None = None def __del__(self): """Cleanup async client connection.""" try: loop = asyncio.get_event_loop() if loop.is_running(): _ = loop.create_task(self.aclose()) # noqa: RUF006 else: loop.run_until_complete(self.aclose()) except Exception as e: logger.warning(f"Error closing client connection: {e}") async def aclose(self): """Explicitly close async client.""" await self.client.close() def __eq__(self, other) -> bool: if not isinstance(other, type(self)): return NotImplemented return ( self.texts_hashes == other.texts_hashes and self.mmr_lambda == other.mmr_lambda and self.collection_name == other.collection_name and self.vector_name == other.vector_name and self.client.init_options == other.client.init_options and self._point_ids == other._point_ids ) @model_validator(mode="after") def validate_client(self): if not qdrant_installed: msg = ( "`QdrantVectorStore` requires the `qdrant-client` package. " "Install it with `pip install paper-qa[qdrant]`" ) raise ImportError(msg) if self.client and not isinstance(self.client, AsyncQdrantClient): raise TypeError( "'client' should be an instance of AsyncQdrantClient. Got" f" `{type(self.client)}`" ) if not self.client: # Defaults to the Python based in-memory implementation. self.client = AsyncQdrantClient(location=":memory:") return self async def _collection_exists(self) -> bool: return await self.client.collection_exists(self.collection_name) @override def clear(self) -> None: """Synchronous clear method that matches parent class.""" super().clear() # Clear the base class attributes first # Create a new event loop in a new thread to avoid nested loop issues def run_async(): new_loop = asyncio.new_event_loop() asyncio.set_event_loop(new_loop) try: new_loop.run_until_complete(self.aclear()) finally: new_loop.close() thread = threading.Thread(target=run_async) thread.start() thread.join() async def aclear(self) -> None: """Asynchronous clear implementation.""" if not await self._collection_exists(): return await self.client.delete_collection(collection_name=self.collection_name) self._point_ids = None async def add_texts_and_embeddings(self, texts: Iterable[Embeddable]) -> None: await super().add_texts_and_embeddings(texts) texts_list = list(texts) if texts_list and not await self._collection_exists(): params = models.VectorParams( size=len(cast("Sized", texts_list[0].embedding)), distance=models.Distance.COSINE, ) await self.client.create_collection( self.collection_name, vectors_config=( {self.vector_name: params} if self.vector_name else params ), ) ids, payloads, vectors = [], [], [] for text in texts_list: ids.append(uuid.uuid5(uuid.NAMESPACE_URL, str(text.embedding)).hex) payloads.append(text.model_dump(exclude={"embedding"})) vectors.append( {self.vector_name: text.embedding} if self.vector_name else text.embedding ) await self.client.upsert( collection_name=self.collection_name, points=[ models.PointStruct( id=some_id, payload=some_payload, vector=some_vector, ) for some_id, some_payload, some_vector in zip( ids, payloads, vectors, strict=True ) ], ) self._point_ids = set(ids) async def similarity_search( self, query: str, k: int, embedding_model: EmbeddingModel ) -> tuple[Sequence[Embeddable], list[float]]: if not await self._collection_exists(): return ([], []) embedding_model.set_mode(EmbeddingModes.QUERY) np_query = np.array((await embedding_model.embed_documents([query]))[0]) embedding_model.set_mode(EmbeddingModes.DOCUMENT) points = ( await self.client.query_points( collection_name=self.collection_name, query=np_query, using=self.vector_name, limit=k, with_vectors=True, with_payload=True, ) ).points return ( [ Text( **p.payload, embedding=( p.vector[self.vector_name] if self.vector_name else p.vector ), ) for p in points ], [p.score for p in points], ) @classmethod async def load_docs( cls, client: "AsyncQdrantClient", collection_name: str, vector_name: str | None = None, batch_size: int = 100, max_concurrent_requests: int = 5, ) -> "Docs": from paperqa.docs import Docs # Avoid circular imports vectorstore = cls( client=client, collection_name=collection_name, vector_name=vector_name ) docs = Docs(texts_index=vectorstore) collection_info = await client.get_collection(collection_name) total_points = collection_info.points_count or 0 semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent_requests) all_points: list[Record] = [] async def fetch_batch_with_semaphore(offset: int) -> None: async with semaphore: points = await client.scroll( collection_name=collection_name, limit=batch_size, offset=offset, with_payload=True, # noqa: FURB120 with_vectors=True, ) all_points.extend(points[0]) tasks = [ fetch_batch_with_semaphore(offset) for offset in range(0, total_points, batch_size) ] await asyncio.gather(*tasks) for point in all_points: try: if point.payload is None: continue payload = point.payload doc_data = payload.get("doc", {}) if not isinstance(doc_data, dict): continue if doc_data.get("dockey") not in docs.docs: docs.docs[doc_data["dockey"]] = Doc( docname=doc_data.get("docname", ""), citation=doc_data.get("citation", ""), dockey=doc_data["dockey"], content_hash=doc_data.get("content_hash", AUTOPOPULATE_VALUE), ) docs.docnames.add(doc_data.get("docname", "")) if point.vector is None: continue vector_value = ( point.vector.get(vector_name) if vector_name and isinstance(point.vector, dict) else point.vector ) text = Text( text=payload.get("text", ""), name=payload.get("name", ""), doc=docs.docs[doc_data["dockey"]], embedding=vector_value, ) docs.texts.append(text) except KeyError as e: logger.warning(f"Skipping invalid point due to missing field: {e!s}") continue return docs def embedding_model_factory(embedding: str, **kwargs) -> EmbeddingModel: """ Factory function to create an appropriate EmbeddingModel based on the embedding string. Supports: - SentenceTransformer models prefixed with "st-" (e.g., "st-multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1") - LiteLLM models (default if no prefix is provided) - Hybrid embeddings prefixed with "hybrid-", contains a sparse and a dense model Args: embedding: The embedding model identifier. Supports prefixes like "st-" for SentenceTransformer and "hybrid-" for combining multiple embedding models. **kwargs: Additional keyword arguments for the embedding model. """ embedding = embedding.strip() # Remove any leading/trailing whitespace if embedding.startswith("hybrid-"): # Extract the component embedding identifiers after "hybrid-" dense_name = embedding[len("hybrid-") :] if not dense_name: raise ValueError( "Hybrid embedding must contain at least one component embedding." ) # Recursively create each component embedding model dense_model = embedding_model_factory(dense_name, **kwargs) sparse_model = SparseEmbeddingModel(**kwargs) return HybridEmbeddingModel(models=[dense_model, sparse_model]) if embedding.startswith("st-"): # Extract the SentenceTransformer model name after "st-" model_name = embedding[len("st-") :].strip() if not model_name: raise ValueError( "SentenceTransformer model name must be specified after 'st-'." ) return SentenceTransformerEmbeddingModel( name=model_name, config=kwargs, ) if embedding.startswith("litellm-"): # Extract the LiteLLM model name after "litellm-" model_name = embedding[len("litellm-") :].strip() if not model_name: raise ValueError("model name must be specified after 'litellm-'.") return LiteLLMEmbeddingModel( name=model_name, config=kwargs, ) if embedding == "sparse": return SparseEmbeddingModel(**kwargs) # Default to LiteLLMEmbeddingModel if no special prefix is found return LiteLLMEmbeddingModel(name=embedding, config=kwargs) ================================================ FILE: src/paperqa/paths.py ================================================ from pathlib import Path PAPERQA_DIR = Path.home() / ".paperqa" ================================================ FILE: src/paperqa/prompts.py ================================================ from datetime import datetime summary_json_prompt = ( "Excerpt from {citation}\n\n---\n\n{text}\n\n---\n\nQuestion: {question}" ) summary_prompt = ( "Summarize the excerpt below to help answer a question." f"\n\n{summary_json_prompt}\n\n" "Do not directly answer the question," " instead summarize to give evidence to help answer the question." " Stay detailed; report specific numbers, equations, or direct quotes" ' (marked with quotation marks). Reply "Not applicable" if the excerpt is' " irrelevant. At the end of your response," " provide an integer score from 1-10 on a newline indicating relevance to question." # Don't use 0-10 since we mention "not applicable" instead # noqa: E501 " Do not explain your score." "\n\nRelevant Information Summary ({summary_length}):" ) # This prompt template integrates with `text` variable of the above `summary_prompt` text_with_tables_prompt_template = ( "{text}\n\n---\n\nMarkdown tables from {citation}." " If the markdown is poorly formatted, defer to the images." "\n\n{tables}" ) # The below "cannot answer" sentinel phrase should: # 1. Lead to complete tool being called with has_successful_answer=False # 2. Can be used for unit testing CANNOT_ANSWER_PHRASE = "I cannot answer" answer_iteration_prompt_template = ( "You are iterating on a prior answer, with a potentially different context:\n\n" "{prior_answer}\n\n" "Create a new answer only using context keys and data from the included context." " You can not use context keys from the prior answer which are not " "also included in the above context.\n\n" ) CITATION_KEY_CONSTRAINTS = ( "## Valid citation examples, only use comma/space delimited parentheticals:\n" "- (pqac-d79ef6fa, pqac-0f650d59)\n" "- (pqac-d79ef6fa)\n" "## Invalid citation examples:\n" "- (pqac-d79ef6fa and pqac-0f650d59)\n" "- (pqac-d79ef6fa;pqac-0f650d59)\n" "- (pqac-d79ef6fa-pqac-0f650d59)\n" "- pqac-d79ef6fa and pqac-0f650d59\n" "- Example's work (pqac-d79ef6fa)\n" "- (pages pqac-d79ef6fa)\n" "- Author et al. (2023)" ) qa_prompt = ( "Answer the question below with the context.\n\n" "Context:\n\n{context}\n\n---\n\n" "Question: {question}\n\n" "Write an answer based on the context. " "If the context provides insufficient information reply " f'"{CANNOT_ANSWER_PHRASE}." ' "For each part of your answer, indicate which sources most support " "it via citation keys at the end of sentences, like {example_citation}. " "Only cite from the context above and only use the citation keys from the context." f"\n\n{CITATION_KEY_CONSTRAINTS}\n\n" "Do not concatenate citation keys, just use them as is. " "Write in the style of a scientific article, with concise sentences and " "coherent paragraphs. This answer will be used directly, " "so do not add any extraneous information.\n\n" "{prior_answer_prompt}" "Answer ({answer_length}):" ) select_paper_prompt = ( "Select papers that may help answer the question below. " "Papers are listed as $KEY: $PAPER_INFO. " "Return a list of keys, separated by commas. " 'Return "None", if no papers are applicable. ' "Choose papers that are relevant, from reputable sources, and timely " "(if the question requires timely information).\n\n" "Question: {question}\n\n" "Papers: {papers}\n\n" "Selected keys:" ) citation_prompt = ( "Provide the citation for the following text in MLA Format. " "Do not write an introductory sentence. " "Do not fabricate a DOI such as '10.xxxx' if one cannot be found," " just leave it out of the citation. " f"If reporting date accessed, the current year is {datetime.now().year}\n\n" "{text}\n\n" "Citation:" ) structured_citation_prompt = ( "Extract the title, authors, and doi as a JSON from this MLA citation. " "If any field can not be found, return it as null. " "Use title, authors, and doi as keys, author's value should be a list of authors. " "{citation}\n\n" "Citation JSON:" ) default_system_prompt = ( "Answer in a direct and concise tone. " "Your audience is an expert, so be highly specific. " "If there are ambiguous terms or acronyms, first define them." ) # NOTE: we use double curly braces here so it's not considered an f-string template summary_json_system_prompt = ( "Provide a summary of the relevant information" " that could help answer the question based on the excerpt." " Your summary, combined with many others," " will be given to the model to generate an answer." " Respond with the following JSON format:" '\n\n{{\n "summary": "...",\n "relevance_score": 0-10\n}}' "\n\nwhere `summary` is relevant information from the text - {summary_length} words." " `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question." "\n\nThe excerpt may or may not contain relevant information." " If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0." ) summary_json_multimodal_system_prompt = ( "Provide a summary of the relevant information" " that could help answer the question based on the excerpt." " Your summary, combined with many others," " will be given to the model to generate an answer." " Respond with the following JSON format:" '\n\n{{\n "summary": "...",\n "relevance_score": 0-10,\n "used_images": "..."\n}}' "\n\nwhere `summary` is relevant information from the text - {summary_length} words." " `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question." " `used_images` is a boolean flag indicating" " if any images present in a multimodal message were used," " and if no images were present it should be false." "\n\nThe excerpt may or may not contain relevant information." # Don't instruct setting `used_images` to false, because if images # are used to determine irrelevance, then `used_images` should be true " If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0." ) env_system_prompt = ( # Matching https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/langchain%3D%3D0.2.3/libs/langchain/langchain/agents/openai_functions_agent/base.py#L213-L215 "You are a helpful AI assistant." ) env_reset_prompt = ( "Use the tools to answer the question: {question}" "\n\nWhen the answer looks sufficient," " you can terminate by calling the {complete_tool_name} tool." " If the answer does not look sufficient," " and you have already tried to answer several times with different evidence," " terminate by calling the {complete_tool_name} tool." " The current status of evidence/papers/cost is {status}" ) # Prompt templates for use with LitQA QA_PROMPT_TEMPLATE = "Q: {question}\n\nOptions:\n{options}" EVAL_PROMPT_TEMPLATE = ( "Given the following question and a proposed answer to the question, return the" " single-letter choice in the question that matches the proposed answer." " If the proposed answer is blank or an empty string," " or multiple options are matched, respond with '0'." "\n\nQuestion: {qa_prompt}" "\n\nProposed Answer: {qa_answer}" "\n\nSingle Letter Answer:" ) CONTEXT_OUTER_PROMPT = "{context_str}\n\nValid Keys: {valid_keys}" EMPTY_CONTEXTS = len(CONTEXT_OUTER_PROMPT.format(context_str="", valid_keys="").strip()) CONTEXT_INNER_PROMPT_NOT_DETAILED = "{name}: {text}" CONTEXT_INNER_PROMPT = f"{CONTEXT_INNER_PROMPT_NOT_DETAILED}\nFrom {{citation}}" # For reference, here's Docling's image description prompt: # https://github.com/docling-project/docling/blob/v2.55.1/docling/datamodel/pipeline_options.py#L214-L216 individual_media_enrichment_prompt_template = ( "You are analyzing an image, formula, or table from a scientific document." " Provide a detailed description that will be used to answer questions about its content." " Focus on key elements, data, relationships, variables," " and scientific insights visible in the image." " It's especially important to document referential information such as" " figure/table numbers, labels, plot colors, or legends." "\n\nText co-located with the media may be associated with" " other media or unrelated content," " so do not just blindly quote referential information." " The smaller the image, the more likely co-located text is unrelated." " To restate, often the co-located text is several pages of content," " so only use aspects relevant to accompanying image, formula, or table." "\n\nHere's a few failure modes with possible resolutions:" "\n- The media was a logo or icon, so the text is unrelated." " In this case, briefly describe the media as a logo or icon," " and do not mention other unrelated surrounding text." "\n- The media was display type, so the text is probably unrelated." " The display type can be spread over several lines." " In this case, briefly describe the media as display type," " and do not mention other unrelated surrounding text." "\n- The media is a margin box or design element, so the text is unrelated." " In this case, briefly describe the media as decorative," " and do not mention other unrelated surrounding text." "\n- The media came from a bad PDF read, so it's garbled." " In this case, describe the media as garbled, state why it's considered garbled," " and do not mention other unrelated surrounding text." "\n- The media is a subfigure or a subtable." " In this case, make sure to only detail the subfigure or subtable," " not the entire figure or table." " Do not mention other unrelated surrounding text." "\n\nIMPORTANT: Start your response with exactly one of these labels:" "\n- 'RELEVANT:' if the media contains scientific content" " (e.g. figures, charts, tables, equations, diagrams, data visualizations)" " that could help answer scientific questions," " or if you're unsure of relevance (e.g. garbled/corrupted content)." "\n- 'IRRELEVANT:' if the media content is not useful for scientific question-answer" " (e.g. journal logo, icon, display type/typography, decorative element," " design element, margin box, is blank)." "\n\nAfter the label, provide your description." "\n\n{context_text}Label relevance, describe the media," # Allow for empty context_text " and if uncertain on a description please state why:" ) full_page_enrichment_prompt_template = ( "You are analyzing a screenshot of a page from a scientific document." " Provide a detailed description that will be used to answer questions about its content." " Focus on key elements, data, relationships, variables," " and scientific insights visible in the image." " It's especially important to document referential information such as" " figure/table numbers, labels, plot colors, or legends." "\n\nText co-located with the screenshot may be associated with" " other pages' content and unrelated," " so do not just blindly quote referential information." " To restate, the co-located text is several pages of content," " so only use aspects relevant to the accompanying screenshot." " Do not feel the need to extensively document entities in the margins" " such as journal logos, display type, margin boxes, or PDF design elements." " If the screenshot is garbled due to a bad screenshot," " describe the screenshot as garbled, state why it's considered garbled." "\n\nIMPORTANT: Start your response with exactly one of these labels:" "\n- 'RELEVANT:' if the screenshot contains scientific content" " (e.g. figures, charts, tables, equations, diagrams, data visualizations)" " that could help answer scientific questions," " or if you're unsure of relevance (e.g. garbled/corrupted content)." "\n- 'IRRELEVANT:' if the screenshot content is not useful for scientific question-answer" " (e.g. journal logo, icon, display type/typography, decorative element," " design element, margin box, is blank)." "\n\nAfter the label, provide your description." "\n\n{context_text}Label relevance, describe the screenshot," # Allow for empty context_text " and if uncertain on a description please state why:" ) ================================================ FILE: src/paperqa/py.typed ================================================ ================================================ FILE: src/paperqa/readers.py ================================================ from __future__ import annotations import asyncio import os from collections.abc import Awaitable, Callable from importlib.metadata import version from math import ceil from pathlib import Path from typing import Literal, Protocol, TypeAlias, cast, overload, runtime_checkable import anyio import tiktoken from aviary.core import is_coroutine_callable from html2text import __version__ as html2text_version from html2text import html2text from paperqa.types import ( ChunkMetadata, Doc, ParsedMedia, ParsedMetadata, ParsedText, Text, ) from paperqa.utils import ImpossibleParsingError from paperqa.version import __version__ as pqa_version @runtime_checkable class SyncPDFParserFn(Protocol): """Protocol for synchronously parsing a PDF.""" def __call__( self, path: str | os.PathLike, page_size_limit: int | None = None, page_range: int | tuple[int, int] | None = None, **kwargs, ) -> ParsedText: ... @runtime_checkable class AsyncPDFParserFn(Protocol): """Protocol for asynchronously parsing a PDF.""" async def __call__( self, path: str | os.PathLike, page_size_limit: int | None = None, page_range: int | tuple[int, int] | None = None, **kwargs, ) -> ParsedText: ... PDFParserFn: TypeAlias = SyncPDFParserFn | AsyncPDFParserFn def resolve_page_range( page_range: int | tuple[int, int] | None, page_count: int ) -> range: """Convert a 1-indexed page_range into a 0-indexed range object.""" if page_range is None: return range(page_count) if isinstance(page_range, int): return range(page_range - 1, min(page_range, page_count)) return range(page_range[0] - 1, min(page_range[1], page_count)) async def parse_image( path: str | os.PathLike, validator: Callable[[bytes], Awaitable] | None = None, **_ ) -> ParsedText: apath = anyio.Path(path) image_data = await anyio.Path(path).read_bytes() if validator: try: await validator(image_data) except Exception as exc: raise ImpossibleParsingError( f"Image validation failed for the image at path {path}." ) from exc parsed_media = ParsedMedia(index=0, data=image_data, info={"suffix": apath.suffix}) metadata = ParsedMetadata( parsing_libraries=[], paperqa_version=pqa_version, total_parsed_text_length=0, # No text, just an image count_parsed_media=1, name="image", ) return ParsedText(content={"1": ("", [parsed_media])}, metadata=metadata) def _make_chunk( parsed_text: ParsedText, doc: Doc, text: str, lower_page: str, upper_page: str ) -> Text: media: list[ParsedMedia] = [] for pg_num in range(int(lower_page), int(upper_page) + 1): pg_contents = cast(dict, parsed_text.content).get(str(pg_num)) if isinstance(pg_contents, tuple): media.extend(pg_contents[1]) # pretty formatting of pages (e.g. 1-3, 4, 5-7) name = "-".join([lower_page, upper_page]) return Text(text=text, name=f"{doc.docname} pages {name}", media=media, doc=doc) def chunk_pdf( parsed_text: ParsedText, doc: Doc, chunk_chars: int, overlap: int ) -> list[Text]: pages: list[str] = [] texts: list[Text] = [] split: str = "" if not isinstance(parsed_text.content, dict): raise NotImplementedError( f"ParsedText.content must be a `dict`, not {type(parsed_text.content)}." ) if not parsed_text.content: raise ImpossibleParsingError( f"No text was parsed from the document named {doc.docname!r} with ID" f" {doc.dockey}, either empty or corrupted." ) for page_num, page_contents in parsed_text.content.items(): page_text = ( page_contents if isinstance(page_contents, str) else page_contents[0] ) split += page_text pages.append(page_num) # split could be so long it needs to be split # into multiple chunks. Or it could be so short # that it needs to be combined with the next chunk. while len(split) > chunk_chars: texts.append( _make_chunk(parsed_text, doc, split[:chunk_chars], pages[0], pages[-1]) ) split = split[chunk_chars - overlap :] pages = [page_num] if len(split) > overlap or not texts: texts.append( _make_chunk(parsed_text, doc, split[:chunk_chars], pages[0], pages[-1]) ) return texts def parse_text( path: str | os.PathLike, html: bool = False, split_lines: bool = False, page_size_limit: int | None = None, **_, ) -> ParsedText: """Simple text splitter, can parse html or split into newlines. Args: path: path to file. html: flag to use html2text library for parsing. split_lines: flag to split lines into a list. page_size_limit: optional limit on the number of characters per page. Only relevant when split_lines is True. """ path = Path(path) try: with path.open() as f: text = list(f) if split_lines else f.read() except UnicodeDecodeError: with path.open(encoding="utf-8", errors="ignore") as f: text = f.read() parsing_libraries: list[str] = [] if html: if not isinstance(text, str): raise NotImplementedError( "HTML parsing is not yet set up to work with split_lines." ) parse_summary: str = "html" text = html2text(text) parsing_libraries.append(f"html2text ({html2text_version})") else: parse_summary = "txt" if isinstance(text, str): total_length: int = len(text) else: total_length = sum(len(t) for t in text) for i, t in enumerate(text): if page_size_limit and len(text) > page_size_limit: raise ImpossibleParsingError( f"The {parse_summary} on page {i} of {len(text)} was {len(t)} chars" f" long, which exceeds the {page_size_limit} char limit at path" f" {path}." ) return ParsedText( content=text, metadata=ParsedMetadata( parsing_libraries=parsing_libraries, paperqa_version=pqa_version, total_parsed_text_length=total_length, name=f"{parse_summary}|split-lines={split_lines}", ), ) def parse_office_doc( path: str | os.PathLike, **kwargs, ) -> ParsedText: """Parse office documents (.docx, .xlsx, .pptx) using unstructured, extracting text and images.""" try: import unstructured from unstructured.documents.elements import Image, Table from unstructured.partition.auto import partition except ImportError as exc: raise ImportError( "Could not import `unstructured` dependencies. " "Please install with `pip install paper-qa[office]`." ) from exc UNSTRUCTURED_VERSION = version(unstructured.__name__) elements = partition(str(path), **kwargs) content_dict = {} media_list: list[ParsedMedia] = [] current_text = "" media_index = 0 for el in elements: if isinstance(el, Image): image_data = el.metadata.image_data # Create a ParsedMedia object parsed_media = ParsedMedia( index=media_index, data=image_data, info={"suffix": el.metadata.image_mime_type}, ) media_list.append(parsed_media) media_index += 1 elif isinstance(el, Table): # For tables, we could get the HTML representation for better structure if el.metadata.text_as_html: current_text += el.metadata.text_as_html + "\n\n" else: current_text += str(el) + "\n\n" # For office docs, we can treat the whole document as a single "page" content_dict["1"] = (current_text, media_list) return ParsedText( content=content_dict, metadata=ParsedMetadata( parsing_libraries=[f"{unstructured.__name__} ({UNSTRUCTURED_VERSION})"], paperqa_version=pqa_version, total_parsed_text_length=len(current_text), count_parsed_media=len(media_list), name=f"office_doc|path={path}", ), ) def chunk_text( parsed_text: ParsedText, doc: Doc, chunk_chars: int, overlap: int, use_tiktoken: bool = True, ) -> list[Text]: """Parse a document into chunks, based on tiktoken encoding. NOTE: We get some byte continuation errors. Currently ignored, but should explore more to make sure we don't miss anything. """ texts: list[Text] = [] enc = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") if not isinstance(parsed_text.content, str): raise NotImplementedError( f"ParsedText.content must be a `str`, not {type(parsed_text.content)}." ) content: str | list[int] = ( parsed_text.content if not use_tiktoken # we tokenize using tiktoken so cuts are in reasonable places else cast(list[int], parsed_text.encode_content(enc)) ) if not content: # Avoid div0 in token calculations raise ImpossibleParsingError( f"No text was parsed from the document named {doc.docname!r} with ID" f" {doc.dockey}, either empty or corrupted." ) # convert from characters to chunks char_count = parsed_text.metadata.total_parsed_text_length # e.g., 25,000 token_count = len(content) # e.g., 4,500 chars_per_token = char_count / token_count # e.g., 5.5 chunk_tokens = chunk_chars / chars_per_token # e.g., 3000 / 5.5 = 545 overlap_tokens = overlap / chars_per_token # e.g., 100 / 5.5 = 18 chunk_count = ceil(token_count / chunk_tokens) # e.g., 4500 / 545 = 9 for i in range(chunk_count): split = content[ max(int(i * chunk_tokens - overlap_tokens), 0) : int( (i + 1) * chunk_tokens + overlap_tokens ) ] texts.append( Text( text=( enc.decode(cast("list[int]", split)) if use_tiktoken else cast("str", split) ), name=f"{doc.docname} chunk {i + 1}", doc=doc, ) ) return texts def chunk_code_text( parsed_text: ParsedText, doc: Doc, chunk_chars: int, overlap: int ) -> list[Text]: """Parse a document into chunks, based on line numbers (for code).""" text_buffer = "" texts: list[Text] = [] line_i = last_line_i = 0 if not isinstance(parsed_text.content, str | list): raise NotImplementedError( f"Didn't yet handle ParsedText.content of type {type(parsed_text.content)}." ) for line_i, line in enumerate( [parsed_text.content] if isinstance(parsed_text.content, str) else parsed_text.content ): text_buffer += line while len(text_buffer) > chunk_chars: texts.append( Text( text=text_buffer[:chunk_chars], name=f"{doc.docname} lines {last_line_i}-{line_i}", doc=doc, ) ) text_buffer = text_buffer[chunk_chars - overlap :] last_line_i = line_i if ( len(text_buffer) > overlap # Save meaningful amount of content as a final text or not texts # Contents were smaller than one chunk, save it anyways ): texts.append( Text( text=text_buffer[:chunk_chars], name=f"{doc.docname} lines {last_line_i}-{line_i}", doc=doc, ) ) return texts IMAGE_EXTENSIONS = tuple({".png", ".jpg", ".jpeg"}) # When HTML reader supports images, add here ENRICHMENT_EXTENSIONS = tuple({".pdf", ".docx", ".xlsx", ".pptx", *IMAGE_EXTENSIONS}) @overload async def read_doc( path: str | os.PathLike, doc: Doc, parsed_text_only: Literal[True], include_metadata: Literal[True], chunk_chars: int = ..., overlap: int = ..., multimodal_enricher: Callable[[ParsedText], Awaitable] | None = ..., parse_pdf: PDFParserFn | None = ..., **parser_kwargs, ) -> ParsedText: ... @overload async def read_doc( path: str | os.PathLike, doc: Doc, parsed_text_only: Literal[True], include_metadata: Literal[False] = ..., chunk_chars: int = ..., overlap: int = ..., multimodal_enricher: Callable[[ParsedText], Awaitable] | None = ..., parse_pdf: PDFParserFn | None = ..., **parser_kwargs, ) -> ParsedText: ... @overload async def read_doc( path: str | os.PathLike, doc: Doc, parsed_text_only: Literal[False], include_metadata: Literal[True], chunk_chars: int = ..., overlap: int = ..., multimodal_enricher: Callable[[ParsedText], Awaitable] | None = ..., parse_pdf: PDFParserFn | None = ..., **parser_kwargs, ) -> tuple[list[Text], ParsedMetadata]: ... @overload async def read_doc( path: str | os.PathLike, doc: Doc, parsed_text_only: Literal[False] = ..., include_metadata: Literal[False] = ..., chunk_chars: int = ..., overlap: int = ..., multimodal_enricher: Callable[[ParsedText], Awaitable] | None = ..., parse_pdf: PDFParserFn | None = ..., **parser_kwargs, ) -> list[Text]: ... @overload async def read_doc( path: str | os.PathLike, doc: Doc, *, include_metadata: Literal[True], chunk_chars: int = ..., overlap: int = ..., multimodal_enricher: Callable[[ParsedText], Awaitable] | None = ..., parse_pdf: PDFParserFn | None = ..., **parser_kwargs, ) -> tuple[list[Text], ParsedMetadata]: ... async def read_doc( # noqa: PLR0912 path: str | os.PathLike, doc: Doc, parsed_text_only: bool = False, include_metadata: bool = False, chunk_chars: int = 5000, overlap: int = 250, multimodal_enricher: Callable[[ParsedText], Awaitable[str]] | None = None, parse_pdf: PDFParserFn | None = None, **parser_kwargs, ) -> list[Text] | ParsedText | tuple[list[Text], ParsedMetadata]: """Parse a document and split into chunks. Args: path: local document path doc: object with document metadata parsed_text_only: return parsed text without chunking include_metadata: Opt-in flag to include metadata about the chunking algorithm. chunk_chars: size of chunks overlap: size of overlap between chunks multimodal_enricher: Optional function to enrich the parsed text and return a hashable string summary before chunking. parse_pdf: Optional function to parse PDF files (if you're parsing a PDF). parser_kwargs: Keyword arguments to pass to the used parsing function. """ str_path = str(path) # start with parsing -- users may want to store this separately if str_path.endswith(".pdf"): if parse_pdf is None: raise ValueError("When parsing a PDF, a parsing function must be provided.") # Some PDF parsers are not thread-safe, # so can't use multithreading via `asyncio.to_thread` here if is_coroutine_callable(parse_pdf): parsed_text: ParsedText = await cast(AsyncPDFParserFn, parse_pdf)( path, **parser_kwargs ) else: parsed_text = cast(SyncPDFParserFn, parse_pdf)(path, **parser_kwargs) elif str_path.endswith(".txt"): # TODO: Make parse_text async parsed_text = await asyncio.to_thread(parse_text, path, **parser_kwargs) elif str_path.endswith(".html"): parsed_text = await asyncio.to_thread( parse_text, path, html=True, **parser_kwargs ) elif str_path.endswith(IMAGE_EXTENSIONS): parsed_text = await parse_image(path, **parser_kwargs) elif str_path.endswith((".docx", ".xlsx", ".pptx")): # TODO: Make parse_office_doc async parsed_text = await asyncio.to_thread(parse_office_doc, path, **parser_kwargs) else: parsed_text = await asyncio.to_thread( parse_text, path, split_lines=True, **parser_kwargs ) if parsed_text_only: return parsed_text # Enrich upon full parsed text before chunking, since enrichment # may view adjacent pages (and not getting cut off on chunk boundaries) if str_path.endswith(ENRICHMENT_EXTENSIONS) and multimodal_enricher: enrichment_summary: str = f"|{await multimodal_enricher(parsed_text)}" else: enrichment_summary = "" # next chunk the parsed text if chunk_chars == 0: chunked_text = [ Text(text=parsed_text.reduce_content(), name=doc.docname, doc=doc) ] chunk_metadata = ChunkMetadata( size=0, overlap=0, name=( f"paper-qa={pqa_version}|algorithm=none" f"|reduction=cl100k_base{enrichment_summary}" ), ) elif str_path.endswith((".pdf", ".docx", ".xlsx", ".pptx")): chunked_text = chunk_pdf( parsed_text, doc, chunk_chars=chunk_chars, overlap=overlap ) chunk_metadata = ChunkMetadata( size=chunk_chars, overlap=overlap, name=( f"paper-qa={pqa_version}|algorithm=overlap-document" f"|size={chunk_chars}|overlap={overlap}{enrichment_summary}" ), ) elif str_path.endswith(IMAGE_EXTENSIONS): chunked_text = chunk_pdf( parsed_text, doc, chunk_chars=chunk_chars, overlap=overlap ) chunk_metadata = ChunkMetadata( size=0, overlap=0, name=f"paper-qa={pqa_version}|algorithm=none{enrichment_summary}", ) elif str_path.endswith((".txt", ".html")): chunked_text = chunk_text( parsed_text, doc, chunk_chars=chunk_chars, overlap=overlap ) chunk_metadata = ChunkMetadata( size=chunk_chars, overlap=overlap, name=( f"paper-qa={pqa_version}|algorithm=overlap-text|reduction=cl100k_base" f"|size={chunk_chars}|overlap={overlap}{enrichment_summary}" ), ) else: chunked_text = chunk_code_text( parsed_text, doc, chunk_chars=chunk_chars, overlap=overlap ) chunk_metadata = ChunkMetadata( size=chunk_chars, overlap=overlap, name=( f"paper-qa={pqa_version}|algorithm=overlap-code|reduction=cl100k_base" f"|size={chunk_chars}|overlap={overlap}{enrichment_summary}" ), ) if include_metadata: parsed_text.metadata.chunk_metadata = chunk_metadata return chunked_text, parsed_text.metadata return chunked_text ================================================ FILE: src/paperqa/settings.py ================================================ import asyncio import importlib.resources import logging import os import pathlib import re import warnings from collections import defaultdict from collections.abc import Awaitable, Callable, Mapping, Sequence from contextlib import suppress from enum import IntEnum, StrEnum from itertools import starmap from pydoc import locate from typing import ( Any, ClassVar, Protocol, Self, TypeAlias, assert_never, cast, runtime_checkable, ) import anyio import litellm from aviary.core import Message, Tool, ToolSelector from lmi import ( CommonLLMNames, EmbeddingModel, LiteLLMModel, embedding_model_factory, ) from pydantic import ( BaseModel, ConfigDict, Field, SerializerFunctionWrapHandler, computed_field, field_validator, model_serializer, model_validator, ) from pydantic.json_schema import SkipJsonSchema from pydantic_core.core_schema import SerializationInfo from pydantic_settings import BaseSettings, CliSettingsSource, SettingsConfigDict import paperqa.configs from paperqa._ldp_shims import ( HAS_LDP_INSTALLED, Agent, HTTPAgentClient, MemoryAgent, ReActAgent, SimpleAgent, SimpleAgentState, UIndexMemoryModel, _Memories, set_training_mode, ) from paperqa.prompts import ( CONTEXT_INNER_PROMPT, CONTEXT_OUTER_PROMPT, answer_iteration_prompt_template, citation_prompt, default_system_prompt, env_reset_prompt, env_system_prompt, individual_media_enrichment_prompt_template, qa_prompt, select_paper_prompt, structured_citation_prompt, summary_json_prompt, summary_json_system_prompt, summary_prompt, ) from paperqa.readers import PDFParserFn from paperqa.types import Context, ParsedMedia, ParsedText from paperqa.utils import ( get_stable_str, hexdigest, parse_enrichment_irrelevance, pqa_directory, ) logger = logging.getLogger(__name__) # TODO: move to actual EnvironmentState # when we can do so without a circular import _EnvironmentState: TypeAlias = Any @runtime_checkable class AsyncContextSerializer(Protocol): """Protocol for generating a context string from settings and context.""" async def __call__( self, settings: "Settings", contexts: Sequence[Context], question: str, pre_str: str | None, ) -> str: ... class AnswerSettings(BaseModel): model_config = ConfigDict(extra="forbid", arbitrary_types_allowed=True) evidence_k: int = Field( default=10, description="Number of evidence pieces to retrieve." ) evidence_retrieval: bool = Field( default=True, description="Whether to use retrieval instead of processing all docs.", ) # no validator because you can set the range in a prompt evidence_relevance_score_cutoff: int = Field( default=1, ge=0, description=( "Relevance score cutoff for evidence retrieval, default is 1, meaning" " only evidence with relevance score >= 1 will be used." ), ) evidence_summary_length: str = Field( default="about 100 words", description="Length of evidence summary." ) evidence_skip_summary: bool = Field( default=False, description="Whether to summarization." ) evidence_text_only_fallback: bool = Field( default=False, description=( "Opt-in flag to allow creating contexts without media (just text)," " if the media is problematic for the LLM provider or network." ), ) answer_max_sources: int = Field( default=5, description="Max number of sources to use for an answer." ) max_answer_attempts: int | None = Field( default=None, description=( "Optional (exclusive) max number (default is no max) of attempts to" " generate an answer before declaring done (without a complete tool call). " ), ) answer_length: str = Field( default="about 200 words, but can be longer", description="Length of final answer.", ) max_concurrent_requests: int = Field( default=4, description="Max concurrent requests to LLMs." ) answer_filter_extra_background: bool = Field( default=False, description="Whether to cite background information provided by model.", ) get_evidence_if_no_contexts: bool = Field( default=True, description=( "Opt-out flag for allowing answer generation to lazily gather evidence if" " called before evidence was gathered." ), ) group_contexts_by_question: bool = Field( default=False, description="Whether to group contexts by question when generating answers.", ) skip_evidence_citation_strip: bool = Field( default=False, description="Whether to skip stripping citations from evidence.", ) class ChunkingOptions(StrEnum): SIMPLE_OVERLAP = "simple_overlap" def get_default_pdf_parser() -> PDFParserFn: parse_pdf_to_pages: PDFParserFn try: from paperqa_pymupdf import parse_pdf_to_pages except ImportError: try: from paperqa_pypdf import parse_pdf_to_pages # type: ignore[no-redef,unused-ignore] except ImportError as exc: raise ImportError( "To parse PDFs we need a parsing function. Please install either:" " (1) paper-qa-pypdf via `pip install paper-qa[pypdf]` or" " (2) paper-qa-pymupdf via `pip install paper-qa[pymupdf]`." ) from exc return parse_pdf_to_pages def default_pdf_parser_configurator() -> None: try: from paperqa_pymupdf import setup_pymupdf_python_logging except ImportError: return setup_pymupdf_python_logging() class MultimodalOptions(IntEnum): # Text-only PDF reads OFF = 0 # Falsey ON_WITH_ENRICHMENT = 1 # Default # Without image enrichment, multimodal will miss retrieval of certain images, # but it costs less money (no enrichment LLM calls) ON_WITHOUT_ENRICHMENT = 2 @classmethod def from_value(cls, value: "bool | MultimodalOptions") -> "MultimodalOptions": if isinstance(value, bool): return cls(int(value)) return value @property def should_parse_and_enrich_media(self) -> tuple[bool, bool]: """Get if the settings indicate to parse and also enrich media.""" if self == MultimodalOptions.OFF: return False, False if self == MultimodalOptions.ON_WITHOUT_ENRICHMENT: return True, False if self == MultimodalOptions.ON_WITH_ENRICHMENT: return True, True assert_never(self) class ParsingSettings(BaseModel): """Settings relevant for parsing and chunking documents.""" model_config = ConfigDict(extra="forbid", arbitrary_types_allowed=True) page_size_limit: int | None = Field( default=1_280_000, description=( "Optional limit on the number of characters to parse in one 'page', default" " is 1.28 million chars, 10X larger than a 128k tokens context limit" " (ignoring chars vs tokens difference)." ), ) use_doc_details: bool = Field( default=True, description="Whether to try to get metadata details for a Doc." ) reader_config: dict[str, Any] = Field( default_factory=lambda: {"chunk_chars": 5000, "overlap": 250}, description="Optional keyword arguments for the document reader.", examples=[{"dpi": 300}], ) multimodal: bool | MultimodalOptions = Field( default=MultimodalOptions.ON_WITH_ENRICHMENT, description=( "Controls on parsing images/tables (if applicable to a given document)." " Setting false or off will parse only text," " setting true or 'on with enrichment' will parse media and use" " the enrichment LLM to generate descriptions of the media," " setting 'on without enrichment' will parse media without enrichment." ), ) citation_prompt: str = Field( default=citation_prompt, description="Prompt that tries to create citation from peeking one chunk.", ) structured_citation_prompt: str = Field( default=structured_citation_prompt, description=( "Prompt that tries to creates a citation in JSON from peeking one chunk." ), ) disable_doc_valid_check: bool = Field( default=False, description=( "Whether to disable checking if a document looks like text (was parsed" " correctly)." ), ) defer_embedding: bool = Field( default=False, description=( "Whether to embed documents immediately as they are added, or defer until" " summarization." ), ) parse_pdf: SkipJsonSchema[PDFParserFn] = Field( default_factory=get_default_pdf_parser, description="Function to parse PDF, or a fully qualified name to import.", examples=["paperqa_docling.parse_pdf_to_pages"], exclude=True, # NOTE: a custom serializer is used below, so it's not excluded ) configure_pdf_parser: SkipJsonSchema[Callable[[], Any]] = Field( default=default_pdf_parser_configurator, description=( "Callable to configure the PDF parser within parse_pdf," " useful for behaviors such as enabling logging." ), exclude=True, ) @field_validator("parse_pdf", mode="before") @classmethod def _resolve_parse_pdf(cls, v: str | PDFParserFn) -> PDFParserFn: """Resolve a fully qualified name to a parser function.""" if isinstance(v, str): resolved = locate(v) if resolved is None: raise ValueError(f"Failed to locate PDF parser function {v!r}.") if not isinstance(resolved, PDFParserFn): raise TypeError(f"Value {v!r} is not a PDF parser function.") return resolved return v @model_serializer(mode="wrap") def _custom_serializer( self, serializer: SerializerFunctionWrapHandler, info: SerializationInfo ) -> dict[str, Any]: data = serializer(self) # NOTE: due to parse_pdf's exclude=True flag, it's not yet in this data. # Let's now add it back if we can safely deserialize "over the network" if isinstance(self.parse_pdf, str): # Already JSON-compliant, so let's un-exclude data["parse_pdf"] = self.parse_pdf elif info.mode == "json": # If going to JSON, and we can get a FQN, do so for JSON compliance with suppress(ValueError): # Suppress when not serialization-safe data["parse_pdf"] = get_stable_str(self.parse_pdf) return data doc_filters: Sequence[Mapping[str, Any]] | None = Field( default=None, description=( "Optional filters to only allow documents that match this filter. This is a" " dictionary where the keys are the fields from DocDetails or Docs to" " filter on, and the values are the values to filter for. To invert filter," " prefix the key with a '!'. If the key is not found, by default the Doc is" " rejected. To change this behavior, prefix the key with a '?' to allow the" " Doc to pass if the key is not found. For example, {'!title': 'bad title'," " '?year': '2022'} would only allow Docs with a title that is not 'bad" " title' and a year of 2022 or no year at all." ), ) use_human_readable_clinical_trials: bool = Field( default=False, description="Parse clinical trial JSONs into human readable text.", ) enrichment_llm: str = Field( # NOTE: from CapArena (https://arxiv.org/abs/2503.12329), # GPT-4o was the best image captioning model as of spring 2025 # NOTE: claude-haiku-4-5-20251001 recurringly failed to describe display type # to be display type, so its captioning ability isn't good enough yet default=CommonLLMNames.GPT_4O.value, description="LLM for media enrichment (e.g. generating descriptions).", ) enrichment_llm_config: dict | None = Field( default=None, description=( "Optional configuration for the enrichment_llm model. More specifically, it's" " a LiteLLM Router configuration to pass to LiteLLMModel, must have" " `model_list` key (corresponding to model_list inputs here:" " https://docs.litellm.ai/docs/routing), and can optionally include a" " router_kwargs key with router kwargs as values." ), ) enrichment_page_radius: int = Field( default=1, # Default is 1 because figures are usually +/- 1 page in LaTeX ge=-1, description=( "Page radius for context text in enrichment. " "-1 means all pages, 0 means current page only, " "1+ means a radius of pages around the current page." ), ) enrichment_prompt: str = Field( default=individual_media_enrichment_prompt_template, description="Prompt template for enriching media.", ) @property def should_parse_and_enrich_media(self) -> tuple[bool, bool]: """Get if the settings indicate to parse and also enrich media.""" mm_enum = MultimodalOptions.from_value(self.multimodal) return mm_enum.should_parse_and_enrich_media class _FormatDict(dict): # noqa: FURB189 """Mock a dictionary and store any missing items.""" def __init__(self) -> None: self.key_set: set[str] = set() def __missing__(self, key: str) -> str: self.key_set.add(key) return key def get_formatted_variables(s: str) -> set[str]: """Returns the set of variables implied by the format string.""" format_dict = _FormatDict() s.format_map(format_dict) return format_dict.key_set class PromptSettings(BaseModel): model_config = ConfigDict(extra="forbid", validate_assignment=True) # citations are inserted with Context.id as follows, # these are translated to MLA parenthetical in-text citation styling # SEE: https://nwtc.libguides.com/citations/MLA#s-lg-box-707489 EXAMPLE_CITATION: ClassVar[str] = "(pqac-0f650d59)" summary: str = summary_prompt qa: str = qa_prompt answer_iteration_prompt: str | None = Field( default=answer_iteration_prompt_template, description=( "Prompt to inject existing prior answers into the qa prompt to allow the model to iterate. " "If None, then no prior answers will be injected." ), ) select: str = select_paper_prompt pre: str | None = Field( default=None, description=( "Opt-in pre-prompt (templated with just the original question) to append" " information before a qa prompt. For example:" " 'Summarize all scientific terms in the following question:\n{question}'." " This pre-prompt can enable injection of question-specific guidance later" " used by the qa prompt, without changing the qa prompt's template." ), ) post: str | None = None system: str = default_system_prompt use_json: bool = True # Not thrilled about this model, # but need to split out the system/summary # to get JSON summary_json: str = summary_json_prompt summary_json_system: str = summary_json_system_prompt context_outer: str = Field( default=CONTEXT_OUTER_PROMPT, description="Prompt for how to format all contexts in generate answer.", ) context_inner: str = Field( default=CONTEXT_INNER_PROMPT, description=( "Prompt for how to format a single context in generate answer. " "This should at least contain key and name." ), ) @field_validator("summary") @classmethod def check_summary(cls, v: str) -> str: if not get_formatted_variables(v).issubset( get_formatted_variables(summary_prompt) ): raise ValueError( "Summary prompt can only have variables:" f" {get_formatted_variables(summary_prompt)}" ) return v @field_validator("qa") @classmethod def check_qa(cls, v: str) -> str: if not get_formatted_variables(v).issubset(get_formatted_variables(qa_prompt)): raise ValueError( "QA prompt can only have variables:" f" {get_formatted_variables(qa_prompt)}" ) return v @field_validator("select") @classmethod def check_select(cls, v: str) -> str: if not get_formatted_variables(v).issubset( get_formatted_variables(select_paper_prompt) ): raise ValueError( "Select prompt can only have variables:" f" {get_formatted_variables(select_paper_prompt)}" ) return v @field_validator("post") @classmethod def check_post(cls, v: str | None) -> str | None: if v is not None: # kind of a hack to get list of attributes in answer from paperqa.types import PQASession attrs = set(PQASession.model_fields.keys()) if not get_formatted_variables(v).issubset(attrs): raise ValueError(f"Post prompt must have input variables: {attrs}") return v @field_validator("context_outer") @classmethod def check_context_outer(cls, v: str) -> str: if not get_formatted_variables(v).issubset( get_formatted_variables(CONTEXT_OUTER_PROMPT) ): raise ValueError( "Context outer prompt can only have variables:" f" {get_formatted_variables(CONTEXT_OUTER_PROMPT)}" ) return v @field_validator("context_inner") @classmethod def check_context_inner(cls, v: str) -> str: fvars = get_formatted_variables(v) if "name" not in fvars or "text" not in fvars: raise ValueError("Context inner prompt must have name and text") return v class IndexSettings(BaseModel): model_config = ConfigDict(extra="forbid") name: str | None = Field( default=None, description=( "Optional name of the index. If unspecified, the name should be generated." ), ) paper_directory: str | os.PathLike = Field( default=pathlib.Path.cwd(), description=( "Local directory which contains the papers to be indexed and searched." ), ) manifest_file: str | os.PathLike | None = Field( default=None, description=( "Optional absolute path to a manifest CSV, or a relative path from the" " paper_directory to a manifest CSV. A manifest CSV contains columns which" " are attributes for a DocDetails object. Only 'file_location', 'doi', and" " 'title' will be used when indexing, others are discarded." ), ) index_directory: str | os.PathLike = Field( default_factory=lambda: pqa_directory("indexes"), description=( "Directory to store the PQA built search index, configuration, and" " answer indexes." ), ) use_absolute_paper_directory: bool = Field( default=False, description=( "Opt-in flag to convert the paper_directory to an absolute path. Setting" " this to True will make the index user-specific, defeating sharing." ), ) recurse_subdirectories: bool = Field( default=True, description="Whether to recurse into subdirectories when indexing sources.", ) concurrency: int = Field( default=5, # low default for folks without S2/Crossref keys description="Number of concurrent filesystem reads for indexing", ) batch_size: int = Field( default=1, ge=1, description="Number of files to process before committing to the index.", ) sync_with_paper_directory: bool = Field( default=True, description=( "Whether to sync the index with the paper directory when loading an index." " Setting to True will add or delete index files to match the source paper" " directory." ), ) files_filter: SkipJsonSchema[Callable[[anyio.Path | pathlib.Path], bool]] = Field( default=lambda f: ( f.suffix # TODO: add images after embeddings are supported in {".txt", ".pdf", ".html", ".md", ".xlsx", ".docx", ".pptx"} ), exclude=True, description=( "Filter function to apply to files in the paper directory." " When the function returns True, the file will be indexed." ), ) def get_named_index_directory(self) -> anyio.Path: """Get the directory where the index, when named, will be located. Raises: ValueError: If the index name was unset, because otherwise the name is autogenerated. """ if self.name is None: raise ValueError( "Getting a named index directory requires an index name to have been" " specified, please specify a name." ) return anyio.Path(self.index_directory) / self.name async def finalize_manifest_file(self) -> anyio.Path | None: manifest_file = anyio.Path(self.manifest_file) if self.manifest_file else None if manifest_file and not await manifest_file.exists(): # If the manifest file was specified but doesn't exist, # perhaps it was specified as a relative path from the paper_directory manifest_file = anyio.Path(self.paper_directory) / manifest_file return manifest_file class AgentSettings(BaseModel): model_config = ConfigDict(extra="forbid") agent_llm: str = Field( default=CommonLLMNames.GPT_4O.value, description="LLM inside the agent making tool selections.", ) agent_llm_config: dict | None = Field( default=None, description=( "Optional configuration for the agent_llm model. More specifically, it's" " a LiteLLM Router configuration to pass to LiteLLMModel, must have" " `model_list` key (corresponding to model_list inputs here:" " https://docs.litellm.ai/docs/routing), and can optionally include a" " router_kwargs key with router kwargs as values." ), ) agent_type: str = Field( default="ToolSelector", description="Type of agent to use", ) agent_config: dict[str, Any] | None = Field( default=None, description="Optional kwarg for AGENT constructor.", ) agent_system_prompt: str | None = Field( default=env_system_prompt, description="Optional system prompt message to precede the below agent_prompt.", ) agent_prompt: str = env_reset_prompt return_paper_metadata: bool = Field( default=False, description=( "Set True to have the search tool include paper title/year information as" " part of its return." ), ) search_count: int = 8 agent_evidence_n: int = Field( default=1, ge=1, description=( "Top n ranked evidences shown to the agent after the GatherEvidence tool." ), ) timeout: float = Field( default=500.0, description=( "Matches LangChain AgentExecutor.max_execution_time (seconds), the timeout" " on agent execution." ), ) tool_names: set[str] | Sequence[str] | None = Field( default=None, description=( "Optional override on the tools to provide the agent. Leaving as the" " default of None will use a minimal toolset of the paper search, gather" " evidence, collect cited papers from evidence, and gen answer. If passing" " tool names (non-default route), at least the gen answer tool must be" " supplied." ), ) max_timesteps: int | None = Field( default=None, description="Optional upper limit on the number of environment steps.", ) index: IndexSettings = Field(default_factory=IndexSettings) rebuild_index: bool = Field( default=True, description=( "Flag to rebuild the index at the start of agent runners, default is True" " for CLI users to ensure all source PDFs are pulled in." ), ) callbacks: SkipJsonSchema[ Mapping[str, Sequence[Callable[[_EnvironmentState], Any]]] ] = Field( default_factory=dict, description=""" A mapping that associates callback names with lists of corresponding callable functions. Each callback list contains functions that will be called with an instance of `EnvironmentState`, representing the current state context. Accepted callback names: - 'gen_answer_initialized': Triggered when `GenerateAnswer.gen_answer` is initialized. - 'gen_answer_aget_query': LLM callbacks to execute in the prompt runner as part of `GenerateAnswer.gen_answer`. - 'gen_answer_completed': Triggered after `GenerateAnswer.gen_answer` successfully generates an answer. - 'gather_evidence_initialized': Triggered when `GatherEvidence.gather_evidence` is initialized. - 'gather_evidence_aget_evidence: LLM callbacks to execute in the prompt runner as part of `GatherEvidence.gather_evidence`. - 'gather_evidence_completed': Triggered after `GatherEvidence.gather_evidence` completes evidence gathering. """, exclude=True, ) def make_default_litellm_model_list_settings( llm: str, temperature: float = 0.0 ) -> dict: """Settings matching "model_list" schema here: https://docs.litellm.ai/docs/routing.""" return { "name": llm, "model_list": [ { "model_name": llm, "litellm_params": { "model": llm, "temperature": temperature, # SEE: https://docs.litellm.ai/docs/tutorials/prompt_caching#litellm-python-sdk-usage "cache_control_injection_points": [ {"location": "message", "role": "system"} ], }, } ], } class Settings(BaseSettings): model_config = SettingsConfigDict(extra="ignore") llm: str = Field( default=CommonLLMNames.GPT_4O.value, description=( "LLM for general use including metadata inference (see Docs.aadd)" " and answer generation (see Docs.aquery and gen_answer tool)." " Should be 'best' LLM. Uses include:" " 1. Inferring citation information from documents when left unspecified," " 2. Extracting title, DOI, and authors from citation information when left unspecified," " 3. Optionally injecting pre-answer information (see PromptSettings.pre)," " 4. Generating an answer given evidence (see PromptSettings.qa)," " 5. Optionally injecting post-answer information (see PromptSettings.post)," " 6. If using the 'fake' agent, proposing search queries." ), ) llm_config: dict | None = Field( default=None, description=( "Optional configuration for the llm model. More specifically, it's" " a LiteLLM Router configuration to pass to LiteLLMModel, must have" " `model_list` key (corresponding to model_list inputs here:" " https://docs.litellm.ai/docs/routing), and can optionally include a" " router_kwargs key with router kwargs as values." ), ) summary_llm: str = Field( default=CommonLLMNames.GPT_4O.value, description=( "LLM for creating contextual summaries" " (see Docs.aget_evidence and gather_evidence tool)." ), ) summary_llm_config: dict | None = Field( default=None, description=( "Optional configuration for the summary_llm model. More specifically, it's" " a LiteLLM Router configuration to pass to LiteLLMModel, must have" " `model_list` key (corresponding to model_list inputs here:" " https://docs.litellm.ai/docs/routing), and can optionally include a" " router_kwargs key with router kwargs as values." ), ) embedding: str = Field( default="text-embedding-3-small", description="Embedding model for embedding text chunks when adding papers.", ) embedding_config: dict | None = Field( default=None, description="Optional configuration for the embedding model.", ) temperature: float = Field(default=0.0, description="Temperature for LLMs.") batch_size: int = Field(default=1, description="Batch size for calling LLMs.") texts_index_mmr_lambda: float = Field( default=1.0, description="Lambda for MMR in text index." ) verbosity: int = Field( default=0, description=( "Integer verbosity level for logging (0-3). 3 = all LLM/Embeddings calls" " logged." ), ) custom_context_serializer: SkipJsonSchema[AsyncContextSerializer | None] = Field( default=None, description=( "Function to turn settings and contexts into an answer context str." " If not populated, the default context serializer will be used." ), exclude=True, ) @model_validator(mode="after") def _update_temperature(self) -> Self: """Ensures temperature is 1 if the LLM requires it. o1 reasoning models only support temperature = 1. SEE: https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning/quickstart """ for model_prefix in ("o1", "gpt-5"): if self.llm.startswith(model_prefix) and self.temperature != 1: warnings.warn( f"When dealing with OpenAI {model_prefix} models," " the temperature must be set to 1," f" so the specified temperature {self.temperature}" " has been overridden to 1.", category=UserWarning, stacklevel=2, ) self.temperature = 1 return self @computed_field # type: ignore[prop-decorator] @property def md5(self) -> str: return hexdigest(self.model_dump_json(exclude={"md5"})) answer: AnswerSettings = Field(default_factory=AnswerSettings) parsing: ParsingSettings = Field(default_factory=ParsingSettings) prompts: PromptSettings = Field(default_factory=PromptSettings) agent: AgentSettings = Field(default_factory=AgentSettings) def get_index_name(self) -> str: """Get programmatically generated index name. This index is where parsings are stored based on parsing/embedding strategy. """ if isinstance(self.agent.index.paper_directory, pathlib.Path): # Here we use an absolute path so that where the user locally # uses '.', two different folders will make different indexes first_segment: str = str(self.agent.index.paper_directory.absolute()) else: first_segment = str(self.agent.index.paper_directory) segments = [ first_segment, str(self.agent.index.use_absolute_paper_directory), self.embedding, get_stable_str(self.parsing.parse_pdf, for_hash=True), str(self.parsing.reader_config["chunk_chars"]), str(self.parsing.reader_config["overlap"]), str(self.parsing.reader_config.get("full_page", False)), str(self.parsing.multimodal), ] return f"pqa_index_{hexdigest('|'.join(segments))}" @classmethod def from_name( cls, config_name: str = "default", cli_source: CliSettingsSource | None = None ) -> "Settings": json_path: pathlib.Path | None = None # quick exit for default settings if config_name == "default": if not cli_source: raise NotImplementedError( f"For config_name {config_name!r}, we require cli_source." ) return Settings(_cli_settings_source=cli_source(args=True)) user_config_path = pqa_directory("settings") / f"{config_name}.json" pkg_config_path = ( # Use importlib.resources.files() which is recommended for Python 3.9+ importlib.resources.files(paperqa.configs) / f"{config_name}.json" ) if user_config_path.exists(): # First, try to find the config file in the user's .config directory json_path = user_config_path else: # If not found, fall back to the package's default config try: if pkg_config_path.is_file(): json_path = cast("pathlib.Path", pkg_config_path) except FileNotFoundError as e: raise FileNotFoundError( f"No configuration file {config_name!r} found at user config path" f" {user_config_path} or bundled config path {pkg_config_path}." ) from e if json_path: # we do the ole switcheroo # json - validate to deserialize knowing the types # then dump it # going json.loads directly will not get types correct tmp = Settings.model_validate_json(json_path.read_text()) return Settings( **(tmp.model_dump()), _cli_settings_source=cli_source(args=True) if cli_source else None, ) raise FileNotFoundError( f"No configuration file {config_name!r} found at user config path" f" {user_config_path} or bundled config path {pkg_config_path}." ) def get_llm(self) -> LiteLLMModel: return LiteLLMModel( name=self.llm, config=self.llm_config or make_default_litellm_model_list_settings(self.llm, self.temperature), ) def get_summary_llm(self) -> LiteLLMModel: return LiteLLMModel( name=self.summary_llm, config=self.summary_llm_config or make_default_litellm_model_list_settings( self.summary_llm, self.temperature ), ) def get_agent_llm(self) -> LiteLLMModel: return LiteLLMModel( name=self.agent.agent_llm, config=self.agent.agent_llm_config or make_default_litellm_model_list_settings( self.agent.agent_llm, self.temperature ), ) def get_embedding_model(self) -> EmbeddingModel: return embedding_model_factory(self.embedding, **(self.embedding_config or {})) def get_enrichment_llm(self) -> LiteLLMModel: return LiteLLMModel( name=self.parsing.enrichment_llm, config=self.parsing.enrichment_llm_config or make_default_litellm_model_list_settings( self.parsing.enrichment_llm, self.temperature ), ) def make_aviary_tool_selector(self, agent_type: str | type) -> ToolSelector | None: """Attempt to convert the input agent type to an aviary ToolSelector.""" if agent_type is ToolSelector or ( isinstance(agent_type, str) and ( agent_type == ToolSelector.__name__ or ( agent_type.startswith( ToolSelector.__module__.split(".", maxsplit=1)[0] ) and locate(agent_type) is ToolSelector ) ) ): return ToolSelector( model_name=self.agent.agent_llm, acompletion=self.get_agent_llm().get_router().acompletion, **(self.agent.agent_config or {}), ) return None async def make_ldp_agent( self, agent_type: str | type ) -> "Agent[SimpleAgentState] | None": """Attempt to convert the input agent type to an ldp Agent.""" if not isinstance(agent_type, str): # Convert to fully qualified name agent_type = f"{agent_type.__module__}.{agent_type.__name__}" if not agent_type.startswith("ldp"): return None if not HAS_LDP_INSTALLED: raise ImportError( "ldp agents requires the 'ldp' extra for 'ldp'. Please:" " `pip install paper-qa[ldp]`." ) # TODO: support general agents agent_cls = cast("type[Agent]", locate(agent_type)) agent_settings = self.agent agent_llm, config = agent_settings.agent_llm, agent_settings.agent_config or {} if issubclass(agent_cls, ReActAgent | MemoryAgent): if ( issubclass(agent_cls, MemoryAgent) and "memory_model" in config and "memories" in config ): if "embedding_model" in config["memory_model"]: config["memory_model"]["embedding_model"] = ( EmbeddingModel.from_name( embedding=config["memory_model"].pop("embedding_model")[ "name" ] ) ) try: config["memory_model"] = UIndexMemoryModel(**config["memory_model"]) except ImportError as exc: raise ImportError( "Memory agents require the 'usearch' package," " which is part of the 'memory' extra." " Please: `pip install paper-qa[memory]`." ) from exc memories = _Memories.validate_python(config.pop("memories")) await asyncio.gather( *( config["memory_model"].add_memory(memory) for memory in ( memories.values() if isinstance(memories, dict) else memories ) ) ) return agent_cls( llm_model={"name": agent_llm, "temperature": self.temperature}, **config, ) if issubclass(agent_cls, SimpleAgent): return agent_cls( llm_model={"name": agent_llm, "temperature": self.temperature}, sys_prompt=agent_settings.agent_system_prompt, **config, ) if issubclass(agent_cls, HTTPAgentClient): set_training_mode(False) return HTTPAgentClient[SimpleAgentState]( agent_state_type=SimpleAgentState, **config ) raise NotImplementedError(f"Didn't yet handle agent type {agent_type}.") def make_media_enricher(self) -> Callable[[ParsedText], Awaitable[str]]: """Create an enricher function from settings.""" async def enrich_media_with_llm(parsed_text: ParsedText) -> str: """Enrich media in parsed text with LLM-generated descriptions and then filter irrelevant media. Returns: A summary string of the enrichment. """ if not isinstance(parsed_text.content, dict) or not any( isinstance(c, tuple) for c in parsed_text.content.values() ): raise ValueError( "Media enrichment requires media to be in the parsed text." ) text_content = cast( dict[str, str | tuple[str, list[ParsedMedia]]], parsed_text.content ) # Collect all media with their page numbers # NOTE: we could deduplicate media here across pages, # but this introduces a bunch of complexity: # - Do we enrich using on text surrounding the earlier or later image? # - Or do we enrich using text surrounding all images, # and risk confusing the LLM if the texts aren't similar? # Given these risks, we just enrich extra times media_to_enrich: list[tuple[str, ParsedMedia]] = [ (page_num, media) for page_num, page_contents in text_content.items() if isinstance(page_contents, tuple) for media in page_contents[1] if not media.info.get("enriched_description") # Don't clobber prior ] llm = self.get_enrichment_llm() radius = self.parsing.enrichment_page_radius async def enrich_single_media( page_num: int | str, media: ParsedMedia ) -> None: """Enrich a single media item with LLM-generated description.""" if radius == -1: # All pages context_text: str = "\n\n".join( ( ( pg_contents if isinstance(pg_contents, str) else pg_contents[0] ) for _, pg_contents in sorted( text_content.items(), key=lambda x: int(x[0]) ) ) ) radius_msg: str = "all pages" else: # Specific page radius page_texts: list[str] = [] for pg_int in range( max(1, int(page_num) - radius), min(len(text_content), int(page_num) + radius) + 1, ): # Use get so we're tolerant to missing pages here page_content = text_content.get(str(pg_int)) if page_content: page_texts.append( page_content if isinstance(page_content, str) else page_content[0] ) context_text = "\n\n".join(page_texts) radius_msg = ( f"a radius of {'1 page' if radius == 1 else f'{radius} pages'}" ) prompt = self.parsing.enrichment_prompt.format( context_text=( f"Here is the co-located text from {radius_msg}:\n\n{context_text}\n\n" if context_text else "" ) ) try: result = await llm.call_single( messages=[ Message.create_message( text=prompt, images=[media.to_image_url()] ) ] ) if result.text: ( media.info["is_irrelevant"], media.info["enriched_description"], ) = parse_enrichment_irrelevance(result.text) except (litellm.InternalServerError, litellm.BadRequestError) as exc: # Handle image > 5-MB failure mode 1: # > litellm.BadRequestError: AnthropicException - # > {"type":"error","error":{"type":"invalid_request_error", # > "message":"messages.0.content.0.image.source.base64: image exceeds 5 MB maximum: 6229564 bytes > 5242880 bytes"}, # noqa: E501, W505 # > "request_id":"req_abc123"}. # and image > 5-MB failure mode 2: # > litellm.InternalServerError: AnthropicException - # > {"type":"error","error":{"type":"invalid_request_error", # > "message":"messages.0.content.0.image.source.base64: image exceeds 5 MB maximum: 5690780 bytes > 5242880 bytes"}, # noqa: E501, W505 # > "request_id":"req_abc123"}. # And the image being corrupt (but a reasonable size) if ( isinstance(exc, litellm.InternalServerError) and re.search( r"image exceeds .+ maximum", str(exc), re.IGNORECASE ) ) or isinstance(exc, litellm.BadRequestError): logger.warning( f"Skipping enrichment for media index {media.index}" f" on page {page_num} with metadata {media.info} because" f" it was rejected by the LLM provider for {llm.name!r}." f" Full error message: {exc!r}" ) else: raise await asyncio.gather(*list(starmap(enrich_single_media, media_to_enrich))) # Filter out irrelevant media from parsed_text.content in-place, # while counting enrichments and filtration count_enriched = count_filtered = 0 for page_num, page_contents in text_content.items(): if isinstance(page_contents, tuple): page_text, media_list = page_contents count_enriched += sum( bool(m.info.get("enriched_description")) for m in media_list ) filtered_media = [ m for m in media_list if not m.info.get("is_irrelevant", False) ] count_filtered += len(media_list) - len(filtered_media) # In-place update the content for the filtered media text_content[page_num] = (page_text, filtered_media) return ( f"enriched={count_enriched}|filtered={count_filtered}|radius={radius}" ) return enrich_media_with_llm def adjust_tools_for_agent_llm(self, tools: list[Tool]) -> None: """In-place adjust tool attributes or schemae to match agent LLM-specifics.""" # This was originally made for Gemini 1.5 Flash not supporting empty tool args # in February 2025 (https://github.com/BerriAI/litellm/issues/7634), but then # Gemini fixed this server-side by mid-April 2025, # so this method is now just available for use async def context_serializer( self, contexts: Sequence[Context], question: str, pre_str: str | None ) -> str: """Default function for sorting ranked contexts and inserting into a context string.""" if self.custom_context_serializer: return await self.custom_context_serializer( settings=self, contexts=contexts, question=question, pre_str=pre_str ) answer_config = self.answer prompt_config = self.prompts # sort by first score, then name filtered_contexts = sorted( contexts, key=lambda x: (-x.score, x.text.name), )[: answer_config.answer_max_sources] # remove any contexts with a score below the cutoff filtered_contexts = [ c for c in filtered_contexts if c.score >= answer_config.evidence_relevance_score_cutoff ] context_inner_prompt = prompt_config.context_inner context_str_body = "" if answer_config.group_contexts_by_question: contexts_by_question: dict[str, list[Context]] = defaultdict(list) for c in filtered_contexts: # Fallback to the main session question if not available. # question attribute is optional, so if a user # sets contexts externally, it may not have a question. context_question = getattr(c, "question", question) contexts_by_question[context_question].append(c) context_sections = [] for context_question, contexts_in_group in contexts_by_question.items(): inner_strs = [ context_inner_prompt.format( name=c.id, text=c.context, citation=c.text.doc.formatted_citation, **(c.model_extra or {}), ) for c in contexts_in_group ] # Create a section with a question heading section_header = ( f'Contexts related to the question: "{context_question}"' ) section = f"{section_header}\n\n" + "\n\n".join(inner_strs) context_sections.append(section) context_str_body = "\n\n---\n\n".join(context_sections) else: inner_context_strs = [ context_inner_prompt.format( name=c.id, text=c.context, citation=c.text.doc.formatted_citation, **(c.model_extra or {}), ) for c in filtered_contexts ] context_str_body = "\n\n".join(inner_context_strs) if pre_str: context_str_body += f"\n\nExtra background information: {pre_str}" return prompt_config.context_outer.format( context_str=context_str_body, valid_keys=", ".join([c.id for c in filtered_contexts]), ) # Settings: already Settings # dict[str, Any]: serialized Settings # str: named Settings # None: defaulted Settings MaybeSettings = Settings | dict[str, Any] | str | None def get_settings(config_or_name: MaybeSettings = None) -> Settings: if isinstance(config_or_name, Settings): return config_or_name if isinstance(config_or_name, dict): return Settings.model_validate(config_or_name) if config_or_name is None: return Settings() return Settings.from_name(config_name=config_or_name) ================================================ FILE: src/paperqa/sources/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: src/paperqa/sources/clinical_trials.py ================================================ import json import logging import ssl from contextlib import suppress from datetime import datetime from typing import Any import httpx import httpx_aiohttp from lmi.utils import gather_with_concurrency from tenacity import ( before_sleep_log, retry, retry_if_exception_type, stop_after_attempt, wait_incrementing, ) from paperqa.docs import Docs from paperqa.settings import Settings from paperqa.types import DocDetails, Embeddable, Text logger = logging.getLogger(__name__) CLINICAL_TRIALS_BASE = "clinicaltrials.gov" CLINICAL_TRIALS_URL = f"https://{CLINICAL_TRIALS_BASE}" STUDIES_API_URL = CLINICAL_TRIALS_URL + "/api/v2/studies" SEARCH_API_FIELDS = "NCTId,OfficialTitle" SEARCH_PAGE_SIZE = 1000 TRIAL_API_FIELDS = "protocolSection,derivedSection" DOWNLOAD_CONCURRENCY = 20 TRIAL_CHAR_TRUNCATION_SIZE = 28_000 # stay under 8k tokens for embeddings context limit MALFORMATTED_QUERY_STATUS: int = 400 @retry( stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_incrementing(0.1, 0.1), retry=retry_if_exception_type(httpx.HTTPStatusError), before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING), reraise=True, ) async def api_search_clinical_trials(query: str, client: httpx.AsyncClient) -> dict: response = await client.get( STUDIES_API_URL, params={ "query.term": query, "fields": SEARCH_API_FIELDS, "pageSize": SEARCH_PAGE_SIZE, "countTotal": "true", "sort": "@relevance", }, ) if response.status_code == MALFORMATTED_QUERY_STATUS: # the 400s from clinicaltrials.gov are not JSON, here's an example text: # > Error parsing query in Other terms: # > Allowed values for enum field `protocolSection.statusModule.overallStatus` # > are `ACTIVE_NOT_RECRUITING`, `COMPLETED`, `ENROLLING_BY_INVITATION`, # > `NOT_YET_RECRUITING`, `RECRUITING`, `SUSPENDED`, `TERMINATED`, `WITHDRAWN`, # > `AVAILABLE`, `NO_LONGER_AVAILABLE`, `TEMPORARILY_NOT_AVAILABLE`, # > `APPROVED_FOR_MARKETING`, `WITHHELD`, `UNKNOWN` raise httpx.HTTPStatusError( message=response.text, request=response.request, response=response ) response.raise_for_status() return response.json() @retry( stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_incrementing(0.1, 0.1), before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING), reraise=True, ) async def api_get_clinical_trial(nct_id: str, client: httpx.AsyncClient) -> dict | None: with suppress(httpx.HTTPStatusError): response = await client.get( f"{STUDIES_API_URL}/{nct_id}", params={"fields": TRIAL_API_FIELDS} ) response.raise_for_status() return response.json() return None async def search_retrieve_clinical_trials( query: str, client: httpx.AsyncClient, limit: int = 10, offset: int = 0, ) -> tuple[list[dict], int]: search_results = await api_search_clinical_trials(query, client=client) return ( [ trial for trial in await gather_with_concurrency( DOWNLOAD_CONCURRENCY, [ api_get_clinical_trial( result["protocolSection"]["identificationModule"]["nctId"], client, ) for result in search_results.get("studies", [])[ offset : offset + limit ] ], ) if trial ], search_results.get("totalCount", 0), ) def format_to_doc_details(trial_data: dict) -> DocDetails: """ Format clinical trial data into ICMJE citation style. Args: trial_data (dict): Clinical trial data in ClinicalTrials.gov JSON format """ protocol = trial_data.get("protocolSection", {}) investigator = ( protocol.get("sponsorCollaboratorsModule", {}) .get("responsibleParty", {}) .get("investigatorFullName", "") ) title = protocol.get("identificationModule", {}).get("briefTitle", "") organization = ( protocol.get("sponsorCollaboratorsModule", {}) .get("leadSponsor", {}) .get("name", "") ) start_date = ( protocol.get("statusModule", {}).get("startDateStruct", {}).get("date", "") ) nct_id = protocol.get("identificationModule", {}).get("nctId", "") # Extract year from date (assuming YYYY-MM format) year = start_date.split("-")[0] if start_date else "" citation_parts = [] if investigator: citation_parts.append(f"{investigator}.") if title: citation_parts.append(f" {title}.") if organization: citation_parts.append(f" {organization}.") if year: citation_parts.append(f" {year}.") if nct_id: citation_parts.append(f" ClinicalTrials.gov Identifier: {nct_id}") citation = "".join(citation_parts) return DocDetails( title=title, docname=nct_id, dockey=nct_id, authors=[investigator], year=year or None, citation=citation, other={"client_source": [CLINICAL_TRIALS_BASE]}, fields_to_overwrite_from_metadata=set(), ) def parse_clinical_trial(json_data: dict[str, Any]) -> str: """Convert clinical trial JSON data into human readable format.""" protocol = json_data.get("protocolSection", {}) # Get different sections identification = protocol.get("identificationModule", {}) status = protocol.get("statusModule", {}) description = protocol.get("descriptionModule", {}) eligibility = protocol.get("eligibilityModule", {}) design = protocol.get("designModule", {}) # Build all sections at once sections = [ # Title and Basic Information "CLINICAL TRIAL INFORMATION", "=" * 25, f"NCT Number: {identification.get('nctId', 'Not provided')}", f"Title: {identification.get('briefTitle', 'Not provided')}", ( "Organization:" f" {identification.get('organization', {}).get('fullName', 'Not provided')}" ), # Status Information "\nSTUDY STATUS", "=" * 13, f"Overall Status: {status.get('overallStatus', 'Not provided')}", f"Start Date: {status.get('startDateStruct', {}).get('date', 'Not provided')}", ( "Completion Date:" f" {status.get('completionDateStruct', {}).get('date', 'Not provided')}" ), # Study Description "\nSTUDY DESCRIPTION", "=" * 17, description.get("briefSummary", "Not provided"), # Study Design "\nSTUDY DESIGN", "=" * 13, f"Study Type: {design.get('studyType', 'Not provided')}", f"Phase: {', '.join(design.get('phases', ['Not provided']))}", ( "Enrollment:" f" {design.get('enrollmentInfo', {}).get('count', 'Not provided')} participants" ), # Eligibility "\nELIGIBILITY CRITERIA", "=" * 19, eligibility.get("eligibilityCriteria", "Not provided"), ] # Add detailed description if available if description.get("detailedDescription"): detailed_section = [ "\nDETAILED DESCRIPTION", "=" * 20, description.get("detailedDescription", "Not provided"), ] # Insert detailed description after brief summary sections[13:13] = detailed_section # Format the final text return "\n".join(sections) async def add_clinical_trials_to_docs( query: str, docs: Docs, settings: Settings, limit: int = 10, offset: int = 0, client: httpx.AsyncClient | None = None, ) -> tuple[int, int, str | None]: """Add clinical trials to the docs state. Args: query: Query to search for. docs: Docs state to add the trials to. settings: Query settings. limit: Number of trials to add. offset: Offset for the search results. client: Async HTTP client for any requests. Returns: tuple[int, int, str | None]: Total number of trials found, number of trials added, and error message if any. """ ssl_context = ssl.create_default_context() # clinicaltrials.gov throws 403's in GitHub Actions if TLS 1.3 is used with httpx ssl_context.maximum_version = ssl.TLSVersion.TLSv1_2 # Cookies are not needed _client = ( httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient(timeout=10.0, verify=ssl_context) if client is None else client ) logger.info(f"Querying clinical trials for: {query}.") try: trials, total_result_count = await search_retrieve_clinical_trials( query, _client, limit, offset ) except Exception as e: logger.warning(f"Failed to retrieve clinical trials for query: {query}.") # close client if it was ephemeral if client is None: await _client.aclose() # TODO: move to context manager return (0, 0, str(e)) logger.info(f"Successfully found {len(trials)} trials.") initial_docs_size = len(docs.texts) for trial in trials: trial_text = ( parse_clinical_trial(trial) if settings.parsing.use_human_readable_clinical_trials else json.dumps(trial) ) doc_details = format_to_doc_details(trial) # always uses full object, no chunking for clinical trials # for embedding model context windows, we truncate at TRIAL_CHAR_TRUNCATION_SIZE await docs.aadd_texts( texts=[ Text( text=trial_text[:TRIAL_CHAR_TRUNCATION_SIZE], name=doc_details.docname, doc=doc_details, ) ], doc=doc_details, settings=settings, ) logger.info(f"Added {len(docs.texts) - initial_docs_size} trials to docs state.") # we add a final context stub representing the metadata surrounding this search # it can be used to answer questions about the search results meta_details = DocDetails( title="Clinical Trials Search Result", docname=f"Clinical Trial Search: {query}", dockey=f"Clinical Trial Search: {query}", authors=["PaperQA"], year=datetime.now().year, citation=f"Clinical Trials Search via ClinicalTrials.gov: {query}", other={"client_source": [CLINICAL_TRIALS_BASE]}, fields_to_overwrite_from_metadata=set(), ) await docs.aadd_texts( texts=[ Text( text=( f"After querying the ClinicalTrials.gov API for '{query}'," f" {total_result_count} trials were found." ), name=meta_details.docname, doc=meta_details, ) ], doc=meta_details, settings=settings, ) # close client if it was ephemeral if client is None: await _client.aclose() return (total_result_count, len(docs.texts) - initial_docs_size, None) def partition_clinical_trials_by_source(text: Embeddable) -> int: if ( hasattr(text, "doc") and isinstance(text.doc, DocDetails) and CLINICAL_TRIALS_BASE in text.doc.other.get("client_source", []) ): return 1 return 0 ================================================ FILE: src/paperqa/types.py ================================================ from __future__ import annotations import ast import contextlib import csv import hashlib import json import logging import os import re from collections.abc import Collection, Container, Hashable, Iterable, Mapping, Sequence from copy import deepcopy from datetime import UTC, datetime from enum import StrEnum from pathlib import Path from random import Random from typing import Annotated, Any, ClassVar, Self, cast from uuid import UUID, uuid4 import tiktoken from aviary.core import Message from lmi import Embeddable, LLMResult from lmi.utils import bytes_to_string, encode_image_as_url, string_to_bytes from pybtex.database import BibliographyData, Entry, InvalidNameString, Person from pybtex.database.input.bibtex import Parser from pybtex.scanner import PybtexSyntaxError from pydantic import ( BaseModel, BeforeValidator, ConfigDict, Field, JsonValue, PlainSerializer, StringConstraints, computed_field, field_validator, model_validator, ) from paperqa.utils import ( compute_unique_doc_id, create_bibtex_key, encode_id, format_bibtex, get_citation_ids, get_parenthetical_substrings, maybe_get_date, md5sum, ) from paperqa.version import __version__ as pqa_version # Just for clarity # also in case one day we want to narrow # the type DocKey = Any logger = logging.getLogger(__name__) # These probably should be promoted to be on DocDetails # but this will take a larger refactor. VAR_MATCH_LOOKUP: Collection[str] = {"1", "true"} VAR_MISMATCH_LOOKUP: Collection[str] = {"0", "false"} DEFAULT_FIELDS_TO_OVERWRITE_FROM_METADATA: Collection[str] = { "key", "doc_id", "docname", "dockey", "citation", "content_hash", # Metadata providers won't give this } # Sentinel to autopopulate a field within model_validator AUTOPOPULATE_VALUE = "" # NOTE: this is falsy by design class Doc(Embeddable): model_config = ConfigDict(extra="forbid") docname: str dockey: DocKey citation: str content_hash: str | None = Field( default=AUTOPOPULATE_VALUE, description=( "Optional hash of the document's contents (to reiterate, not a file path to" " the document, but the document's contents itself)." ), ) # Sort the serialization to minimize the diff of serialized objects fields_to_overwrite_from_metadata: Annotated[set[str], PlainSerializer(sorted)] = ( Field( default_factory=lambda: set(DEFAULT_FIELDS_TO_OVERWRITE_FROM_METADATA), description="fields from metadata to overwrite when upgrading to a DocDetails", ) ) @model_validator(mode="before") @classmethod def remove_computed_fields(cls, data: Mapping[str, Any]) -> dict[str, Any]: return {k: v for k, v in data.items() if k != "formatted_citation"} def __hash__(self) -> int: return hash((self.docname, self.dockey)) @computed_field # type: ignore[prop-decorator] @property def formatted_citation(self) -> str: return self.citation def matches_filter_criteria(self, filter_criteria: Mapping[str, Any]) -> bool: """Returns True if the doc matches the filter criteria, False otherwise.""" data_dict = self.model_dump() for key, value in filter_criteria.items(): invert = key.startswith("!") relaxed = key.startswith("?") key = key.lstrip("!?") # we check if missing or sentinel/unset if relaxed and (key not in data_dict or data_dict[key] is None): continue if key not in data_dict: return False if invert and data_dict[key] == value: return False if not invert and data_dict[key] != value: return False return True FIELDS_TO_EXCLUDE_FROM_CSV: ClassVar[set[str]] = { "embedding", # Don't store to allow for configuration of embedding models } CSV_FIELDS_UP_FRONT: ClassVar[Sequence[str]] = () @classmethod def to_csv(cls, values: Iterable[Self], target_csv_path: str | os.PathLike) -> None: """Dump many instances into a CSV, for later use as a manifest.""" headers = set(cls.model_fields) - cls.FIELDS_TO_EXCLUDE_FROM_CSV with open(target_csv_path, "w", encoding="utf-8") as f: writer = csv.DictWriter( f, fieldnames=[ *sorted(cls.CSV_FIELDS_UP_FRONT), # Make easy reading *sorted(headers - set(cls.CSV_FIELDS_UP_FRONT)), ], ) writer.writeheader() writer.writerows( [ v.model_dump( exclude={"formatted_citation"} | cls.FIELDS_TO_EXCLUDE_FROM_CSV ) for v in values ] ) class Text(Embeddable): """A text chunk ready for use in retrieval with a linked document.""" # We allow extras so one can introduce chunk-specific metadata model_config = ConfigDict(extra="allow") text: str = Field(description="Processed text content of the chunk.") name: str = Field( description=( "Human-readable identifier for the chunk" " (e.g., 'Wiki2023 chunk 1', 'sentence1')." ) ) media: list[ParsedMedia] = Field( default_factory=list, description="Optional list of associated media." ) doc: Doc | DocDetails = Field( union_mode="left_to_right", description="Source document this text chunk originates from.", ) def __eq__(self, other) -> bool: if not isinstance(other, type(self)): return NotImplemented # We ignore the embedding since the embedding can: # - Be lazily acquired, or not used (depending on settings) # - Get ditched when serializing a text for an HTTP request return ( self.name == other.name and self.text == other.text and self.media == other.media and self.doc == other.doc and self.__pydantic_extra__ == other.__pydantic_extra__ ) def __hash__(self) -> int: if self.__pydantic_extra__: unhashable = [ k for k, v in self.__pydantic_extra__.items() if not isinstance(v, Hashable) ] if unhashable: raise NotImplementedError( f"Hashing a {type(self).__name__} with unhashable extras" " is not yet supported." ) # As Python dict equality (used in __eq__) is order independent, # let's go ahead and be order independent in __hash__ too for consistency extras = tuple(sorted(self.__pydantic_extra__.items())) return hash((self.name, self.text, tuple(self.media), extras)) return hash((self.name, self.text, tuple(self.media))) async def get_embeddable_text(self, with_enrichment: bool = False) -> str: """Get the text to embed, which may be different from the actual text content. This method, despite currently not involving any awaits, is async so subclassers can have custom just-in-time enrichment logic or fetch enrichments from an external service. Args: with_enrichment: Opt-in flag to include media enrichment in the return. Media enrichment can improve placement in embedding space, without affecting the text used for quotation. Returns: Content to embed. """ if not with_enrichment: return self.text # Media enrichment can improve placement in embedding space, # without affecting the text used for quotation enriched_media = ( ( f"Media {m.index} from page {m.info.get('page_num', 'unknown')!s}'s" f" enriched description:\n\n{m.info['enriched_description']!s}" ) for m in self.media if m.info.get("enriched_description") ) return "\n\n".join((self.text, *enriched_media)) class Context(BaseModel): """A class to hold the context of a question.""" # We allow extras so one can extend the summary JSON prompt # to have the LLM answer with more conclusions such as alternate scores # or useful excerpts of text model_config = ConfigDict(extra="allow") # Value was chosen to be below a 0-10 scale, making the 'unset' nature obvious UNSET_RELEVANCE: ClassVar[int] = -1 id: str = Field( default=AUTOPOPULATE_VALUE, description="Unique identifier for the context. Auto-generated if not provided.", ) context: Annotated[str, StringConstraints(strip_whitespace=True)] = Field( description=( "Summary of the text with respect to a question." " Can be an empty string if a summary is not useful/irrelevant" " (which should be paired with a score of 0)." ) ) question: str | None = Field( default=None, description=( "Question that the context is summarizing for. " "Note this can differ from the user query." ), ) text: Text score: int = Field( default=UNSET_RELEVANCE, description=( "Relevance score for this context to the question." " The range used here is 0-10, where 0 is 'irrelevant'," " 1 is barely relevant, and 10 is most relevant." " The default is -1 to have a 'sorting safe' default as sub-relevant." ), ) CONTEXT_ENCODING_LENGTH: ClassVar[int] = 500 # chars ID_HASH_LENGTH: ClassVar[int] = 8 # chars # pqac stands for "paper qa context" REFERENCE_TEMPLATE: ClassVar[str] = "pqac-{id}" def __str__(self) -> str: """Return the context as a string.""" return self.context def __hash__(self) -> int: extras = ( tuple( sorted( (k, v) for k, v in self.__pydantic_extra__.items() if isinstance(v, Hashable) # Don't consider unhashable extras ) ) if self.__pydantic_extra__ else () ) return hash( (self.id, self.question, self.context, self.text, self.score, extras) ) @model_validator(mode="before") @classmethod def populate_id(cls, data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]: if not data.get("id"): # NOTE: this includes missing or empty strings content = (data.get("question") or "") + data.get("context", "")[ : cls.CONTEXT_ENCODING_LENGTH ] return data | { # Avoid mutating input data "id": cls.REFERENCE_TEMPLATE.format( id=encode_id(content or str(uuid4()), maxsize=cls.ID_HASH_LENGTH) ) } return data class PQASession(BaseModel): """A class to hold session about researching/answering.""" # Keys in the other field to not remove when filtering for user display DOC_DETAILS_OTHERS_TO_KEEP: ClassVar[Collection[str]] = { "bibtex_source", "client_source", } model_config = ConfigDict(extra="ignore", populate_by_name=True) id: UUID = Field(default_factory=uuid4) question: str answer: str = "" raw_answer: str = Field( default="", description="Raw answer from the LLM, including context IDs.", ) answer_reasoning: str | None = Field( default=None, description=( "Optional reasoning from the LLM. If the LLM does not support reasoning," " it will be None." ), ) has_successful_answer: bool | None = Field( default=None, description=( "True if the agent was sure of the answer, False if the agent was unsure of" " the answer, and None if the agent hasn't yet completed." ), ) context: str = "" contexts: list[Context] = Field(default_factory=list) references: str = "" formatted_answer: str = Field( default="", description=( "Optional prettified answer that includes information like question and" " citations." ), ) graded_answer: str | None = Field( default=None, description=( "Optional graded answer, used for things like multiple choice questions." ), ) cost: float = 0.0 # Map model name to a two-item list of LLM prompt token counts # and LLM completion token counts token_counts: dict[str, list[int]] = Field(default_factory=dict) config_md5: str | None = Field( default=None, frozen=True, description=( "MD5 hash of the settings used to generate the answer. Cannot change" ), ) tool_history: list[list[str]] = Field( default_factory=list, description=( "History of tool names input to each Environment.step (regardless of being" " a typo or not), where the outer list is steps, and the inner list matches" " the order of tool calls at each step." ), ) def __str__(self) -> str: """Return the answer as a string.""" return self.formatted_answer @model_validator(mode="before") @classmethod def remove_computed(cls, data: Any) -> Any: if isinstance(data, dict): data.pop("used_contexts", None) return data @computed_field # type: ignore[prop-decorator] @property def used_contexts(self) -> set[str]: """Return the used contexts.""" return {c.id for c in self.contexts if c.id in self.raw_answer} def get_citation(self, name: str) -> str: """Return the formatted citation for the given docname.""" try: doc: Doc = next( filter(lambda x: x.text.name == name, self.contexts) ).text.doc except StopIteration as exc: raise ValueError(f"Could not find docname {name} in contexts.") from exc return doc.citation def add_tokens(self, result: LLMResult | Message) -> None: """Update the token counts for the given LLM result or message.""" if isinstance(result, Message): if not result.info or any(x not in result.info for x in ("model", "usage")): return result = LLMResult( model=result.info["model"], prompt_count=result.info["usage"][0], completion_count=result.info["usage"][1], ) prompt_count = result.prompt_count or 0 completion_count = result.completion_count or 0 if result.model not in self.token_counts: self.token_counts[result.model] = [prompt_count, completion_count] else: self.token_counts[result.model][0] += prompt_count self.token_counts[result.model][1] += completion_count self.cost += result.cost def get_unique_docs_from_contexts(self, score_threshold: int = 0) -> set[Doc]: """Parse contexts for docs with scores above the input threshold.""" return { c.text.doc for c in filter(lambda x: x.score >= score_threshold, self.contexts) } def filter_content_for_user(self) -> None: """ In-place filter/drop items that are irrelevant to the user. This is mainly done to keep HTTP requests reasonably sized. """ self.contexts = [ Context( # Dump all fields from the original context (including extras), # but exclude 'text' so we can replace it below. **c.model_dump(exclude={"text"}), text=Text( text="", # Similar to the explanation in `map_fxn_summary`'s internals # on why we drop embeddings, drop embeddings here too because # embeddings aren't displayed to front end users doc=c.text.doc.model_dump(exclude={"embedding"}), # We drop media since images can be quite large **c.text.model_dump(exclude={"text", "embedding", "doc", "media"}), ), ) for c in self.contexts ] # Now we drop extras from other fields for c in self.contexts: if isinstance(c.text.doc, DocDetails): c.text.doc.other = { k: v for k, v in c.text.doc.other.items() if k in self.DOC_DETAILS_OTHERS_TO_KEEP } def populate_formatted_answers_and_bib_from_raw_answer( self, ) -> None: """Format a raw answer for display, mutating the session in place.""" formatted_without_references = self.raw_answer id_to_name_map = {c.id: c.text.name for c in self.contexts} name_to_citation_map = { c.text.name: c.text.doc.formatted_citation for c in self.contexts } name_bib = {} for parenthetical in get_parenthetical_substrings(formatted_without_references): # now we replace eligible parentheticals with the deduped names # while we preserve order and deduplicate deduped_names: dict[str, None] = dict.fromkeys( id_to_name_map[key] for key in get_citation_ids(parenthetical) if id_to_name_map.get(key) ) if deduped_names: formatted_without_references = formatted_without_references.replace( parenthetical, f"({', '.join(deduped_names)})", ) for deduped_name in deduped_names: if ( deduped_name in name_to_citation_map and deduped_name not in name_bib ): name_bib[deduped_name] = name_to_citation_map[deduped_name] bib = "\n\n".join( [f"{i + 1}. ({k}): {c}" for i, (k, c) in enumerate(name_bib.items())] ) # strip out any leftover hallucinated citations included_keys = get_citation_ids(self.raw_answer) for hallucinated_key in set(included_keys) - set(id_to_name_map): formatted_without_references = formatted_without_references.replace( hallucinated_key, "" ) formatted_with_references = ( f"Question: {self.question}\n\n{formatted_without_references}" ) if bib: formatted_with_references += f"\n\nReferences\n\n{bib}" self.answer = formatted_without_references self.formatted_answer = formatted_with_references self.references = bib class ChunkMetadata(BaseModel): """Metadata for chunking algorithm.""" size: int = Field(description="Chunk size (chars), or 0 for no chunking.") overlap: int = Field(description="Chunk overlap (chars), or 0 for no overlap.") name: str | None = Field( default=None, description=( "Optional string summarizing the chunking parameters, embodying a hash." ), ) class ParsedMetadata(BaseModel): """Metadata for parsed text.""" parsing_libraries: list[str] = Field( description="Libraries used to generate the parsing." ) paperqa_version: str = Field( default=pqa_version, description="PaperQA version that invoked the parsing_libraries.", ) total_parsed_text_length: int = Field( ge=0, description="Length (chars) of the parsed text." ) count_parsed_media: int = Field(default=0, ge=0) name: str | None = Field( default=None, description=( "Optional string summarizing the parsing parameters, embodying a hash." ), ) chunk_metadata: ChunkMetadata | None = Field( default=None, description="Optional metadata from the chunking process." ) class ParsedMedia(BaseModel): """Raw image or table parsed from a document's page.""" index: int = Field( description="Index of the image in a given page, or 0 if solely an image." ) data: Annotated[ bytes, PlainSerializer(bytes_to_string), BeforeValidator(lambda x: x if isinstance(x, bytes) else string_to_bytes(x)), ] = Field( default=b"", description="Raw image, ideally directly savable to a PNG image.", ) url: str | None = Field( default=None, description="Optional HTTP(S) URL to the media (e.g. a signed GCS link).", ) text: str | None = Field( default=None, description=( "Optional associated text content (e.g. markdown export of a table)." " This should not be enriched/augmented text, but actual text." ), ) info: dict[str, JsonValue | tuple[float, ...] | bytes] = Field( default_factory=dict, description=( "Optional image metadata. This may come from image definitions sourced from" " the PDF, attributes of custom pixel maps, or what the PDF reader" " considered the media to be (e.g. table or image). It may also include" " model-generated description(s) of the image." ), ) @model_validator(mode="after") def _check_data_xor_url(self) -> Self: if not self.data and not self.url: raise ValueError("Setting one of 'data' (non-empty) or 'url' is required.") if self.data and self.url: raise ValueError( "Set 'data' or 'url', not both. Having both creates ambiguous" " state (e.g. which source is canonical for hashing/equality)." " Convert between them instead: upload bytes to get a signed" " URL, or download a URL to get bytes." ) return self def _get_info_hashable(self) -> Hashable: if info_hashable := self.info.get("info_hashable"): return cast(Hashable, info_hashable) # We know info_hashable_hash key isn't present, so no need to filter it return json.dumps(self.info, sort_keys=True) def __hash__(self) -> int: data_or_url = self.data or self.url return hash((self.index, data_or_url, self.text, self._get_info_hashable())) def to_id(self) -> UUID: """Convert this media to a UUID4 suitable for a database ID. Raises: ValueError: If ``data`` is empty (ID generation requires image bytes). """ if not self.data: raise ValueError( "Cannot generate an ID without image data bytes." " URL-only ParsedMedia instances do not support to_id()." ) # We only hash the image and text content, since we don't want # minor parsing details (e.g. inconsequentially-small decimal values # in bounding boxes) to change the resultant ID to_hash: bytes = ( self.data if not self.text else self.data + self.text.encode("utf-8") ) seed_hash = hashlib.sha256(to_hash).hexdigest() seed_uint32 = int(seed_hash, 16) % (2**32) # Convert uint32 to UUID4 uuid_int = Random(seed_uint32).getrandbits(128) uuid_int &= ~(0xF << 76) # Clear version bits uuid_int |= 0x4 << 76 # Then set version to 4 uuid_int &= ~(0x3 << 62) # Clear variant bits uuid_int |= 0x2 << 62 # Then set variant to 10 for RFC 4122 return UUID(int=uuid_int) def __eq__(self, other) -> bool: if not isinstance(other, ParsedMedia): return NotImplemented if bool(self.data) != bool(other.data): # We only compare bytes or URLs, we consider mixes incompatible. # If you need compatibility, resolve the URL to bytes or generate a URL return False if ( self.index != other.index or self.text != other.text or self._get_info_hashable() != other._get_info_hashable() ): return False if self.data: return self.data == other.data return self.url == other.url def to_image_url(self) -> str: """Get a URL suitable for LLM image content. Returns a signed/public HTTP URL when available, otherwise falls back to an RFC 2397 base64 data URL built from the raw bytes. """ if self.url: return self.url image_type = cast(str, self.info.get("suffix", "png")).removeprefix(".") if image_type == "jpg": # SEE: https://stackoverflow.com/a/54488403 image_type = "jpeg" return encode_image_as_url(image_type, self.data) def save(self, path: str | os.PathLike) -> None: """Save the image to the input file path.""" if not self.data: # We are forcing users to handle downloads themselves to local storage. # if they desire it. Also, developers should question the necessity # of local saving, as remotely-stored media is already 'saved' raise ValueError( "There's no need to save media when image data is stored via a URL," " as the media is already saved remotely." ) with Path(path).open("wb") as f: f.write(self.data) def create_multimodal_message( text: str | None, image_urls: list[str], role: str = "user", ) -> Message: """Build an OpenAI-format multimodal message, bypassing aviary's validation. aviary's Message.create_message passes images through base64 image validation, which rejects HTTP(S) URLs. So this helper constructs the same content list directly, allowing signed GCS links alongside RFC 2397 data URLs. """ content: list[dict[str, Any]] = [ {"type": "image_url", "image_url": {"url": url}} for url in image_urls ] if text is not None: content.append({"type": "text", "text": text}) return Message(role=role, content=content) class ParsedText(BaseModel): """All text from a document read, before chunking.""" content: ( dict[str, str] | str | list[str] | dict[str, tuple[str, list[ParsedMedia]]] ) = Field( description=( "All parsed but not further processed (e.g. not chunked) contents from a" " document. It may be structured, depending on the parser's implementation." " Thus it can take various shapes depending on the document type" " (e.g. PDF, HTML) and parser:" "\n- `dict[str, str]` (e.g. page number -> page text) for PDFs." "\n- `str` for text files." "\n- `list[str]` for line-by-line parsings." "\n- `dict[str, tuple[str, list[ParsedMedia]]]` (e.g. page number" " -> (page text, page images)) for PDFs." ) ) metadata: ParsedMetadata = Field( description="Metadata on the parsing process used." ) def encode_content( self, enc: tiktoken.Encoding | str = "cl100k_base" ) -> list[int] | list[list[int]]: if isinstance(enc, str): enc = tiktoken.get_encoding(enc) if isinstance(self.content, str): return enc.encode_ordinary(self.content) if isinstance(self.content, list): return [enc.encode_ordinary(c) for c in self.content] raise NotImplementedError( "Encoding only implemented for str and list[str] content," f" not {type(self.content)}." ) def reduce_content(self) -> str: """Reduce any content to a string.""" if isinstance(self.content, str): return self.content if isinstance(self.content, list): return "\n\n".join(self.content) return "\n\n".join( x[0] if not isinstance(x, str) else x for x in self.content.values() ) class BibTeXSource(StrEnum): """Possible BibTeX sources.""" # This source is used when the BibTeX is incomplete or missing, # and means we generated the BibTeX ourselves SELF_GENERATED = "self_generated" CROSSREF = "crossref" SEMANTIC_SCHOLAR = "semantic_scholar" def update_other(self, other: dict[str, Any] | None = None) -> dict[str, Any]: """Update an 'other' data dictionary to include this BibTeX source.""" if not other: return {"bibtex_source": [self.value]} if "bibtex_source" in other: if self.value not in other["bibtex_source"]: other["bibtex_source"].append(self.value) else: other["bibtex_source"] = [self.value] return other # We use these integer values # as defined in https://jfp.csc.fi/en/web/haku/kayttoohje # which is a recommended ranking system SOURCE_QUALITY_MESSAGES = { 0: "poor quality or predatory journal", 1: "peer-reviewed journal", 2: "domain leading peer-reviewed journal", 3: "highest quality peer-reviewed journal", } CITATION_FALLBACK_DATA: dict[str, str | list[str]] = { "authors": ["Unknown authors"], "author": "Unknown author(s)", "year": "Unknown year", "title": "Unknown title", "journal": "Unknown journal", } JOURNAL_EXPECTED_DOI_LENGTHS = { "BioRxiv": 25, "MedRxiv": 27, } class DocDetails(Doc): model_config = ConfigDict(validate_assignment=True, extra="ignore") docname: str = AUTOPOPULATE_VALUE dockey: DocKey = AUTOPOPULATE_VALUE citation: str = AUTOPOPULATE_VALUE key: str | None = None bibtex: str | None = Field( default=AUTOPOPULATE_VALUE, description="Autogenerated from other represented fields.", ) authors: list[str] | None = None publication_date: datetime | None = None year: int | None = None volume: str | None = None issue: str | None = None # TODO: in bibtex this may be "number" issn: str | None = None pages: str | None = None journal: str | None = None publisher: str | None = None url: str | None = Field( default=None, description=( "Optional URL to the paper, which can lead to a Semantic Scholar page," " arXiv abstract, etc. As of version 0.67 on 5/10/2024, we don't use this" " URL anywhere in the source code." ), ) title: str | None = None citation_count: int | None = None bibtex_type: str | None = None source_quality: int | None = Field( default=None, description=( "Quality of journal/venue of paper. We use None as a sentinel for unset" " values (like for determining hydration) So, we use -1 means unknown" " quality and None means it needs to be hydrated." ), ) is_retracted: bool | None = Field( default=None, description="Flag for whether the paper is retracted." ) doi: str | None = None doi_url: str | None = None doc_id: str | None = Field( default=None, description=( "Unique ID for this document. A simple and robust way to acquire one is" " hashing the paper content's hash concatenate with the lowercased DOI." ), ) file_location: str | os.PathLike | None = Field( default=None, description=( "Optional path to the stored paper (local file path" " or mountable cloud path), or a database ID for the storage location." ), ) license: str | None = Field( default=None, description=( "string indicating license. Should refer specifically to pdf_url (since" " that could be preprint). None means unknown/unset." ), ) pdf_url: str | None = Field( default=None, description="URL to the PDF of the paper, if known." ) other: dict[str, Any] = Field( default_factory=dict, description="Other metadata besides the above standardized fields.", ) UNDEFINED_JOURNAL_QUALITY: ClassVar[int] = -1 # NOTE: can use a regex starting from the pattern in https://regex101.com/r/lpF1up/1 DOI_URL_FORMATS: ClassVar[Collection[str]] = { "https://doi.org/", "http://dx.doi.org/", } AUTHOR_NAMES_TO_REMOVE: ClassVar[Collection[str]] = {"et al", "et al."} FIELDS_TO_EXCLUDE_FROM_CSV: ClassVar[set[str]] = { "bibtex", # Let this be autogenerated, to avoid dealing with newlines "embedding", # Don't store to allow for configuration of embedding models } CSV_FIELDS_UP_FRONT: ClassVar[Sequence[str]] = ("doi", "file_location") @field_validator("key") @classmethod def clean_key(cls, value: str) -> str: # Replace HTML tags with empty string return re.sub(pattern=r"<\/?\w{1,10}>", repl="", string=value) @field_validator("publication_date") @classmethod def add_tzinfo(cls, value: datetime | None) -> datetime | None: if value is None: return None if value.tzinfo is None or value.tzinfo.utcoffset(value) is None: return value.replace(tzinfo=UTC) # Assume UTC if unspecified return value.astimezone(UTC) # Convert to UTC @classmethod def lowercase_doi_and_populate_doc_id(cls, data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]: doi: str | list[str] | None = data.get("doi") if isinstance(doi, list): if len(doi) != 1: logger.warning( f"Discarding list of DOIs {doi} due to it not having one value," f" full data was {data}." ) doi = None else: doi = doi[0] if doi: for url_prefix_to_remove in cls.DOI_URL_FORMATS: if doi.startswith(url_prefix_to_remove): doi = doi.replace(url_prefix_to_remove, "") data["doi"] = doi.lower() if not data.get("doc_id"): # keep user defined doc_ids data["doc_id"] = compute_unique_doc_id(doi, data.get("content_hash")) elif not data.get("doc_id"): # keep user defined doc_ids data["doc_id"] = compute_unique_doc_id(doi, data.get("content_hash")) if "dockey" in data.get( "fields_to_overwrite_from_metadata", DEFAULT_FIELDS_TO_OVERWRITE_FROM_METADATA, ) and ("dockey" not in data or not data["dockey"]): data["dockey"] = data["doc_id"] return data @staticmethod def is_bibtex_complete(bibtex: str, fields: list[str] | None = None) -> bool: """Validate bibtex entries have certain fields.""" if fields is None: fields = ["doi", "title"] return all(field + "=" in bibtex for field in fields) @staticmethod def merge_bibtex_entries(entry1: Entry, entry2: Entry) -> Entry: """Merge two bibtex entries into one, preferring entry2 fields.""" merged_entry = Entry(entry1.type) for field, value in entry1.fields.items(): merged_entry.fields[field] = value for field, value in entry2.fields.items(): merged_entry.fields[field] = value return merged_entry @staticmethod def misc_string_cleaning(data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]: """Clean strings before the enter the validation process.""" if pages := data.get("pages"): data["pages"] = pages.replace("--", "-").replace(" ", "").strip() return data @staticmethod def inject_clean_doi_url_into_data(data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]: """Ensure doi_url is present in data (since non-default arguments are not included).""" doi_url, doi = data.get("doi_url"), data.get("doi") if doi and not doi_url: doi_url = "https://doi.org/" + doi # ensure the modern doi url is used if doi_url: data["doi_url"] = doi_url.replace( "http://dx.doi.org/", "https://doi.org/" ).lower() return data @staticmethod def add_preprint_journal_from_doi_if_missing( data: dict[str, Any], ) -> dict[str, Any]: if not data.get("journal"): doi = data.get("doi", "") or "" if "10.48550/" in doi or "ArXiv" in ( (data.get("other", {}) or {}).get("externalIds", {}) or {} ): data["journal"] = "ArXiv" elif "10.26434/" in doi: data["journal"] = "ChemRxiv" elif ( "10.1101/" in doi and len(data.get("doi", "")) == JOURNAL_EXPECTED_DOI_LENGTHS["BioRxiv"] ): data["journal"] = "BioRxiv" elif ( "10.1101/" in doi and len(data.get("doi", "")) == JOURNAL_EXPECTED_DOI_LENGTHS["MedRxiv"] ): data["journal"] = "MedRxiv" elif "10.31224/" in doi: data["journal"] = "EngRxiv" return data @classmethod def remove_invalid_authors(cls, data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]: """Capture and cull strange author names.""" if authors := data.get("authors"): # On 10/29/2024 while indexing 19k PDFs, a provider (unclear which one) # returned an author of None. The vast majority of the time authors are str authors = cast("list[str | None]", authors) data["authors"] = [ a for a in authors if a and a.lower() not in cls.AUTHOR_NAMES_TO_REMOVE ] return data @staticmethod def overwrite_docname_dockey_for_compatibility_w_doc( data: dict[str, Any], ) -> dict[str, Any]: """Overwrite fields from metadata if specified.""" overwrite_fields = {"key": "docname", "doc_id": "dockey"} fields_to_overwrite = data.get( "fields_to_overwrite_from_metadata", DEFAULT_FIELDS_TO_OVERWRITE_FROM_METADATA, ) for field in overwrite_fields.keys() & fields_to_overwrite: if data.get(field): data[overwrite_fields[field]] = data[field] return data @classmethod def populate_bibtex_key_citation(cls, data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]: """Add or modify bibtex, key, and citation fields. Missing values, 'unknown' keys, and incomplete bibtex entries are regenerated. When fields_to_overwrite_from_metadata: If bibtex is regenerated, the citation field is also regenerated. Otherwise we keep the citation field as is. """ # we try to regenerate the key if unknowns are present, maybe they have been found if not data.get("key") or "unknown" in data["key"].lower(): data["key"] = create_bibtex_key( data.get("authors") or CITATION_FALLBACK_DATA["authors"], # type: ignore[arg-type] data.get("year") or CITATION_FALLBACK_DATA["year"], # type: ignore[arg-type] data.get("title") or CITATION_FALLBACK_DATA["title"], # type: ignore[arg-type] ) if "docname" in data.get( "fields_to_overwrite_from_metadata", DEFAULT_FIELDS_TO_OVERWRITE_FROM_METADATA, ): data["docname"] = data["key"] # even if we have a bibtex, it may not be complete, thus we need to add to it if not data.get("bibtex") or not cls.is_bibtex_complete(data["bibtex"]): existing_entry = None # if our bibtex already exists, but is incomplete, we add self_generated to metadata if data.get("bibtex"): data["other"] = BibTeXSource.SELF_GENERATED.update_other( data.get("other") ) try: existing_entry = next( iter(Parser().parse_string(data["bibtex"]).entries.values()) ) except (PybtexSyntaxError, InvalidNameString) as exc: # InvalidNameString: names like "Kyriacos, Κυριάκος, Athanasiou, Αθανασίου" logger.warning( f"Failed to parse bibtex for DOI {data.get('doi')}," f" title {data.get('title')!r}, and bibtex {data['bibtex']}." f" Failure message: {exc!r}" ) existing_entry = None entry_data = { "title": data.get("title") or CITATION_FALLBACK_DATA["title"], "year": ( CITATION_FALLBACK_DATA["year"] if not data.get("year") else str(data["year"]) ), "journal": data.get("journal") or CITATION_FALLBACK_DATA["journal"], "volume": data.get("volume"), "pages": data.get("pages"), "month": ( None if not (maybe_date := maybe_get_date(data.get("publication_date"))) else maybe_date.strftime("%b") ), "doi": data.get("doi"), "url": data.get("doi_url"), "publisher": data.get("publisher"), "issue": data.get("issue"), "issn": data.get("issn"), } entry_data = {k: v for k, v in entry_data.items() if v} try: new_entry = Entry( data.get("bibtex_type", "article") or "article", fields=entry_data ) if existing_entry: new_entry = cls.merge_bibtex_entries(existing_entry, new_entry) # add in authors manually into the entry authors = [Person(a) for a in data.get("authors", ["Unknown authors"])] for a in authors: new_entry.add_person(a, "author") data["bibtex"] = BibliographyData( entries={data["key"]: new_entry} ).to_string("bibtex") # We consider the source self-generated because the 'key' gets # autogenerated above via `create_bibtex_key` if it wasn't present data["other"] = BibTeXSource.SELF_GENERATED.update_other( data.get("other") ) # clear out the citation, since it will be regenerated if "citation" in data.get( "fields_to_overwrite_from_metadata", DEFAULT_FIELDS_TO_OVERWRITE_FROM_METADATA, ): data["citation"] = None except Exception: logger.debug( "Failed to generate bibtex for" f" {data.get('docname') or data.get('citation')}" ) if data.get("citation") is None and data.get("bibtex") is not None: data["citation"] = format_bibtex( data["bibtex"], missing_replacements=CITATION_FALLBACK_DATA ) elif data.get("citation") is None: data["citation"] = data.get("title") or CITATION_FALLBACK_DATA["title"] return data @classmethod def populate_content_hash(cls, data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]: if ( # Check for missing or autopopulate value, but preserve `None` data.get("content_hash", AUTOPOPULATE_VALUE) == AUTOPOPULATE_VALUE ): data["content_hash"] = None # Assume we don't have it if data.get("file_location"): # Try to update it with contextlib.suppress(FileNotFoundError): data["content_hash"] = md5sum(data["file_location"]) return data @model_validator(mode="before") @classmethod def validate_all_fields(cls, data: Mapping[str, Any]) -> dict[str, Any]: data = deepcopy(data) # Avoid mutating input data = dict(data) if "fields_to_overwrite_from_metadata" in data: raw_value = data["fields_to_overwrite_from_metadata"] if isinstance(raw_value, str): if (raw_value[0], raw_value[-1]) in {("[", "]"), ("{", "}")}: # If string-ified set or list, remove brackets before split raw_value = raw_value[1:-1] data["fields_to_overwrite_from_metadata"] = { s.strip("\"' ") for s in raw_value.split(",") } if not isinstance(data["fields_to_overwrite_from_metadata"], Container): raise TypeError( "fields_to_overwrite_from_metadata should be a container," f" not {type(data['fields_to_overwrite_from_metadata'])}." ) for possibly_str_field in ("authors", "other"): if data.get(possibly_str_field) and isinstance( data[possibly_str_field], str ): data[possibly_str_field] = ast.literal_eval(data[possibly_str_field]) data = cls.populate_content_hash(data) data = cls.lowercase_doi_and_populate_doc_id(data) data = cls.remove_invalid_authors(data) data = cls.misc_string_cleaning(data) data = cls.inject_clean_doi_url_into_data(data) data = cls.add_preprint_journal_from_doi_if_missing(data) data = cls.populate_bibtex_key_citation(data) return cls.overwrite_docname_dockey_for_compatibility_w_doc(data) def __getitem__(self, item: str): """Allow for dictionary-like access, falling back on other.""" try: return getattr(self, item) except AttributeError: return self.other[item] def make_filename(self, title_limit: int | None = 48) -> str: """ Make a filesystem-safe filename that has the doc ID appended, but no extension. Args: title_limit: Character limit on the title. Returns: Filename that is filesystem safe (e.g. non-safe chars are replaced with dash). """ if not self.title or not self.doc_id: raise ValueError("Unable to create filename without both title and doc_id.") # SEE: https://stackoverflow.com/a/71199182 encoded_title = re.sub( r"[/\\?%*:|\"<>\x7F\x00-\x1F]", "-", self.title[:title_limit] ) # NOTE: we append the doc ID for a few reasons: # 1. Prevent collisions for identical titles # SEE: https://stackoverflow.com/a/71761675 # 2. Filenames shouldn't end in a period, # so append the doc ID to circumvent that gotcha return "_".join((encoded_title, self.doc_id)) @computed_field # type: ignore[prop-decorator] @property def formatted_citation(self) -> str: if self.is_retracted: base_message = "**RETRACTED ARTICLE**" retract_info = "Retrieved from http://retractiondatabase.org/." citation_message = ( f"Citation: {self.citation}" if self.citation else f"Original DOI: {self.doi}" ) return f"{base_message} {citation_message} {retract_info}" if self.citation_count is None or self.source_quality is None: logger.debug("citation_count and source_quality are not set.") return self.citation if self.source_quality_message: return ( f"{self.citation} This article has {self.citation_count} citations and" f" is from a {self.source_quality_message}." ) return f"{self.citation} This article has {self.citation_count} citations." @property def source_quality_message(self) -> str: return ( SOURCE_QUALITY_MESSAGES[self.source_quality] if self.source_quality is not None and self.source_quality != DocDetails.UNDEFINED_JOURNAL_QUALITY # note - zero is a valid value else "" ) OPTIONAL_HYDRATION_FIELDS: ClassVar[Collection[str]] = {"url"} def is_hydration_needed( self, exclusion: Collection[str] = OPTIONAL_HYDRATION_FIELDS, inclusion: Collection[str] = (), ) -> bool: """Determine if we have unfilled attributes.""" if inclusion: return any( v is None for k, v in self.model_dump().items() if k in inclusion ) return any( v is None for k, v in self.model_dump().items() if k not in exclusion ) def __add__(self, other: DocDetails | int) -> DocDetails: # noqa: PLR0912 """Merge two DocDetails objects together.""" # control for usage w. Python's sum() function if isinstance(other, int): return self # first see if one of the entries is newer, which we will prefer PREFER_OTHER = True if self.publication_date and other.publication_date: PREFER_OTHER = self.publication_date <= other.publication_date merged_data: dict[str, Any] = {} # pylint: disable-next=not-an-iterable # pylint bug: https://github.com/pylint-dev/pylint/issues/10144 for field in type(self).model_fields: self_value = getattr(self, field) other_value = getattr(other, field) if field == "other": # Merge 'other' dictionaries merged_data[field] = {**self.other, **other.other} # handle the bibtex / sources as special fields for field_to_combine in ("bibtex_source", "client_source"): # Ensure the fields are lists before combining if self.other.get(field_to_combine) and not isinstance( self.other[field_to_combine], list ): self.other[field_to_combine] = [self.other[field_to_combine]] if other.other.get(field_to_combine) and not isinstance( other.other[field_to_combine], list ): other.other[field_to_combine] = [other.other[field_to_combine]] if self.other.get(field_to_combine) and other.other.get( field_to_combine ): # Note: these should always be lists merged_data[field][field_to_combine] = ( self.other[field_to_combine] + other.other[field_to_combine] ) elif field == "authors" and self_value and other_value: # Combine authors lists, removing duplicates # Choose whichever author list is longer best_authors = ( self.authors if ( sum(len(a) for a in self.authors or []) >= sum(len(a) for a in other.authors or []) ) else other.authors ) merged_data[field] = best_authors or None elif field == "key" and self_value is not None and other_value is not None: # if we have multiple keys, we wipe them and allow regeneration merged_data[field] = None elif field in {"citation_count", "year", "publication_date"}: # get the latest data # this conditional is written in a way to handle if multiple doc objects # are provided, we'll use the highest value # if there's only one valid value, we'll use that regardless even if # that value is 0 if self_value is None or other_value is None: merged_data[field] = ( self_value if self_value is not None # Dance around 0 else other_value ) else: merged_data[field] = max(self_value, other_value) elif field == "content_hash" and ( # Hashes are both present but differ self_value and other_value and self_value != other_value ): # If hashes are both present but differ, # we don't know which to pick, so just discard the value merged_data[field] = None else: # Prefer non-null values, default preference for 'other' object. # Note: if PREFER_OTHER = False then even if 'other' data exists # we will use 'self' data. This is to control for when we have # pre-prints / arXiv versions of papers that are not as up-to-date merged_data[field] = ( other_value if ( (other_value is not None and other_value != []) and PREFER_OTHER ) else self_value ) if ( merged_data["doi"] != self.doi or merged_data["content_hash"] != self.content_hash ): # Recalculate doc_id if doi or content hash has changed merged_data["doc_id"] = compute_unique_doc_id( merged_data["doi"], merged_data.get("content_hash") ) # Create and return new DocDetails instance return DocDetails(**merged_data) def __radd__(self, other: DocDetails | int) -> DocDetails: # other == 0 captures the first call of sum() if isinstance(other, int) and other == 0: return self return self.__add__(other) def __iadd__(self, other: DocDetails | int) -> DocDetails: # noqa: PYI034 # only includes int to align with __radd__ and __add__ if isinstance(other, int): return self return self.__add__(other) ================================================ FILE: src/paperqa/utils.py ================================================ import asyncio import contextlib import hashlib import logging import logging.config import math import os import re import unicodedata from collections import Counter from collections.abc import Awaitable, Callable, Collection, Iterable, Iterator, Mapping from datetime import datetime from functools import partial, reduce from http import HTTPStatus from pathlib import Path from typing import Any, BinaryIO, ClassVar, TypeVar from uuid import UUID, uuid4 import httpx from lmi import configure_llm_logs from pybtex.database import Person, parse_string from pybtex.database.input.bibtex import Parser from pybtex.style.formatting import unsrtalpha from pybtex.style.template import FieldIsMissing from tenacity import ( AsyncRetrying, before_sleep_log, retry_if_exception, stop_after_attempt, wait_incrementing, ) logger = logging.getLogger(__name__) MAX_TEXT_ENTROPY = 8.0 T = TypeVar("T") class ImpossibleParsingError(Exception): """Error to throw when a parsing is impossible.""" LOG_METHOD_NAME: ClassVar[str] = "warning" # UTF-8 encoding-related failures can be caught using this regex INVALID_UNICODE_CHARS = re.compile(r"[\x00\uD800-\uDFFF]") REPLACEMENT_CHAR = "\ufffd" # � def clean_invalid_unicode(text: str, repl: str = REPLACEMENT_CHAR) -> str: r"""Clean invalid Unicode chars by replacing them with the replacement character. Handles the following characters: - Null bytes (\\x00): Invalid in UTF-8 encoded databases. - Orphaned surrogates (U+D800 to U+DFFF): Reserved for UTF-16 encoding and should not appear in Unicode strings. """ return INVALID_UNICODE_CHARS.sub(repl, text) def name_in_text(name: str, text: str) -> bool: sname = name.strip() pattern = rf"\b({re.escape(sname)})\b(?!\w)" return bool(re.search(pattern, text)) def maybe_is_text(s: str, thresh: float = 2.5) -> bool: """ Calculate the entropy of the string to discard files with excessively repeated symbols. PDF parsing sometimes represents horizontal distances between words on title pages and in tables with spaces, which should therefore not be included in this calculation. """ if not s: return False s_wo_spaces = s.replace(" ", "") if not s_wo_spaces: return False counts = Counter(s_wo_spaces) entropy = 0.0 length = len(s_wo_spaces) for count in counts.values(): p = count / length entropy += -p * math.log2(p) # Check if the entropy is within a reasonable range for text return MAX_TEXT_ENTROPY > entropy > thresh def maybe_is_pdf(file: BinaryIO) -> bool: magic_number = file.read(4) file.seek(0) return magic_number == b"%PDF" def maybe_is_html(file: BinaryIO) -> bool: magic_number = file.read(4) file.seek(0) return magic_number in {b" float: if not s1 or not s2: return 0 # break the strings into words ss1 = set(s1.lower().split()) if case_insensitive else set(s1.split()) ss2 = set(s2.lower().split()) if case_insensitive else set(s2.split()) # return the similarity ratio return len(ss1.intersection(ss2)) / len(ss1.union(ss2)) def hexdigest(data: str | bytes) -> str: if isinstance(data, str): data = data.encode("utf-8") return hashlib.md5(data).hexdigest() # noqa: S324 def md5sum(file_path: str | os.PathLike) -> str: return hexdigest(Path(file_path).read_bytes()) def strip_citations(text: str) -> str: # Combined regex for identifying citations (see unit tests for examples) citation_regex = r"\b[\w\-]+\set\sal\.\s\([0-9]{4}\)|\((?:[^\)]*?[a-zA-Z][^\)]*?[0-9]{4}[^\)]*?)\)" # Remove the citations from the text return re.sub(citation_regex, "", text, flags=re.MULTILINE) def extract_score(text: str) -> int: """ Extract an integer score from the text in 0 to 10. Note: score is 1-10, and we use 0 as a sentinel for not applicable. """ # Check for N/A, not applicable, not relevant. # Don't check for NA, as there can be genes containing "NA" last_line = text.rsplit("\n", maxsplit=1)[-1] if ( "n/a" in last_line.lower() or "not applicable" in text.lower() or "not relevant" in text.lower() ): return 0 score = re.search(r"[sS]core[:is\s]+([0-9]+)", text) if not score: score = re.search(r"\(([0-9])\w*\/", text) if not score: score = re.search(r"([0-9]+)\w*\/", text) if score: s = int(score.group(1)) if s > 10: # noqa: PLR2004 s = int(s / 10) # sometimes becomes out of 100 return s last_few = text[-15:] scores = re.findall(r"([0-9]+)", last_few) if scores: s = int(scores[-1]) if s > 10: # noqa: PLR2004 s = int(s / 10) # sometimes becomes out of 100 return s raise ValueError(f"Failed to extract score from text {text!r}.") def get_parenthetical_substrings(text: str) -> list[str]: """ Finds the all nested parenthetical substrings. Args: text: The input string to analyze. Returns: A list of parenthetical substrings. """ substrings = [] open_paren_indices = [] for i, char in enumerate(text): if char == "(": open_paren_indices.append(i) elif char == ")" and open_paren_indices: start_index = open_paren_indices.pop() substrings.append(text[start_index : i + 1]) return substrings def get_citation_ids(text: str) -> list[str]: matches = re.findall(r"\bpqac-[a-zA-Z0-9]{8}\b", text) # remove duplicates while preserving order return list(dict.fromkeys(matches)) def extract_doi(reference: str) -> str: """ Extracts DOI from the reference string using regex. :param reference: A string containing the reference. :return: A string containing the DOI link or a message if DOI is not found. """ # DOI regex pattern doi_pattern = r"10.\d{4,9}/[-._;()/:A-Z0-9]+" doi_match = re.search(doi_pattern, reference, re.IGNORECASE) # If DOI is found in the reference, return the DOI link if doi_match: return "https://doi.org/" + doi_match.group() return "" def batch_iter(iterable: list, n: int = 1) -> Iterator[list]: """ Batch an iterable into chunks of size n. :param iterable: The iterable to batch :param n: The size of the batches :return: A list of batches """ length = len(iterable) for ndx in range(0, length, n): yield iterable[ndx : min(ndx + n, length)] def get_loop() -> asyncio.AbstractEventLoop: try: loop = asyncio.get_running_loop() except RuntimeError: loop = asyncio.new_event_loop() asyncio.set_event_loop(loop) return loop def run_or_ensure(coro: Awaitable[T]) -> T | asyncio.Task[T]: """Run a coroutine or convert to a future if an event loop is running.""" loop = get_loop() if loop.is_running(): # In async contexts (e.g., Jupyter notebook), return a Task return asyncio.ensure_future(coro) return loop.run_until_complete(coro) def encode_id(value: str | bytes | UUID, maxsize: int | None = 16) -> str: """Encode a value (e.g. a DOI) optionally with a max length.""" if isinstance(value, UUID): value = str(value) if isinstance(value, str): value = value.lower().encode() return hashlib.md5(value).hexdigest()[:maxsize] # noqa: S324 def compute_unique_doc_id(doi: str | None, content_hash: str | None) -> str: if doi: value_to_encode: str = doi.lower() + (content_hash or "") else: value_to_encode = content_hash or str(uuid4()) return encode_id(value_to_encode) def get_year(ts: datetime | None = None) -> str: """Get the year from the input datetime, otherwise using the current datetime.""" if ts is None: ts = datetime.now() return ts.strftime("%Y") class CitationConversionError(Exception): """Exception to throw when we can't process a citation from a BibTeX.""" def clean_upbibtex(bibtex: str) -> str: if not bibtex: return bibtex mapping = { "None": "article", "Article": "article", "JournalArticle": "article", "Review": "article", "Book": "book", "BookSection": "inbook", "ConferencePaper": "inproceedings", "Conference": "inproceedings", "Dataset": "misc", "Dissertation": "phdthesis", "Journal": "article", "Patent": "patent", "Preprint": "article", "Report": "techreport", "Thesis": "phdthesis", "WebPage": "misc", "Plain": "article", } if "@None" in bibtex: return bibtex.replace("@None", "@article") match = re.findall(r"@\['(.*)'\]", bibtex) if not match: match = re.findall(r"@(\w+)\{", bibtex) bib_type = match[0] current = f"@{match[0]}" else: bib_type = match[0] current = f"@['{bib_type}']" for k, v in mapping.items(): # can have multiple if k in bib_type: bibtex = bibtex.replace(current, f"@{v}") break return bibtex def format_bibtex( bibtex: str, key: str | None = None, clean: bool = True, missing_replacements: Mapping[str, str | list[str]] | None = None, ) -> str: """Transform bibtex entry into a citation, potentially adding missing fields.""" if missing_replacements is None: missing_replacements = {} if key is None: key = bibtex.split("{")[1].split(",")[0] style = unsrtalpha.Style() try: bd = parse_string(clean_upbibtex(bibtex) if clean else bibtex, "bibtex") except Exception: return "Ref " + key try: entry = bd.entries[key] except KeyError as exc: # Let's check if key is a non-empty prefix try: entry = next( iter(v for k, v in bd.entries.items() if k.startswith(key) and key) ) except StopIteration: raise CitationConversionError( f"Failed to process{' and clean up' if clean else ''} bibtex {bibtex}" f" due to failed lookup of key {key}." ) from exc try: # see if we can insert missing fields for field, replacement_value in missing_replacements.items(): # Deal with special case for author, since it needs to be parsed # into Person objects. This reorganizes the names automatically. if field == "author" and "author" not in entry.persons: tmp_author_bibtex = f"@misc{{tmpkey, author={{{replacement_value}}}}}" authors: list[Person] = ( Parser() .parse_string(tmp_author_bibtex) .entries["tmpkey"] .persons["author"] ) for a in authors: entry.add_person(a, "author") elif field not in entry.fields: entry.fields.update({field: replacement_value}) entry = style.format_entry(label="1", entry=entry) return entry.text.render_as("text") except (FieldIsMissing, UnicodeDecodeError): try: return entry.fields["title"] except KeyError as exc: raise CitationConversionError( f"Failed to process{' and clean up' if clean else ''} bibtex {bibtex}" " due to missing a 'title' field." ) from exc def remove_substrings(target: str, substr_removal_list: Collection[str]) -> str: """Remove substrings from a target string.""" if all(len(w) == 1 for w in substr_removal_list): return target.translate(str.maketrans("", "", "".join(substr_removal_list))) for substr in substr_removal_list: target = target.replace(substr, "") return target def mutate_acute_accents(text: str, replace: bool = False) -> str: """ Replaces or removes acute accents in a string based on the boolean flag. Args: text: The input string. replace: A flag to determine whether to replace (True) or remove (False) acute accents. If 'replace' is True, acute accents on vowels are replaced with an apostrophe (e.g., "á" becomes "'a"). If 'replace' is False, all acute accents are removed from the string. Returns: The modified string with acute accents either replaced or removed. """ if replace: def replace_acute(match): return f"'{match.group(1)}" nfd = unicodedata.normalize("NFD", text) converted = re.sub(r"([aeiouAEIOU])\u0301", replace_acute, nfd) return unicodedata.normalize("NFC", converted) return "".join( c for c in unicodedata.normalize("NFD", text) if unicodedata.category(c) != "Mn" ) def bibtex_field_extract( bibtex: str, field: str, missing_replacements: Mapping[str, str | list[str]] | None = None, ) -> str | list[str]: """Get a field from a bibtex entry. Args: bibtex: bibtex entry field: field to extract missing_replacements: replacement extract for field if not present in the bibtex string """ if missing_replacements is None: missing_replacements = {} try: pattern = rf"{field}\s*=\s*{{(.*?)}}," # note: we intentionally have an attribute error if no match return re.search(pattern, bibtex, re.IGNORECASE).group(1).strip() # type: ignore[union-attr] except AttributeError: return missing_replacements.get(field, "") UNKNOWN_AUTHOR_KEY: str = "unknownauthors" def create_bibtex_key(author: list[str], year: str | int, title: str) -> str: FORBIDDEN_KEY_CHARACTERS = {"_", " ", "-", "/", "'", "`", ":", ",", "\n"} try: author_rep = ( # casefold will not remove accutes mutate_acute_accents(text=author[0].split()[-1].casefold()) if "Unknown" not in author[0] else UNKNOWN_AUTHOR_KEY ) except IndexError: author_rep = UNKNOWN_AUTHOR_KEY # we don't want a bibtex-parsing induced line break in the key # so we cap it to 100+50+4 = 154 characters max # 50 for the author, 100 for the first three title words, 4 for the year # the first three title words are just emulating the s2 convention key = f"{author_rep[:50]}{year}{''.join([t.casefold() for t in title.split()[:3]])[:100]}" return remove_substrings(key, FORBIDDEN_KEY_CHARACTERS) def is_retryable( exc: BaseException, additional_status_codes: Collection[HTTPStatus | int] | None = None, ) -> bool: """Check if an exception is known to be a retryable HTTP issue.""" if isinstance(exc, httpx.ConnectError | httpx.ReadError): # Seen with Semantic Scholar: # > aiohttp.client_exceptions.ClientConnectionResetError: # > Cannot write to closing transport # Then we migrated to httpx return True retry_status_codes: set[int] = { httpx.codes.INTERNAL_SERVER_ERROR, httpx.codes.GATEWAY_TIMEOUT, } if additional_status_codes: retry_status_codes.update( status_code.value if isinstance(status_code, HTTPStatus) else status_code for status_code in additional_status_codes ) return ( isinstance(exc, httpx.HTTPStatusError) and exc.response.status_code in retry_status_codes ) async def _get_with_retrying( # type: ignore[return] # noqa: RET503 url: str, client: httpx.AsyncClient, http_exception_mappings: dict[HTTPStatus | int, Exception] | None = None, retry_predicate: Callable[[BaseException], bool] = is_retryable, **get_kwargs, ) -> dict[str, Any]: """Get from a URL with retrying protection. Args: url: Target URL for the GET request. client: Async HTTP client for the GET request. http_exception_mappings: Optional mapping of HTTP status codes to custom Exceptions to be thrown. retry_predicate: Optional predicate to dictate when to retry. **get_kwargs: Optional additional keyword arguments for the GET request. Returns: JSON result from the GET request. """ async for attempt in AsyncRetrying( retry=retry_if_exception(retry_predicate), before_sleep=before_sleep_log(logger, logging.WARNING), stop=stop_after_attempt(5), wait=wait_incrementing(0.1, 0.1), ): with attempt: response = await client.get(url, **get_kwargs) try: response.raise_for_status() except httpx.HTTPStatusError as e: if ( http_exception_mappings and e.response.status_code in http_exception_mappings ): raise http_exception_mappings[e.response.status_code] from e raise return response.json() def union_collections_to_ordered_list(collections: Iterable) -> list: return sorted(reduce(lambda x, y: set(x) | set(y), collections)) def pqa_directory(name: str) -> Path: if pqa_home := os.environ.get("PQA_HOME"): directory = Path(pqa_home) / ".pqa" / name else: directory = Path.home() / ".pqa" / name directory.mkdir(parents=True, exist_ok=True) return directory def setup_default_logs() -> None: """Configure logs to reasonable defaults.""" configure_llm_logs() logging.config.dictConfig( { "version": 1, "disable_existing_loggers": False, "loggers": { "openai._base_client": {"level": "WARNING"} # For OpenAI POSTs }, } ) def extract_thought(content: str | None) -> str: """Extract an Anthropic thought from a message's content.""" # SEE: https://regex101.com/r/bpJt05/1 return re.sub(r"<\/?thinking>", "", content or "") BIBTEX_MAPPING: dict[str, str] = { """Maps client bibtex types to pybtex types""" "journal-article": "article", "journal-issue": "misc", # No direct equivalent, so 'misc' is used "journal-volume": "misc", # No direct equivalent, so 'misc' is used "journal": "misc", # No direct equivalent, so 'misc' is used "proceedings-article": "inproceedings", "proceedings": "proceedings", "dataset": "misc", # No direct equivalent, so 'misc' is used "component": "misc", # No direct equivalent, so 'misc' is used "report": "techreport", "report-series": ( # 'series' implies multiple tech reports, but each is still a 'techreport' "techreport" ), "standard": "misc", # No direct equivalent, so 'misc' is used "standard-series": "misc", # No direct equivalent, so 'misc' is used "edited-book": "book", # Edited books are considered books in BibTeX "monograph": "book", # Monographs are considered books in BibTeX "reference-book": "book", # Reference books are considered books in BibTeX "book": "book", "book-series": "book", # Series of books can be considered as 'book' in BibTeX "book-set": "book", # Set of books can be considered as 'book' in BibTeX "book-chapter": "inbook", "book-section": "inbook", # Sections in books can be considered as 'inbook' "book-part": "inbook", # Parts of books can be considered as 'inbook' "book-track": "inbook", # Tracks in books can be considered as 'inbook' "reference-entry": ( # Entries in reference books can be considered as 'inbook' "inbook" ), "dissertation": "phdthesis", # Dissertations are usually PhD thesis "posted-content": "misc", # No direct equivalent, so 'misc' is used "peer-review": "misc", # No direct equivalent, so 'misc' is used "other": "article", # Assume an article if we don't know the type } @contextlib.contextmanager def logging_filters( loggers: Collection[str], filters: Collection[type[logging.Filter]] ): """Temporarily add a filter to each specified logger.""" filters_added: dict[str, list[logging.Filter]] = {} try: for logger_name in loggers: log_to_filter = logging.getLogger(logger_name) for log_filter in filters: _filter = log_filter() log_to_filter.addFilter(_filter) if logger_name not in filters_added: filters_added[logger_name] = [_filter] else: filters_added[logger_name] += [_filter] yield finally: for logger_name, log_filters_to_remove in filters_added.items(): log_with_filter = logging.getLogger(logger_name) for log_filter_to_remove in log_filters_to_remove: log_with_filter.removeFilter(log_filter_to_remove) def citation_to_docname(citation: str) -> str: """Create a docname that follows MLA parenthetical in-text citation.""" # Prefer title-case token first to preserve existing behavior. match = re.search(r"([A-Z][a-z]+)", citation) if match is not None: author = match.group(1) else: # Fall back to acronym/symbol-led starts like "CD47/SIRP-alpha ...". match = re.search(r"([A-Z0-9]{2,})", citation) # Final deterministic fallback for non-text-like citation strings. author = ( match.group(1) if match is not None else f"Doc{hexdigest(citation)[:8]}" ) year = "" match = re.search(r"(\d{4})", citation) if match is not None: year = match.group(1) return f"{author}{year}" def maybe_get_date(date: str | datetime | None) -> datetime | None: if not date: return None if isinstance(date, str): # Try common date formats in sequence formats = [ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z", # ISO with timezone: 2023-01-31T14:30:00+0000 "%Y-%m-%d %H:%M:%S", # ISO with time: 2023-01-31 14:30:00 "%B %d, %Y", # Full month day, year: January 31, 2023 "%b %d, %Y", # Month day, year: Jan 31, 2023 "%Y-%m-%d", # ISO format: 2023-01-31 ] for fmt in formats: try: return datetime.strptime(date, fmt) except ValueError: continue return None return date def clean_possessives(text: str) -> str: """Remove possessive apostrophes from text (e.g. "X's Y" to "Xs Y").""" # Handle apostrophes after word characters # (possessive 's or trailing apostrophes) text = re.sub( r"(?<=\w)'(?:s\b|(?=\s|$))", lambda m: "s" if m.group().endswith("s") else "", text, ) # Remove standalone 's patterns text = re.sub(r"\s+'s\b", "", text) text = re.sub(r"^'s\s*", "", text) # Remove standalone apostrophes text = re.sub(r"\s+'\s+", " ", text) return re.sub(r"(? tuple[bool, str]: """Parse irrelevance label from enrichment. Returns: Two-tuple of (is irrelevant, enrichment without the label). """ # Handle optional Markdown formatting (e.g. **RELEVANT:** or *IRRELEVANT:*) normalized_start = enrichment.upper().lstrip("*").lstrip() if normalized_start.startswith("IRRELEVANT:"): label_match = re.match(r"^\**\s*IRRELEVANT:\**\s*", enrichment) is_irrelevant: bool = True elif normalized_start.startswith("RELEVANT:"): label_match = re.match(r"^\**\s*RELEVANT:\**\s*", enrichment) is_irrelevant = False else: # No explicit label matched, conservatively assume relevant return False, enrichment.strip() no_label_enrichment = enrichment[label_match.end() :] if label_match else enrichment return is_irrelevant, no_label_enrichment.strip() def get_stable_str(fn: Callable, for_hash: bool = False) -> str: """ Get a stable string from a function, for serialization (default) or hashing. It avoids common pitfalls such as: - All lambda functions having the same name ''. - IDs in normal string representation of functions breaking cache keys. """ if ( hasattr(fn, "__module__") and hasattr(fn, "__name__") and fn.__name__ != "" and not isinstance(fn, partial) ): # Named function: use fully qualified name return f"{fn.__module__}.{fn.__name__}" if not for_hash: raise ValueError( f"Cannot form serialization-safe string representation for {fn}." ) # Fallback to lower-quality hash name # NOTE: we could look into `fn.__code__`, but as `fn.__code__.co_code` # is not stable across Python minor versions, # this unfortunately makes the cache key incompatible across Python versions, # which is too brittle return type(fn).__name__ ================================================ FILE: tests/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: tests/cassettes/test_arxiv_doi_is_used_when_available.yaml ================================================ interactions: - request: body: "" headers: accept: - "*/*" accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive host: - api.crossref.org user-agent: - python-httpx/0.28.1 method: GET uri: https://api.crossref.org/works?mailto=example%40papercrow.ai&query.title=Attention+is+All+you+Need&rows=1&query.author=Ashish+Vaswani+Noam+Shazeer+Niki+Parmar+Jakob+Uszkoreit+Llion+Jones+Aidan+N.+Gomez+Lukasz+Kaiser+Illia+Polosukhin response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/9VVTY/iOBD9K1FOO1IMDiQQckO9h91Rqwf1xxwGOJikQqx27IztNMMi/vuUTUNn PhjNak+LOCRl+7nq1XuVQ2gss50J81A9h1HYgDFsC8TuW8DYTulnIrixvaUX0IYriavxgA7o20qY H8KKFWAR7XCMQqssE0SD6YQLpclkEoXcQoMvy0PIZQlfoHSnSmaBtEy7bcvliI7SKIum63V0WrG8 ccm4OKEZodPHEc3HkzyZfcLb3SoW0bRhHk/TJJ3NKJ3RaYYZtN0Gk69BE6EKZk9ZP1itutJsOr2N gsU8Cp4e5gijoQINsgBSqE7aMKe983hsbowquAcJKqWDG9W0nfXvTAS3XG475IkXBrEKJS1IS0rV MC59ha9PS6yp0MqYhiGzyI3VvDglVjFhoJd0SVrNXSI/8hNn6zXu/PPD364LdBBnk3S8Gr7Eq6GM MzKi08QRc+phq1UBUGKChiAELwS4FDUg6E/Zj7Mojcb0R/oRmqZkTB8pzRP8x9/Tn46mk4RmSUwp xfyM6nThjt64ipFg3M4NuTBdks3+zHYcz6YOzGJ2+TJ8AFGRuXUsOsJ33NbBPQik+wWChTLch++h RQpxj2+DCTFjDFT8S48WvJN1tlbai26L550IFmCxqxHqteFi71RRsx2+G/jcudQwUnHtdc+qigv+ qp4l8v6G8p49q00f5cn886w0cPstFCtLfhLKr/HmpsbO9wE/MrNjkv8LuLXzY7Pxmo0niasfEN3r SDLfycWbIgJVBbaGwDUXJS1fO3MO3ymNxM8bQJUyGdzUrEXecHUlg8vPbfxtd+TBX12DULcMQzg0 +kCPUNRSCbXlYKLgoxJdg5kFfzxg92ywYC1OnndYT8/Md7ALPmgBTOKJW4WXcCaZo8uioK+oe+Ld A/Ka+t368eRiNC1Oj4ss/9/MOUND68zzX4wfo1evGH96Nn6BJsCJPx7MkiTN3HA9z4IDOpTj8Nu7 x6f7W8SvrW3z1XA1ZIXYwWag9BafJXoWC9qvhnfnkeaawo3prmXv23qZLqY3yN8uMv6mUvHTNVeH 52UKX73KOc1/zQiyi6vuAxhHIbr0VJxXIPFfOZ+DAaaLmqAK3AdQdkIcj8evBaw8WYAHAAA= headers: Connection: - keep-alive Content-Length: - "851" Content-Type: - application/json Date: - Mon, 11 Aug 2025 23:07:26 GMT access-control-allow-headers: - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language, Accept-Ranges, Cache-Control access-control-allow-origin: - "*" access-control-expose-headers: - Link content-encoding: - gzip permissions-policy: - interest-cohort=() server: - Jetty(9.4.40.v20210413) vary: - Accept-Encoding x-api-pool: - plus x-rate-limit-interval: - 1s x-rate-limit-limit: - "150" status: code: 200 message: OK - request: body: "" headers: accept: - "*/*" accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive host: - api.semanticscholar.org user-agent: - python-httpx/0.28.1 method: GET uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Attention+is+All+you+Need&fields=authors%2CcitationCount%2CcitationStyles%2CexternalIds%2CinfluentialCitationCount%2CisOpenAccess%2Cjournal%2CopenAccessPdf%2CpublicationDate%2CpublicationTypes%2Ctitle%2Curl%2Cvenue%2Cyear response: body: string: '{"data": [{"paperId": "204e3073870fae3d05bcbc2f6a8e263d9b72e776", "externalIds": {"DBLP": "journals/corr/VaswaniSPUJGKP17", "MAG": "2963403868", "ArXiv": "1706.03762", "CorpusId": 13756489}, "url": "https://www.semanticscholar.org/paper/204e3073870fae3d05bcbc2f6a8e263d9b72e776", "title": "Attention is All you Need", "venue": "Neural Information Processing Systems", "year": 2017, "citationCount": 136941, "influentialCitationCount": 17456, "isOpenAccess": false, "openAccessPdf": {"url": "", "status": null, "license": null}, "publicationTypes": ["JournalArticle", "Conference"], "publicationDate": "2017-06-12", "journal": {"pages": "5998-6008"}, "citationStyles": {"bibtex": "@Article{Vaswani2017AttentionIA,\n author = {Ashish Vaswani and Noam M. 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\u0627\u0644\u0648\u0637\u0646\u064A \u2013 Arabic\\\")\\n * [Espa\xF1ol](https://es.wikipedia.org/wiki/D%C3%ADa_de_la_Bandera_Nacional_de_Canad%C3%A1 \\\"D\xEDa de la Bandera Nacional de Canad\xE1 \u2013 Spanish\\\")\\n * [Fran\xE7ais](https://fr.wikipedia.org/wiki/Jour_du_drapeau_national_du_Canada \\\"Jour du drapeau national du Canada \u2013 French\\\")\\n * [\u0540\u0561\u0575\u0565\u0580\u0565\u0576](https://hy.wikipedia.org/wiki/%D4%BF%D5%A1%D5%B6%D5%A1%D5%A4%D5%A1%D5%B5%D5%AB_%D5%A1%D5%A6%D5%A3%D5%A1%D5%B5%D5%AB%D5%B6_%D5%A4%D6%80%D5%B8%D5%B7%D5%AB_%D6%85%D6%80 \\\"\u053F\u0561\u0576\u0561\u0564\u0561\u0575\u056B \u0561\u0566\u0563\u0561\u0575\u056B\u0576 \u0564\u0580\u0578\u0577\u056B \u0585\u0580 \u2013 Armenian\\\")\\n * [\u05E2\u05D1\u05E8\u05D9\u05EA](https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%99%D7%95%D7%9D_%D7%94%D7%93%D7%92%D7%9C_%D7%94%D7%9C%D7%90%D7%95%D7%9E%D7%99_%D7%A9%D7%9C_%D7%A7%D7%A0%D7%93%D7%94 \\\"\u05D9\u05D5\u05DD \u05D4\u05D3\u05D2\u05DC \u05D4\u05DC\u05D0\u05D5\u05DE\u05D9 \u05E9\u05DC \u05E7\u05E0\u05D3\u05D4 \u2013 Hebrew\\\")\\n * [Bahasa Melayu](https://ms.wikipedia.org/wiki/Hari_Bendera_Kebangsaan_Kanada \\\"Hari Bendera Kebangsaan Kanada \u2013 Malay\\\")\\n * [Polski](https://pl.wikipedia.org/wiki/Narodowy_dzie%C5%84_flagi_Kanady \\\"Narodowy dzie\u0144 flagi Kanady \u2013 Polish\\\")\\n\\n[Edit\\nlinks](https://www.wikidata.org/wiki/Special:EntityPage/Q6972703#sitelinks-\\nwikipedia \\\"Edit interlanguage links\\\")\\n\\n * [Article](/wiki/National_Flag_of_Canada_Day \\\"View the content page \\\\[c\\\\]\\\")\\n * [Talk](/wiki/Talk:National_Flag_of_Canada_Day \\\"Discuss improvements to the content page \\\\[t\\\\]\\\")\\n\\nEnglish\\n\\n \ * [Read](/wiki/National_Flag_of_Canada_Day)\\n * [Edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit \\\"Edit this page \\\\[e\\\\]\\\")\\n * [View history](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=history \\\"Past revisions of this page \\\\[h\\\\]\\\")\\n\\nTools\\n\\nTools\\n\\nmove to sidebar hide\\n\\nActions\\n\\n * [Read](/wiki/National_Flag_of_Canada_Day)\\n \ * [Edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit \\\"Edit this page \\\\[e\\\\]\\\")\\n * [View history](/w/index.php?title\",\"_Flag_of_Canada_Day)\\n \ * [Edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit \\\"Edit this page \\\\[e\\\\]\\\")\\n * [View history](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=history \\\"Past revisions of this page \\\\[h\\\\]\\\")\\n\\nTools\\n\\nTools\\n\\nmove to sidebar hide\\n\\nActions\\n\\n * [Read](/wiki/National_Flag_of_Canada_Day)\\n \ * [Edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit \\\"Edit this page \\\\[e\\\\]\\\")\\n * [View history](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=history)\\n\\nGeneral\\n\\n \ * [What links here](/wiki/Special:WhatLinksHere/National_Flag_of_Canada_Day \\\"List of all English Wikipedia pages containing links to this page \\\\[j\\\\]\\\")\\n \ * [Related changes](/wiki/Special:RecentChangesLinked/National_Flag_of_Canada_Day \\\"Recent changes in pages linked from this page \\\\[k\\\\]\\\")\\n * [Upload file](/wiki/Wikipedia:File_Upload_Wizard \\\"Upload files \\\\[u\\\\]\\\")\\n \ * [Special pages](/wiki/Special:SpecialPages \\\"A list of all special pages \\\\[q\\\\]\\\")\\n * [Permanent link](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&oldid=1231946994 \\\"Permanent link to this revision of this page\\\")\\n * [Page information](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=info \\\"More information about this page\\\")\\n * [Cite this page](/w/index.php?title=Special:CiteThisPage&page=National_Flag_of_Canada_Day&id=1231946994&wpFormIdentifier=titleform \\\"Information on how to cite this page\\\")\\n * [Get shortened URL](/w/index.php?title=Special:UrlShortener&url=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FNational_Flag_of_Canada_Day)\\n \ * [Download QR code](/w/index.php?title=Special:QrCode&url=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FNational_Flag_of_Canada_Day)\\n \ * [Wikidata item](https://www.wikidata.org/wiki/Special:EntityPage/Q6972703 \\\"Structured data on this page hosted by Wikidata \\\\[g\\\\]\\\")\\n\\nPrint/export\\n\\n \ * [Download as PDF](/w/index.php?title=Special:DownloadAsPdf&page=National_Flag_of_Canada_Day&action=show-download-screen \\\"Download this page as a PDF file\\\")\\n * [Printable version](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&printable=yes \\\"Printable version of this page \\\\[p\\\\]\\\")\\n\\nIn other projects\\n\\n \ * [Wikimedia Commons](https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:National_Flag_of_Canada_Day)\\n\\nAppearance\\n\\nmove to sidebar hide\\n\\nFrom Wikipedia, the free encyclopedia\\n\\nCanadian holiday\\n\\nNational Flag of Canada Day \\n--- \\n[![](//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/68/Canada_flag_halifax_9_-04.JPG/250px-\\nCanada_flag_halifax_9_-04.JPG)](/wiki/File:Canada_flag_halifax_9_-04.JPG) The\\nnational flag of Canada \\nObserved by | [Canada](/wiki/Canada \\\"Canada\\\") \ \\nDate | [February 15](/wiki/February_15 \\\"February 15\\\") \\nNext time \ | February 15, 2025 (2025-02-15) \\nFrequency | Annual \\n \\n**National Flag of Canada Day** ([French](/wiki/French_language \\\"French\\nlanguage\\\"): _Jour du drapeau national du Canada_), commonly shortened to\\n**Flag Day** , is observed annually on February 15 to commemorate the\\ninauguration of the [flag of Canada](/wiki/Flag_of_Canada \\\"Flag of Canada\\\") on\\nthat date in 1965.[1] The day is marked by flying the flag, occasional public\\nceremonies and educational programs in schools. It is not a [public\\nholiday](/wiki/Public_holidays_in_Canada \\\"Public holidays in Canada\\\"),\\nalthough there has been discussion about creating one.\\n\\n## History\\n\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit§ion=1\\n\\\"Edit section: History\\\")]\\n\\n### Background\\n\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit§ion=2\\n\\\"Edit section: Background\\\")]\\n\\nAmid [much controversy](/wiki/Great_Canadian_flag_debate \\\"Great Canadian flag\\ndebate\\\"), the [Parliament of Canada](/wiki/Parliament_of_Canada \\\"Parliament of\\nCanada\\\") in 1964 voted to adopt a new design for the [Canadian\\nflag](/wiki/Flag_of_Canada \\\"Flag of Canada\\\") and issued a call for\\nsubmissions.[2]\\n\\nThis flag would replace the [Canadian Red Ensign](/wiki/Canadian_Red_Ensign\\n\\\"Canadian Red Ensign\\\"), which had been, with various successive alterations,\\nin conventional use as the national flag of [Canada](/wiki/Canada \\\"Canada\\\")\\nsince 1868. Nearly 4,000 designs were submitted by Canadians.[2] On October\\n22, 1964, the [Maple Leaf flag](/wiki/Maple_Leaf_flag \\\"Maple Leaf\\nflag\\\")\u2014designed by historian [George Stanley](/wiki/George_Stanley \\\"George\\nStanley\\\")\u2014won with a unanimous vote.[3] Under the leadership of [Prime\\nMinister](/wiki/Prime_Minister_of_Canada \\\"Prime Minister of Canada\\\") [Lester\\nPearson](/wiki/Lester_B._Pearson \\\"Lester B. Pearson\\\"), resolutions\\nrecommending the new design were passed by the [House of\\nCommons](/wiki/House_of_Commons_of_Canada \\\"House of Commons of Canada\\\") on\\nDecember 15, 1964, and by the [Senate](/wiki/Senate_of_Canada \\\"Senate of\\nCanada\\\") two days later.[4]\\n\\nThe flag was proclaimed by [Elizabeth II](/wiki/Elizabeth_II \\\"Elizabeth II\\\"),\\n[Queen of Canada](/wiki/Monarchy_of_Canada \\\"Monarchy of Canada\\\"), on January\\n28, 1965,[3][5] and took effect \\\"upon, from and after\\\" February 15 that\\nyear.[6]\\n\\n### Flag Day\\n\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit§ion=3\\n\\\"Edit section: Flag Day\\\")]\\n\\nNational Flag of Canada Day was instituted in 1996 by an [Order in\\nCouncil](/wiki/Order_in_Council \\\"Order in Council\\\") from [Governor\\nGeneral](/wiki/Governor_General_of_Canada \\\"Governor General of Canada\\\") [Rom\xE9o\\nLeBlanc](/wiki/Rom%C3%A9o_LeBlanc \\\"Rom\xE9o LeBlanc\\\"), on the initiative of Prime\\nMinister [Jean Chr\xE9tien](/wiki/Jean_Chr%C3%A9tien \\\"Jean Chr\xE9tien\\\").[7] At the\\nfirst Flag Day ceremony in [Hull, Quebec](/wiki/Hull,_Quebec \\\"Hull, Quebec\\\"),\\nChr\xE9tien was confronted by demonstrators against proposed cuts to the\\n[un\",\" an [Order in\\nCouncil](/wiki/Order_in_Council \\\"Order in Council\\\") from [Governor\\nGeneral](/wiki/Governor_General_of_Canada \\\"Governor General of Canada\\\") [Rom\xE9o\\nLeBlanc](/wiki/Rom%C3%A9o_LeBlanc \\\"Rom\xE9o LeBlanc\\\"), on the initiative of Prime\\nMinister [Jean Chr\xE9tien](/wiki/Jean_Chr%C3%A9tien \\\"Jean Chr\xE9tien\\\").[7] At the\\nfirst Flag Day ceremony in [Hull, Quebec](/wiki/Hull,_Quebec \\\"Hull, Quebec\\\"),\\nChr\xE9tien was confronted by demonstrators against proposed cuts to the\\n[unemployment insurance](/wiki/Unemployment_insurance \\\"Unemployment\\ninsurance\\\") system, and while walking through the crowd he was [grabbed by the\\nneck and pushed aside](/wiki/Shawinigan_Handshake \\\"Shawinigan Handshake\\\") a\\nprotester who had approached him.\\n\\nIn 2010, on the flag's 45th anniversary, federal ceremonies were held to mark\\nFlag Day at [Ottawa](/wiki/Ottawa \\\"Ottawa\\\"), [Winnipeg](/wiki/Winnipeg\\n\\\"Winnipeg\\\"), [St. John's](/wiki/St._John%27s,_Newfoundland_and_Labrador \\\"St.\\nJohn's, Newfoundland and Labrador\\\"), and at\\n[Whistler](/wiki/Whistler,_British_Columbia \\\"Whistler, British Columbia\\\") and\\n[Vancouver](/wiki/Vancouver \\\"Vancouver\\\") in conjunction with the [2010 Winter\\nOlympics](/wiki/2010_Winter_Olympics \\\"2010 Winter Olympics\\\") in Vancouver.[8]\\nIn 2011, Prime Minister [Stephen Harper](/wiki/Stephen_Harper \\\"Stephen\\nHarper\\\") observed Flag Day by presenting two citizens, whose work honoured the\\n[military](/wiki/Canadian_Armed_Forces \\\"Canadian Armed Forces\\\"), with Canadian\\nflags that had flown over the [Peace Tower](/wiki/Peace_Tower \\\"Peace Tower\\\").\\nIt was announced as inaugurating an annual recognition of patriotism.[9]\\n\\n## See also\\n\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit§ion=4\\n\\\"Edit section: See also\\\")]\\n\\n * ![flag](//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fc/Maple_Leaf_%28from_roundel%29.svg/25px-Maple_Leaf_%28from_roundel%29.svg.png)[Canada portal](/wiki/Portal:Canada \\\"Portal:Canada\\\")\\n\\n * [Flag Day](/wiki/Flag_Day \\\"Flag Day\\\")\\n * [List of Canadian flags](/wiki/List_of_Canadian_flags \\\"List of Canadian flags\\\")\\n * [National flag](/wiki/National_flag \\\"National flag\\\")\\n\\n## Footnotes\\n\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit§ion=5\\n\\\"Edit section: Footnotes\\\")]\\n\\n 1. **^** [Department of Canadian Heritage](/wiki/Department_of_Canadian_Heritage \\\"Department of Canadian Heritage\\\"). [\\\"Ceremonial and Canadian Symbols Promotion > The National Flag of Canada\\\"](https://web.archive.org/web/20100423114158/http://www.canadianheritage.gc.ca/progs/cpsc-ccsp/sc-cs/df1_e.cfm). Queen's Printer for Canada. Archived from [the original](http://www.canadianheritage.gc.ca/progs/cpsc-ccsp/sc-cs/df1_e.cfm) on April 23, 2010. Retrieved March 21, 2010.\\n 2. ^ _**a**_ _**b**_ Government of Canada, Public Services and Procurement Canada (July 31, 2015). [\\\"Infographic: National Flag of Canada Day \u2013 February 15 \u2013 Canada's Parliamentary Precinct \u2013 PWGSC\\\"](https://www.tpsgc-pwgsc.gc.ca/citeparlementaire-parliamentaryprecinct/decouvrez-discover/jour-drap-flag-day-eng.html). _www.tpsgc-pwgsc.gc.ca_. Retrieved February 5, 2022.\\n 3. ^ _**a**_ _**b**_ [\\\"What is the National Flag Day of Canada?\\\"](http://westernfinancialgroup.ca/What-is-the-National-Flag-of-Canada-Day). _westernfinancialgroup.ca_. Retrieved February 5, 2022.\\n 4. **^** [Department of Canadian Heritage](/wiki/Department_of_Canadian_Heritage \\\"Department of Canadian Heritage\\\"). [\\\"Ceremonial and Canadian Symbols Promotion > The National Flag of Canada > Birth of the Canadian flag\\\"](http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm). Queen's Printer for Canada. [Archived](https://web.archive.org/web/20100224005050/http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm) from the original on February 24, 2010. Retrieved March 21, 2010.\\n 5. **^** [\\\"Birth of the Canadian flag\\\"](http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm). [Department of Canadian Heritage](/wiki/Department_of_Canadian_Heritage \\\"Department of Canadian Heritage\\\"). [Archived](https://web.archive.org/web/20081220170253/http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm) from the original on December 20, 2008. Retrieved December 16, 2008.\\n 6. **^** [Conserving the Proclamation of the Canadian Flag](http://www.collectionscanada.gc.ca/publications/archivist-magazine/015002-2021-e.html) [Archived](https://web.archive.org/web/20121021133944/http://www.collectionscanada.gc.ca/publications/archivist-magazine/015002-2021-e.html) October 21, 2012, at the [Wayback Machine](/wiki/Wayback_Machine \\\"Wayback Machine\\\"), Library and Archives of Canada, from John Grace in The Archivist, National Archives, Ottawa, 1990. Retrieved February 15, 2011.\\n 7. **^** [Department of Canadian Heritage](/wiki/Department_of_Canadian_Heritage \\\"Department of Canadian Heritage\\\"). [\\\"National Flag of Canada Day\\\"](http://www.pch.gc.ca/special/jdn-nfd/index-eng.cfm). Queen's Printer for Canada. [Archived](https://web.archive.org/web/20100217042202/http://www.pch.gc.ca/special/jdn-nfd/index-eng.cfm) from the original on February 17, 2010. Retrieved March 21, 2010.\\n 8. **^** [Dept. of Canadian Heritage news release](http://www.pch.gc.ca/pc-ch/infoCntr/cdm-mc/index-eng.cfm?action=doc&DocIDCd=CJM092444) [Archived](https://web.archive.org/web/20110706182436/http://www.pch.gc.ca/pc-ch/infoCntr/cdm-mc/index-eng.cfm?action=doc&DocIDCd=CJM092444) July 6, 2011, at the [Wayback Machine](/wiki/Wayback_Machine \\\"Wayback Machine\\\"), February 15, 2010. Retrieved February 15, 2011.\\n \",\"2010.\\n 8. **^** [Dept. of Canadian Heritage news release](http://www.pch.gc.ca/pc-ch/infoCntr/cdm-mc/index-eng.cfm?action=doc&DocIDCd=CJM092444) [Archived](https://web.archive.org/web/20110706182436/http://www.pch.gc.ca/pc-ch/infoCntr/cdm-mc/index-eng.cfm?action=doc&DocIDCd=CJM092444) July 6, 2011, at the [Wayback Machine](/wiki/Wayback_Machine \\\"Wayback Machine\\\"), February 15, 2010. Retrieved February 15, 2011.\\n 9. **^** [PM pays tribute to outstanding Canadians on Flag Day](http://www.pm.gc.ca/eng/media.asp?category=1&id=3958&featureId=6&pageId=26) [Archived](https://web.archive.org/web/20110706181811/http://www.pm.gc.ca/eng/media.asp?category=1&id=3958&featureId=6&pageId=26) July 6, 2011, at the [Wayback Machine](/wiki/Wayback_Machine \\\"Wayback Machine\\\"), Prime Minister's Office news release. Retrieved February 16, 2011.\\n\\n## External links\\n\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit§ion=6\\n\\\"Edit section: External links\\\")]\\n\\n![](//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/4/4a/Commons-logo.svg/30px-\\nCommons-logo.svg.png)\\n\\nWikimedia Commons has media related to [National Flag of Canada\\nDay](https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:National_Flag_of_Canada_Day\\n\\\"commons:Category:National Flag of Canada Day\\\").\\n\\n * [Flag of Canada Song (1965) Freddie Grant](https://www.youtube.com/watch?v=2IkqmkTK46E)\\n \ * [Flag Day](http://www.pch.gc.ca/special/jdn-nfd/index-eng.cfm), Dept. of Canadian Heritage \\n * [The famous Canadian Flag Collection, at Settlers, Rails & Trails Inc, Argyle, Manitoba](http://argylemuseum.wixsite.com/argylemuseum/canadian-flag-collection)\\n\\n![](https://login.wikimedia.org/wiki/Special:CentralAutoLogin/start?type=1x1)\\n\\nRetrieved from\\n\\\"[https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&oldid=1231946994](https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&oldid=1231946994)\\\"\\n\\n[Categories](/wiki/Help:Category \\\"Help:Category\\\"):\\n\\n * [1996 establishments in Canada](/wiki/Category:1996_establishments_in_Canada \\\"Category:1996 establishments in Canada\\\")\\n * [Public holidays in Canada](/wiki/Category:Public_holidays_in_Canada \\\"Category:Public holidays in Canada\\\")\\n * [February observances](/wiki/Category:February_observances \\\"Category:February observances\\\")\\n * [Flag days](/wiki/Category:Flag_days \\\"Category:Flag days\\\")\\n * [Winter events in Canada](/wiki/Category:Winter_events_in_Canada \\\"Category:Winter events in Canada\\\")\\n\\nHidden categories:\\n\\n * [Webarchive template wayback links](/wiki/Category:Webarchive_template_wayback_links \\\"Category:Webarchive template wayback links\\\")\\n * [Articles with short description](/wiki/Category:Articles_with_short_description \\\"Category:Articles with short description\\\")\\n * [Short description matches Wikidata](/wiki/Category:Short_description_matches_Wikidata \\\"Category:Short description matches Wikidata\\\")\\n * [Use mdy dates from February 2018](/wiki/Category:Use_mdy_dates_from_February_2018 \\\"Category:Use mdy dates from February 2018\\\")\\n * [Infobox holiday with missing field](/wiki/Category:Infobox_holiday_with_missing_field \\\"Category:Infobox holiday with missing field\\\")\\n * [Infobox holiday fixed day](/wiki/Category:Infobox_holiday_fixed_day \\\"Category:Infobox holiday fixed day\\\")\\n * [Articles containing French-language text](/wiki/Category:Articles_containing_French-language_text \\\"Category:Articles containing French-language text\\\")\\n * [Commons category link is on Wikidata](/wiki/Category:Commons_category_link_is_on_Wikidata \\\"Category:Commons category link is on Wikidata\\\")\\n\\n * This page was last edited on 1 July 2024, at 03:41 (UTC). \\n * Text is available under the [Creative Commons Attribution-ShareAlike License 4.0](//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Text_of_the_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike_4.0_International_License)[](//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Text_of_the_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike_4.0_International_License); additional terms may apply. By using this site, you agree to the [Terms of Use](//foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Terms_of_Use) and [Privacy Policy](//foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Privacy_policy). 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hill\\n\\n> \\\"Magnetic hill\\\" and \\\"Mystery hill\\\" redirect here. For other uses,\\n> see [Magnetic Hill (disambiguation)]()\\n> and [Mystery Hill (disambiguation)](https://en.wikipedia.org/wiki/Mystery_Hill).\\n\\nA **gravity hill**, also known as a\\n**magnetic hill**, **mystery hill**, **mystery spot**, **gravity road**, or **anti-gravity hill**,\\nis a place where the layout of the surrounding land produces an [illusion](https://en.wikipedia.org/wiki/Illusion),\\nmaking a slight downhill slope appear to be an uphill slope.\\nThus, a car left out of gear will appear to be rolling uphill against [gravity](https://en.wikipedia.org/wiki/Gravity).\\n\\nAlthough the slope of gravity hills is an illusion,\\nsites are often accompanied by claims that magnetic or supernatural forces are at work.\\nThe most important factor contributing to the illusion is a completely\\nor mostly obstructed horizon.\\nWithout a horizon,\\nit becomes difficult for a person to judge the slope of a surface,\\nas a reliable reference point is missing,\\nand misleading visual cues can adversely affect the sense of balance.\\nObjects which one would normally assume to be more or less perpendicular to the ground,\\nsuch as trees, may be leaning, offsetting the visual reference.\\n\\nA 2003 study looked into how the absence of a horizon can skew the perspective on gravity hills,\\nby recreating a number of antigravity places in the lab to see how volunteers would react.\\nIn conclusion, researchers from the Universities of Padua and Pavia in Italy\\nfound that without a true horizon in sight,\\nthe human brain could be tricked by common landmarks such as trees and signs.\\n\\nThe illusion is similar to the [Ames room](https://en.wikipedia.org/wiki/Ames_room),\\nin which objects can also appear to roll against gravity.\\n\\nThe opposite phenomenon\u2014an uphill road that appears flat\u2014is known in\\n[bicycle racing](https://en.wikipedia.org/wiki/Cycle_sport)\\nas a [\\\"false flat\\\"](https://en.wikipedia.org/wiki/Glossary_of_cycling#F).\\n\\n## See also\\n\\n- [List of gravity hills](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_gravity_hills)\\n- [The Crooked House](https://en.wikipedia.org/wiki/The_Crooked_House) \u2013\\n \ a pub (now demolished) with an internal gravity hill illusion.\\n\\n## References\\n\\n## External links\\n\"],\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"dimensions\":1536,\"encoding_format\":null}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "2441" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "120" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/embeddings response: body: string: !!binary | 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[Donate](https://donate.wikimedia.org/wiki/Special:FundraiserRedirector?utm_source=donate&utm_medium=sidebar&utm_campaign=C13_en.wikipedia.org&uselang=en \\\"Support us by donating to the Wikimedia Foundation\\\")\\n\\nContribute\\n\\n \ * [Help](/wiki/Help:Contents \\\"Guidance on how to use and edit Wikipedia\\\")\\n \ * [Learn to edit](/wiki/Help:Introduction \\\"Learn how to edit Wikipedia\\\")\\n \ * [Community portal](/wiki/Wikipedia:Community_portal \\\"The hub for editors\\\")\\n \ * [Recent changes](/wiki/Special:RecentChanges \\\"A list of recent changes to Wikipedia \\\\[r\\\\]\\\")\\n * [Upload file](/wiki/Wikipedia:File_upload_wizard \\\"Add images or other media for use on Wikipedia\\\")\\n\\n[ ![](/static/images/icons/wikipedia.png)\\n![Wikipedia](/static/images/mobile/copyright/wikipedia-wordmark-en.svg) ![The\\nFree Encyclopedia](/static/images/mobile/copyright/wikipedia-tagline-en.svg)\\n](/wiki/Main_Page)\\n\\n[ Search ](/wiki/Special:Search \\\"Search Wikipedia 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[Talk](/wiki/Special:MyTalk \\\"Discussion about edits from this IP address \\\\[n\\\\]\\\")\\n\\n## Contents\\n\\nmove to sidebar hide\\n\\n * (Top)\\n * 1 History Toggle History subsection\\n \ * 1.1 Background\\n * 1.2 Flag Day\\n * 2 See also\\n * 3 Footnotes\\n \ * 4 External links\\n\\nToggle the table of contents\\n\\n# National Flag of Canada Day\\n\\n7 languages\\n\\n * [\u0627\u0644\u0639\u0631\u0628\u064A\u0629](https://ar.wikipedia.org/wiki/%D9%8A%D9%88%D9%85_%D8%B9%D9%84%D9%85_%D9%83%D9%86%D8%AF%D8%A7_%D8%A7%D9%84%D9%88%D8%B7%D9%86%D9%8A \\\"\u064A\u0648\u0645 \u0639\u0644\u0645 \u0643\u0646\u062F\u0627 \u0627\u0644\u0648\u0637\u0646\u064A \u2013 Arabic\\\")\\n * [Espa\xF1ol](https://es.wikipedia.org/wiki/D%C3%ADa_de_la_Bandera_Nacional_de_Canad%C3%A1 \\\"D\xEDa de la Bandera Nacional de Canad\xE1 \u2013 Spanish\\\")\\n * [Fran\xE7ais](https://fr.wikipedia.org/wiki/Jour_du_drapeau_national_du_Canada \\\"Jour du drapeau national du Canada \u2013 French\\\")\\n * [\u0540\u0561\u0575\u0565\u0580\u0565\u0576](https://hy.wikipedia.org/wiki/%D4%BF%D5%A1%D5%B6%D5%A1%D5%A4%D5%A1%D5%B5%D5%AB_%D5%A1%D5%A6%D5%A3%D5%A1%D5%B5%D5%AB%D5%B6_%D5%A4%D6%80%D5%B8%D5%B7%D5%AB_%D6%85%D6%80 \\\"\u053F\u0561\u0576\u0561\u0564\u0561\u0575\u056B \u0561\u0566\u0563\u0561\u0575\u056B\u0576 \u0564\u0580\u0578\u0577\u056B \u0585\u0580 \u2013 Armenian\\\")\\n * [\u05E2\u05D1\u05E8\u05D9\u05EA](https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%99%D7%95%D7%9D_%D7%94%D7%93%D7%92%D7%9C_%D7%94%D7%9C%D7%90%D7%95%D7%9E%D7%99_%D7%A9%D7%9C_%D7%A7%D7%A0%D7%93%D7%94 \\\"\u05D9\u05D5\u05DD \u05D4\u05D3\u05D2\u05DC \u05D4\u05DC\u05D0\u05D5\u05DE\u05D9 \u05E9\u05DC \u05E7\u05E0\u05D3\u05D4 \u2013 Hebrew\\\")\\n * [Bahasa Melayu](https://ms.wikipedia.org/wiki/Hari_Bendera_Kebangsaan_Kanada \\\"Hari Bendera Kebangsaan Kanada \u2013 Malay\\\")\\n * [Polski](https://pl.wikipedia.org/wiki/Narodowy_dzie%C5%84_flagi_Kanady \\\"Narodowy dzie\u0144 flagi Kanady \u2013 Polish\\\")\\n\\n[Edit\\nlinks](https://www.wikidata.org/wiki/Special:EntityPage/Q6972703#sitelinks-\\nwikipedia \\\"Edit interlanguage links\\\")\\n\\n * [Article](/wiki/National_Flag_of_Canada_Day \\\"View the content page \\\\[c\\\\]\\\")\\n * [Talk](/wiki/Talk:National_Flag_of_Canada_Day \\\"Discuss improvements to the content page \\\\[t\\\\]\\\")\\n\\nEnglish\\n\\n \ * [Read](/wiki/National_Flag_of_Canada_Day)\\n * [Edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit \\\"Edit this page \\\\[e\\\\]\\\")\\n * [View history](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=history \\\"Past revisions of this page \\\\[h\\\\]\\\")\\n\\nTools\\n\\nTools\\n\\nmove to sidebar hide\\n\\nActions\\n\\n * [Read](/wiki/National_Flag_of_Canada_Day)\\n \ * [Edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit \\\"Edit this page \\\\[e\\\\]\\\")\\n * [View history](/w/index.php?title\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is the national flag of 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Retrieved February 15, 2011.\\n 9. **^** [PM pays tribute to outstanding Canadians on Flag Day](http://www.pm.gc.ca/eng/media.asp?category=1&id=3958&featureId=6&pageId=26) [Archived](https://web.archive.org/web/20110706181811/http://www.pm.gc.ca/eng/media.asp?category=1&id=3958&featureId=6&pageId=26) July 6, 2011, at the [Wayback Machine](/wiki/Wayback_Machine \\\"Wayback Machine\\\"), Prime Minister's Office news release. Retrieved February 16, 2011.\\n\\n## External links\\n\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit§ion=6\\n\\\"Edit section: External links\\\")]\\n\\n![](//upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/4/4a/Commons-logo.svg/30px-\\nCommons-logo.svg.png)\\n\\nWikimedia Commons has media related to [National Flag of Canada\\nDay](https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:National_Flag_of_Canada_Day\\n\\\"commons:Category:National Flag of Canada Day\\\").\\n\\n * [Flag of Canada Song (1965) Freddie Grant](https://www.youtube.com/watch?v=2IkqmkTK46E)\\n \ * [Flag Day](http://www.pch.gc.ca/special/jdn-nfd/index-eng.cfm), Dept. of Canadian Heritage \\n * [The famous Canadian Flag Collection, at Settlers, Rails & Trails Inc, Argyle, Manitoba](http://argylemuseum.wixsite.com/argylemuseum/canadian-flag-collection)\\n\\n![](https://login.wikimedia.org/wiki/Special:CentralAutoLogin/start?type=1x1)\\n\\nRetrieved from\\n\\\"[https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&oldid=1231946994](https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&oldid=1231946994)\\\"\\n\\n[Categories](/wiki/Help:Category \\\"Help:Category\\\"):\\n\\n * [1996 establishments in Canada](/wiki/Category:1996_establishments_in_Canada \\\"Category:1996 establishments in Canada\\\")\\n * [Public holidays in Canada](/wiki/Category:Public_holidays_in_Canada \\\"Category:Public holidays in Canada\\\")\\n * [February observances](/wiki/Category:February_observances \\\"Category:February observances\\\")\\n * [Flag days](/wiki/Category:Flag_days \\\"Category:Flag days\\\")\\n * [Winter events in Canada](/wiki/Category:Winter_events_in_Canada \\\"Category:Winter events in Canada\\\")\\n\\nHidden categories:\\n\\n * [Webarchive template wayback links](/wiki/Category:Webarchive_template_wayback_links \\\"Category:Webarchive template wayback links\\\")\\n * [Articles with short description](/wiki/Category:Articles_with_short_description \\\"Category:Articles with short description\\\")\\n * [Short description matches Wikidata](/wiki/Category:Short_description_matches_Wikidata \\\"Category:Short description matches Wikidata\\\")\\n * [Use mdy dates from February 2018](/wiki/Category:Use_mdy_dates_from_February_2018 \\\"Category:Use mdy dates from February 2018\\\")\\n * [Infobox holiday with missing field](/wiki/Category:Infobox_holiday_with_missing_field \\\"Category:Infobox holiday with missing field\\\")\\n * [Infobox holiday fixed day](/wiki/Category:Infobox_holiday_fixed_day \\\"Category:Infobox holiday fixed day\\\")\\n * [Articles containing French-language text](/wiki/Category:Articles_containing_French-language_text \\\"Category:Articles containing French-language text\\\")\\n * [Commons category link is on Wikidata](/wiki/Category:Commons_category_link_is_on_Wikidata \\\"Category:Commons category link is on Wikidata\\\")\\n\\n * This page was last edited on 1 July 2024, at 03:41 (UTC). \\n * Text is available under the [Creative Commons Attribution-ShareAlike License 4.0](//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Text_of_the_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike_4.0_International_License)[](//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Text_of_the_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike_4.0_International_License); additional terms may apply. By using this site, you agree to the [Terms of Use](//foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Terms_of_Use) and [Privacy Policy](//foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Privacy_policy). Wikipedia\xAE is a registered trademark of the [Wikimedia Foundation, Inc.](//wikimediafoundation.org/), a non-profit organization. \\n\\n * [Privacy policy](https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Privacy_policy)\\n \ * [About Wikipedia](/wiki/Wikipedia:About)\\n * [Disclaimers](/wiki/Wikipedia:General_disclaimer)\\n \ * [Contact Wikipedia](//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Contact_us)\\n * [Code of Conduct](https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Universal_Code_of_Conduct)\\n \ * [Developers](https://developer.wikimedia.org)\\n * [Statistics](https://stats.wikimedia.org/#/en.wikipedia.org)\\n \ * [Cookie statement](https://foundation.wikimedia.org/wiki/Special:MyLanguage/Policy:Cookie_statement)\\n \ * [Mobile view](//en.m.wikipedia.org/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&mobileaction=toggle_view_mobile)\\n\\n \ * [![Wikimedia Foundation](/static/images/footer/wikimedia-button.svg)](https://wikimediafoundation.org/)\\n \ * [![Powered by MediaWiki](/w/resources/assets/poweredby_mediawiki.svg)](https://www.mediawiki.org/)\\n\\n \ * \\n\\n---\\n\\nQuestion: What is the national flag of Canada?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6222" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/41TTW8aMRC98ytGvuQCEaAESo9J+oGURKrUqIcSrQZ7dnHjtS3bS0kj/nvGC2Sh H1IvtjxvZvxm3sxLD0BoJd6DkCtMsvZmcHM1+3L38/Z6Xpn7zcXd508Pv749+Nt5+HDltejnCLf8 QTIdos6l4zhK2tkdLANhopx1NJ2OLi+H4+GkBWqnyOSwyqfBhRuMh+OLwWjE9z5w5bSkyB7f+Qnw 0p6ZolW0YfOwf7DUFCNWxLaDExuDM9kiMEYdE9ok+h0onU1kW9YvCwuwELGpawzPCzYtxNcVAW0k BZ9AOYpgXQIf3ForAgSlA5cMiqIM2udawZWQOMhifqGB0mCVjddoUeE5zBPU/CGDEc7uD14fT7zg Bp/PAK0CbaVpOD0YbZ8iJAeBTG4j39E1gfvSh2WTmBdET1KXWjKdhNpEwKVjJLNpSegUyZSAgQ4V qPOF6O+q5rS0RiupiNIFytUPF3Z73KpAZRMxK2UbY44AtNyVtpJWpMc9sn2TxbiKf1zG30JFqa2O q4IHI/KUsAQxOS9adMvnYyt/c6Ko4ES1T0VyT9R+N5qM9vqLbuI6+PLdHkxM0RyHTQ7IScZi37yj ERIS5YpUF9vNGzZKuyOgd1T3n3T+lntXu7bV/6TvACnJ8xQUPpDS8rTkzi1Q3sh/ub31uSUsIoU1 71mRNIWshaISG7NbFhGfY6K6YMEq3oWgdxtT+mI6G8sZDmfTqehte6/La0qNOgQAAA== headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a29176f1f3c7d-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:16:47 GMT Server: - cloudflare Set-Cookie: - __cf_bm=f2uS_Ca1_rZKiqRP5.mI6dxpmuXkCiAGNuiOijX0FKc-1771550206.6263182-1.0.1.1-W.qQbEkBFkPUMtONB2FBrPBWDOaDUBlqkcvf1hSl13Jpmn7_KmCTgvNs0MRhALiKwDb9VoMpNM4clz7cAr30gkMfvifaGqwOeBbt97eHt1gZwjK.oehTgX4QB8sBuP.j; HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026 01:46:47 GMT Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "722" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998503" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 2ms x-request-id: - req_34b02a3adb1f409f9384755cb9caa496 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. 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[\\\"Ceremonial and Canadian Symbols Promotion > The National Flag of Canada\\\"](https://web.archive.org/web/20100423114158/http://www.canadianheritage.gc.ca/progs/cpsc-ccsp/sc-cs/df1_e.cfm). Queen's Printer for Canada. Archived from [the original](http://www.canadianheritage.gc.ca/progs/cpsc-ccsp/sc-cs/df1_e.cfm) on April 23, 2010. Retrieved March 21, 2010.\\n 2. ^ _**a**_ _**b**_ Government of Canada, Public Services and Procurement Canada (July 31, 2015). [\\\"Infographic: National Flag of Canada Day \u2013 February 15 \u2013 Canada's Parliamentary Precinct \u2013 PWGSC\\\"](https://www.tpsgc-pwgsc.gc.ca/citeparlementaire-parliamentaryprecinct/decouvrez-discover/jour-drap-flag-day-eng.html). _www.tpsgc-pwgsc.gc.ca_. Retrieved February 5, 2022.\\n 3. ^ _**a**_ _**b**_ [\\\"What is the National Flag Day of Canada?\\\"](http://westernfinancialgroup.ca/What-is-the-National-Flag-of-Canada-Day). _westernfinancialgroup.ca_. Retrieved February 5, 2022.\\n 4. **^** [Department of Canadian Heritage](/wiki/Department_of_Canadian_Heritage \\\"Department of Canadian Heritage\\\"). [\\\"Ceremonial and Canadian Symbols Promotion > The National Flag of Canada > Birth of the Canadian flag\\\"](http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm). Queen's Printer for Canada. [Archived](https://web.archive.org/web/20100224005050/http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm) from the original on February 24, 2010. Retrieved March 21, 2010.\\n 5. **^** [\\\"Birth of the Canadian flag\\\"](http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm). [Department of Canadian Heritage](/wiki/Department_of_Canadian_Heritage \\\"Department of Canadian Heritage\\\"). [Archived](https://web.archive.org/web/20081220170253/http://www.pch.gc.ca/pgm/ceem-cced/symbl/df3-eng.cfm) from the original on December 20, 2008. Retrieved December 16, 2008.\\n 6. **^** [Conserving the Proclamation of the Canadian Flag](http://www.collectionscanada.gc.ca/publications/archivist-magazine/015002-2021-e.html) [Archived](https://web.archive.org/web/20121021133944/http://www.collectionscanada.gc.ca/publications/archivist-magazine/015002-2021-e.html) October 21, 2012, at the [Wayback Machine](/wiki/Wayback_Machine \\\"Wayback Machine\\\"), Library and Archives of Canada, from John Grace in The Archivist, National Archives, Ottawa, 1990. Retrieved February 15, 2011.\\n 7. **^** [Department of Canadian Heritage](/wiki/Department_of_Canadian_Heritage \\\"Department of Canadian Heritage\\\"). [\\\"National Flag of Canada Day\\\"](http://www.pch.gc.ca/special/jdn-nfd/index-eng.cfm). Queen's Printer for Canada. [Archived](https://web.archive.org/web/20100217042202/http://www.pch.gc.ca/special/jdn-nfd/index-eng.cfm) from the original on February 17, 2010. Retrieved March 21, 2010.\\n 8. **^** [Dept. of Canadian Heritage news release](http://www.pch.gc.ca/pc-ch/infoCntr/cdm-mc/index-eng.cfm?action=doc&DocIDCd=CJM092444) [Archived](https://web.archive.org/web/20110706182436/http://www.pch.gc.ca/pc-ch/infoCntr/cdm-mc/index-eng.cfm?action=doc&DocIDCd=CJM092444) July 6, 2011, at the [Wayback Machine](/wiki/Wayback_Machine \\\"Wayback Machine\\\"), February 15, 2010. Retrieved February 15, 2011.\\n \\n\\n---\\n\\nQuestion: What is the national flag of Canada?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6470" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/41Ty27bMBC8+ysWPNuGZcRR3GMbFEGLFm2QWx0INLWSmFKkwKUcC4b/vUvJjuw+ gF702NkZDvdxmAAInYt3IFQlg6obM7t/v/7+5eHWLT4padL94121elqHR/fZfHtBMY0Mt31BFc6s uXLMw6CdHWDlUQaMqkmaJqvVYrm47YHa5WgirWzC7MbNlovlzSxJ+H0iVk4rJM74wb8Ah/4ZLdoc 9xxeTM+RGolkiRw7J3HQOxMjQhJpCtIGMR1B5WxA27s+bCzARlBb19J3Gw5txFOFgHuFvgmQa1It ERIEjn6V8WrSwEcjS3AFfJBW5hLuZQfS5qADQcXnOd9NQVtl2lzbElgKa2c1q8Qs3PHh/EnklI7l gVcdqv6AgnXn8OBeOcezBBtwzLIuOvFcadNBjqS83mJPsGdHxbUjdoKmmAK1quKTemdM1KUF54G6 euuMpnq+EdOhAh4N7qRVmJFyHmMllht7vCybx6IlGbtmW2MuAGnZYG+kb9jzCTm+tci4svFuS79R RaGtpirjISGeGG4Hl64RPXrk53M/Cu1VdwUL1U3IgvuJ/XHJXZIMgmKcvhFerU9gYIvmkpaeRuha McsxSG3oYpyEkqrCfOSOsye5we4CmFzc+087f9Me7s5T8j/yI6AUNjw5WeMx1+r6ymOax7id/0p7 q3NvWBD6He9cFjT62IscC9maYXEEdRSwzrhhJe+F18P2FE2WrpdqLRfrNBWT4+QXlL9wMEYEAAA= headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a29176947ce4c-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:16:47 GMT Server: - cloudflare Set-Cookie: - __cf_bm=3ET2ivQtxBvIIHd1WdsH_ljoGk9cxv0D.J.PVEBkNKU-1771550206.6244879-1.0.1.1-kInT_8j5g_DYOi9yDhiKS4buvHrWm7iaNNOBcxlXKzRP1eVHk9tk7_fXf1Lv_7TW33AwJhIOKUX290UpLnZkDBPw8zViNQzMJA.q7xUcQMQV5JsDbchBxYm8g.0soHD8; HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026 01:46:47 GMT Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "836" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9998" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998446" x-ratelimit-reset-requests: - 7ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_19376f9df199467ca5c0cc45966272f1 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate an answer. Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n \\\"relevance_score\\\": 0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt from unknownauthorsUnknownyeargravityhill lines 0-44: Unknown author(s). Gravity hill. Poetry in America, pages 15-15, Unknown year. URL: https://doi.org/10.2307/j.ctt5vkfh7.11, doi:10.2307/j.ctt5vkfh7.11. This article has 0 citations.\\n\\n---\\n\\n# Gravity hill\\n\\n> \\\"Magnetic hill\\\" and \\\"Mystery hill\\\" redirect here. For other uses,\\n> see [Magnetic Hill (disambiguation)]()\\n> and [Mystery Hill (disambiguation)](https://en.wikipedia.org/wiki/Mystery_Hill).\\n\\nA **gravity hill**, also known as a\\n**magnetic hill**, **mystery hill**, **mystery spot**, **gravity road**, or **anti-gravity hill**,\\nis a place where the layout of the surrounding land produces an [illusion](https://en.wikipedia.org/wiki/Illusion),\\nmaking a slight downhill slope appear to be an uphill slope.\\nThus, a car left out of gear will appear to be rolling uphill against [gravity](https://en.wikipedia.org/wiki/Gravity).\\n\\nAlthough the slope of gravity hills is an illusion,\\nsites are often accompanied by claims that magnetic or supernatural forces are at work.\\nThe most important factor contributing to the illusion is a completely\\nor mostly obstructed horizon.\\nWithout a horizon,\\nit becomes difficult for a person to judge the slope of a surface,\\nas a reliable reference point is missing,\\nand misleading visual cues can adversely affect the sense of balance.\\nObjects which one would normally assume to be more or less perpendicular to the ground,\\nsuch as trees, may be leaning, offsetting the visual reference.\\n\\nA 2003 study looked into how the absence of a horizon can skew the perspective on gravity hills,\\nby recreating a number of antigravity places in the lab to see how volunteers would react.\\nIn conclusion, researchers from the Universities of Padua and Pavia in Italy\\nfound that without a true horizon in sight,\\nthe human brain could be tricked by common landmarks such as trees and signs.\\n\\nThe illusion is similar to the [Ames room](https://en.wikipedia.org/wiki/Ames_room),\\nin which objects can also appear to roll against gravity.\\n\\nThe opposite phenomenon\u2014an uphill road that appears flat\u2014is known in\\n[bicycle racing](https://en.wikipedia.org/wiki/Cycle_sport)\\nas a [\\\"false flat\\\"](https://en.wikipedia.org/wiki/Glossary_of_cycling#F).\\n\\n## See also\\n\\n- [List of gravity hills](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_gravity_hills)\\n- [The Crooked House](https://en.wikipedia.org/wiki/The_Crooked_House) \u2013\\n \ a pub (now demolished) with an internal gravity hill illusion.\\n\\n## References\\n\\n## External links\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is the national flag of Canada?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "3375" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/41SwWrjMBC95yvMnJNimyQmeyxlT22hUEqXuhhVmtjaypKqkcuGkH9fyU5qp+3C Xmz83rznmTeznyUJSAE/EuAN87y1anF1ubm7vd/lj+vrtH1TP6+a5fouFQ831439BfOoMC+/kfuT 6oKboEMvjR5o7pB5jK5ZUWSrVZqnRU+0RqCKstr6xdIs8jRfLrIsvI/CxkiOFCqewmeS7PtnbFEL /BPgdH5CWiRiNQbsVBRAZ1REgBFJ8kx7mI8kN9qj7rvelzpJSqCubZnblQEqoYT5gDpU+M40x4q4 cRjZtNSHqZXDbUcsTqI7pSYE09p4FpPoh3g+MoePtpWprTMv9EkKW6klNVUIjkKKoUXyxkLPHsLz uY+nO5sYglFrfeXNK/a/K1bLwQ/GhYxstj6SPnSoJqriGOq5XyXQM6loEjBwxhsUo3TcBuuENBNi Npn6azffeQ+TS13/j/1IcI42nFplHQrJzyceyxzGe/1X2UfKfcNA6N7DFVZeooubELhlnRpOCWhH HtsqrKtGZ50c7mlrq2KT8w1LN0UBs8PsL4KdQ1ZYAwAA headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a291a7fa3de51-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:16:47 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "366" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29999203" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 1ms x-request-id: - req_3fe52395696f478cb82ffdfbf4c62b91 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. 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It is not a [public\\nholiday](/wiki/Public_holidays_in_Canada \\\"Public holidays in Canada\\\"),\\nalthough there has been discussion about creating one.\\n\\n## History\\n\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit§ion=1\\n\\\"Edit section: History\\\")]\\n\\n### Background\\n\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit§ion=2\\n\\\"Edit section: Background\\\")]\\n\\nAmid [much controversy](/wiki/Great_Canadian_flag_debate \\\"Great Canadian flag\\ndebate\\\"), the [Parliament of Canada](/wiki/Parliament_of_Canada \\\"Parliament of\\nCanada\\\") in 1964 voted to adopt a new design for the [Canadian\\nflag](/wiki/Flag_of_Canada \\\"Flag of Canada\\\") and issued a call for\\nsubmissions.[2]\\n\\nThis flag would replace the [Canadian Red Ensign](/wiki/Canadian_Red_Ensign\\n\\\"Canadian Red Ensign\\\"), which had been, with various successive alterations,\\nin conventional use as the national flag of [Canada](/wiki/Canada \\\"Canada\\\")\\nsince 1868. Nearly 4,000 designs were submitted by Canadians.[2] On October\\n22, 1964, the [Maple Leaf flag](/wiki/Maple_Leaf_flag \\\"Maple Leaf\\nflag\\\")\u2014designed by historian [George Stanley](/wiki/George_Stanley \\\"George\\nStanley\\\")\u2014won with a unanimous vote.[3] Under the leadership of [Prime\\nMinister](/wiki/Prime_Minister_of_Canada \\\"Prime Minister of Canada\\\") [Lester\\nPearson](/wiki/Lester_B._Pearson \\\"Lester B. Pearson\\\"), resolutions\\nrecommending the new design were passed by the [House of\\nCommons](/wiki/House_of_Commons_of_Canada \\\"House of Commons of Canada\\\") on\\nDecember 15, 1964, and by the [Senate](/wiki/Senate_of_Canada \\\"Senate of\\nCanada\\\") two days later.[4]\\n\\nThe flag was proclaimed by [Elizabeth II](/wiki/Elizabeth_II \\\"Elizabeth II\\\"),\\n[Queen of Canada](/wiki/Monarchy_of_Canada \\\"Monarchy of Canada\\\"), on January\\n28, 1965,[3][5] and took effect \\\"upon, from and after\\\" February 15 that\\nyear.[6]\\n\\n### Flag Day\\n\\n[[edit](/w/index.php?title=National_Flag_of_Canada_Day&action=edit§ion=3\\n\\\"Edit section: Flag Day\\\")]\\n\\nNational Flag of Canada Day was instituted in 1996 by an [Order in\\nCouncil](/wiki/Order_in_Council \\\"Order in Council\\\") from [Governor\\nGeneral](/wiki/Governor_General_of_Canada \\\"Governor General of Canada\\\") [Rom\xE9o\\nLeBlanc](/wiki/Rom%C3%A9o_LeBlanc \\\"Rom\xE9o LeBlanc\\\"), on the initiative of Prime\\nMinister [Jean Chr\xE9tien](/wiki/Jean_Chr%C3%A9tien \\\"Jean Chr\xE9tien\\\").[7] At the\\nfirst Flag Day ceremony in [Hull, Quebec](/wiki/Hull,_Quebec \\\"Hull, Quebec\\\"),\\nChr\xE9tien was confronted by demonstrators against proposed cuts to the\\n[un\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is the national flag of Canada?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - 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Molecular descriptors show molecule-level proper-\\nties that are important for the prediction. ECFP and MACCS descriptors indicate which\\nsubstructures influence model predictions. MACCS explanations lead to text explanations\\nas shown. Republished from Ref.10 with permission from authors. SMARTS annotations for\\nMACCS descriptors were created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\nCopyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 17\\n\\ndiction. For example, we see that adding acidic and basic groups as well as hydrogen bond\\n\\nacceptors, increases solubility. Substructure importance from ECFP97 and MACCS138 de-\\n\\nscriptors indicate that adding heteroatoms increases solubility, while adding rings structures\\n\\nmakes the molecule less soluble. Although these are established hypotheses, it is interesting\\n\\nto see they can be derived purely from the data via DL and XAI.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 3: Generated chemical space for solubility prediction using the RNN model. The\\nchemical space is a 2D projection of the pairwise Tanimoto similarities of the local coun-\\nterfactuals. Each data point is colored by solubility. Top 4 counterfactuals are shown here.\\nRepublished from Ref.9 with permission from the Royal Society of Chemistry.\\n\\n\\n\\nGeneralizing XAI \u2013 interpreting scent-structure relationships\\n\\n\\nIn this example, we show how non-local structure-property relationships can be learned with\\n\\nXAI across multiple molecules. Molecular scent prediction is a multi-label classification task\\n\\nbecause a molecule can be described by more than one scent. For example, the molecule\\n\\njasmone can be described as having \u2018jasmine,\u2019 \u2018woody,\u2019 \u2018floral,\u2019 and \u2019herbal\u2019 scents.139 The\\n\\nscent-structure relationship is not very well understood,140 although some relationships are\\n\\nknown. For example, molecules with an ester functional group are often associated with\\n\\n\\n \ 18\\n\\nFigure 4: Descriptor explanations for solubility prediction model. The green and red bars\\nshow descriptors that influence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\\nyellow lines show significance threshold (\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. The MACCS and\\nECFP descriptors indicate which substructures influence model predictions. MACCS sub-\\nstructures may either be present in the molecule as is or may represent a modification. ECFP\\nfingerprints are substructures in the molecule that affect the prediction. MACCS descriptor\\nare used to obtain text explanations as shown. Republished from Ref.10 with permission from\\nauthors. SMARTS annotations for MACCS descriptors were created using SMARTSviewer\\n(smartsview.zbh.uni-hamburg.de, Copyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) de-\\nveloped by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 19\\n\\nLabel relevance, describe the media, and if uncertain on a description please state why:\"}]}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "48015" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: 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Then we explained the RF model with generated\\n\\ncounterfactuals explanations using the MMACE9 and the GRU-RNN with descriptor expla-\\n\\nnations.10 Both the models were trained on the dataset developed by Martins et al. 124. The\\n\\nRF model was implemented in Scikit-learn125 using Mordred molecular descriptors126 as the\\n\\ninput features. The GRU-RNN model was implemented in Keras.127 See Wellawatte et al. 9\\n\\nand Gandhi and White 10 for more details.\\n\\n \ According to the counterfactuals of the instance molecule in figure 1, we observe that the\\n\\nmodifications to the carboxylic acid group enable the negative example molecule to permeate\\n\\nthe BBB. Experimental findings by Fischer et al. 120 show that the BBB permeation of\\n\\nmolecules are governed by hydrophobic interactions and surface area. The carboxylic group is\\n\\na hydrophilic functional group which hinders hydrophobic interactions and addition of atoms\\n\\nenhances the surface area. This proves the advantage of using counterfactual explanations,\\n\\nas they suggest actionable modification to the molecule to make it cross the BBB.\\n\\n In Figure 2 we show descriptor explanations generated for Alprozolam, a molecule that\\n\\npermeates the BBB, using the method described by Gandhi and White 10. We see that\\n\\npredicted permeability is positively correlated with the aromaticity of the molecule, while\\n\\n\\n 15\\n\\nnegatively correlated with the number of hydrogen bonds donors and acceptors. A similar\\n\\nstructure-property relationship for BBB permeability is proposed in more mechanistic stud-\\n\\nies.128\u2013130 The substructure attributions indicates a reduction in hydrogen bond donors and\\n\\nacceptors. These descriptor explanations are quantitative and interpretable by chemists.\\n\\nFinally, we can use a natural language model to summarize the findings into a written\\n\\nexplanation, as shown in the printed text in Figure 2.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 1: Counterfactuals of a molecule which cannot permeate the blood-brain barrier.\\nSimilarity is the Tanimoto similarity of ECFP4 fingerprints.131 Red indicates deletions and\\ngreen indicates substitutions and addition of atoms. Republished from Ref.9 with permission\\nfrom the Royal Society of Chemistry.\\n\\n\\n\\nSolubility prediction\\n\\n\\nSmall molecule solubility prediction is a classic cheminformatics regression challenge and is\\n\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\u2013136 In our previous\\n\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras to predict solubilities (log\\n\\nmolarity) of small molecules.127 The AqSolDB curated database137 was used to train the\\n\\nRNN model.\\n\\n In this task, counterfactuals are based on equation 6. Figure 3 illustrates the generated\\n\\nlocal chemical space and the top four counterfactuals. Based on the counterfactuals, we ob-\\n\\nserve that the modifications to the ester group and other heteroatoms play an important role\\n\\nin solubility. These findings align with known experimental and basic chemical intuition.134\\n\\nFigure 4 shows a quantitative measurement of how substructures are contributing to the pre-\\n\\n\\n\\n 16\\n\\nFigure 2: Descriptor explanations along with natural language explanation obtained for BBB\\npermeability of Alprozolam molecule. The green and red bars show descriptors that influ-\\nence predictions positively and negatively, respectively. Dotted yellow lines show significance\\nthreshold (\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. Molecular descriptors show molecule-level proper-\\nties that are important for the prediction. ECFP and MACCS descriptors indicate which\\nsubstructures influence model predictions. MACCS explanations lead to text explanations\\nas shown. Republished from Ref.10 with permission from authors. SMARTS annotations for\\nMACCS descriptors were created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\nCopyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n \ 17\\n\\nLabel relevance, describe the media, and if uncertain on a description please state why:\"}]}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "24132" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/6VW32/bNhB+z19x0Ettw/Zsx6mTvK1pCnRth2IL+rIUBkWdLK4UqZGUE6PI/747 yrbk2i2W7iGJwvvB77473t3XM4BEZck1JLIQQZaVHr1+dSXkzcUkfbda55M3d+7Tw1u3+G0+m5X/ fEiGbGHTv1GGndVYWrLDoKxpxNKhCMhep4vF9OJicjmfRUFpM9RstqrCaG5Hs8lsPppO6e/WsLBK oieNv+hfgK/xN0M0GT7S8WS4OynRe7FCOtsp0aGzmk8S4b3yQZiQDFuhtCagiaj/uH1/++nX3++u 4d7cm7sCQZXkDJTWtQ+OwHsQUJI3WWvhgM5qGWqHIEwGKniQtiZvLhd0LDSpZipXUjAHfggPhZIF CNKvPWYQLOBjpYUyQHyZFXmnT76A6HjhoXKYKcm2kFtHAl+hZH8ksRW6sBkDg8zVijFQIByeB5uT fk3w6rQR+WuOZzqGweCV8AgfmggQeu8xD6X1AT4Kg7o/GJAmkTKC18oTso2HQBdYp1bKxHiOQh9v DRhIB/Ba6BqHcH/fg7z32KeP/hCUh8l4MpnQl8kiLWZFF4gQbyl3qDJLTBgbiJ1CpaqRZugVud+H Dj0cr8ZDSLW12Sh1zGIqnFPogBRKFKnSKmz6LUC63qNbcxKbuBzm6NDIzt1MNNetcMpbM2beZszb zWFipy1Tfxb2oSkLzjUhXKPzTAGlgS9JmfG9/wcVCs4kRa4ZQDYq1KrQ9EMvA0SwJbENK2fr6oAl QQQ0b6lLuFelomxQmOClpRqgkjq+M9J+OYHenTCqtKTTsSOUtzdvPs6piqgCXeWUCb7/zKxOf5TV 9gkAGpFq9Ifpjs/g+4mOOTg/kYPZiWoVVDYFVcAzkhEeLPGNaI4y4fep8Aex0bvyQYU6vmrWEVmm 4j8/zE1Mw2LxM9RGDuYnODg/rsNQKJc9i4CCon8mBXntIs//i4rpT1MxGLzDDbylfkdQfeSg8XLQ cKG3ezME/gDp8ABqP7ZkabV1I0m9N7vmhxlbwd5B7PCRo6YX72x/OfA73uH4NmJPnnj8EfnCH70L lq4VjZc9r7mjRnCUr737wzHD5iV5iRMKRCSR39l+qmy7wqnBFd8p4at14OFz6gEOGfI293ScbqJW 45ttunlqgMcmz7e2GYvddzuo6EurL6g3R2OQSrgdcjuQVObteMypNLhhn5qSQ4a8VhkXqNrWBn1w v9vFO9qPD4e64b5QlR93FwKaCrUXvI+YWuuOQBjqLo0RryKft5Kn/fKh7Yr8p/4b04Raq/LFkvNP uxAtGj7YKonSJ/r9OS459cHekpCjsgrLYL9gvG66eHnROEzavaoVz+eXW2kgjLoVzGbT8+EJl8sM g1DadzalRApZYNbatmuVqDNlO4KzTuDHeE75boKn1PwX961ASqyo6pZtlk+pOeTF83tqe6Ij4IR3 AFonl4FWBU5Ghrmg8m9WTb/xActlZxiySl4tF1czeSUmV4tFcvZ09i9EpjLJIQsAAA== headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a389c4d437b82-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:29 GMT Server: - cloudflare Set-Cookie: - __cf_bm=Tl8KWPJRj2HYBOZAAyB.gFrZd3xg2q3d2MGN39WUaKs-1771550842.289432-1.0.1.1-bZWhfSxpo1dnFpkmWYtWLs90..YEsGBP8yOUhmxkVy5pJ8tYHemEhwYpFX.Iknp8ihqbZqGKUx3Y6CQzjZDlD5ynImIvmdzzQTaB3I4j.vn_4EIVgilFVi_QbApZ9IcQ; HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026 01:57:29 GMT Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "6898" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-input-images: - "250000" x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-input-images: - "249999" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29997418" x-ratelimit-reset-input-images: - 0s x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 5ms x-request-id: - req_20f6eaa18c8c4a0894ef4079ae2d78f1 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"input\":[\" A Perspective on Explanations of Molecular\\n\\n Prediction Models\\n\\n\\nGeemi P. Wellawatte,\u2020 Heta A. Gandhi,\u2021 Aditi Seshadri,\u2021 and Andrew\\n\\n D. White\u2217,\u2021\\n\\n\\n \u2020Department of Chemistry, University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\n\\n\u2021Department of Chemical Engineering, University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\n\\n \ \xB6Vial Health Technology, Inc., San Francisco, CA 94111\\n\\n\\n \ E-mail: andrew.white@rochester.edu\\n\\n\\n\\n Abstract\\n\\n\\n \ Chemists can be skeptical in using deep learning (DL) in decision making, due to\\n\\n the lack of interpretability in \u201Cblack-box\u201D models. \ Explainable artificial intelligence\\n\\n (XAI) is a branch of AI which addresses this drawback by providing tools to interpret\\n\\n DL models and their predictions. We review the principles of XAI in the domain of\\n\\n chemistry and emerging methods for creating and evaluating explanations. Then we\\n\\n \ focus on methods developed by our group and their applications in predicting solubil-\\n\\n ity, blood-brain barrier permeability, and the scent of molecules. We show that XAI\\n\\n methods like chemical counterfactuals and descriptor explanations can explain DL pre-\\n\\n dictions while giving insight into structure-property relationships. Finally, we discuss\\n\\n how a two-step process of developing a black-box model and explaining predictions can\\n\\n \ uncover structure-property relationships.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 1Introduction\\n\\n\\nDeep learning (DL) is advancing the boundaries of computational chemistry because it can\\n\\naccurately model non-linear structure-function relationships.1\u20133 Applications of DL can be\\n\\nfound in a broad spectrum spanning from quantum computing4,5 to drug discovery6\u201310 to\\n\\nmaterials design.11,12 According to Kre 13, DL models can contribute to scientific discovery\\n\\nin three \u201Cdimensions\u201D - 1) as a \u2018computational microscope\u2019 to gain insight which are not\\n\\nattainable through experiments 2) as a \u2018resource of inspiration\u2019 to motivate scientific thinking\\n\\n3) as an \u2018agent of understanding\u2019 to uncover new observations. However, the rationale of\\n\\na DL prediction is not always apparent due to the model architecture consisting a large\\n\\nparameter count.14,15 DL models are thus often termed\u201Cblack box\u201D models. We can only\\n\\nreason about the input and output of an DL model, not the underlying cause that leads to\\n\\na specific prediction.\\n\\n It is routine in chemistry now for DL to exceed human level performance \u2014 humans are\\n\\nnot good at predicting solubility from structure for example161 \u2014 and so understanding how\\n\\na model makes predictions can guide hypotheses. This is in contrast to a topic like finding\\n\\na stop sign in an image, where there is little new to be learned about visual perception\\n\\nby explaining a DL model. However, the black box nature of DL has its own limitations.\\n\\nUsers are more likely to trust and use predictions from a model if they can understand why\\n\\nthe prediction was made.17 Explaining predictions can help developers of DL models ensure\\n\\nthe model is not learning spurious correlations.18,19 Two infamous examples are, 1)neural\\n\\nnetworks that learned to recognize horses by looking for a photographer\u2019s watermark20 and,\\n\\n2) neural networks that predicted a COVID-19 diagnoses by looking at the font choice\\n\\non medical images.21 As a result, there is an emerging regulatory framework for when any\\n\\ncomputer algorithms impact humans.22\u201324 Although we know of no examples yet in chemistry,\\n\\none can assume the use of AI in predicting toxicity, carcinogenicity, and environmental\\n\\npersistence will require rationale for the predictions due to regulatory consequences.\\n\\n \ 1there does happen to be one human solubility savant, participant 11, who matched machine performance\\n\\n\\n 2 \ EXplainable Artificial Intelligence (XAI) is a field of growing importance that aims to\\n\\nprovide model interpretations of DL predictions Three terms highly associated with XAI are,\\n\\ninterpretability, justifications and explainability. Miller 25 defines that interpretability of a\\n\\nmodel refers to the degree of human understandability intrinsic within the model. Murdoch\\n\\net al. 26 clarify that interpretability can be perceived as \u201Cknowledge\u201D which provide insight\\n\\nto a particular problem. Justifications are quantitative metrics tell the users \u201Cwhy the\\n\\nmodel should be trusted,\u201D like test error.27 Justifications are evidence which defend why a\\n\\nprediction is trustworthy.25 An \u201Cexplanation\u201D is a description on why a certain prediction was\\n\\nmade.9,28 Interpretability and explanation are often used interchangeably. Arrieta et al. 14\\n\\ndistinguish that interpretability is a passive characteristic of a model, whereas explainability\\n\\nis an active characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\n\\nNamely, an explanation is extra information that gives the context and a cause for one or\\n\\nmore \",\" a passive characteristic of a model, whereas explainability\\n\\nis an active characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\n\\nNamely, an explanation is extra information that gives the context and a cause for one or\\n\\nmore predictions.29 We adopt the same nomenclature in this perspective.\\n\\n Accuracy and interpretability are two attractive characteristics of DL models. However,\\n\\nDL models are often highly accurate and less interpretable.28,30 XAI provides a way to avoid\\n\\nthat trade-off in chemical property prediction. XAI can be viewed as a two-step process.\\n\\nFirst, we develop an accurate but uninterpretable DL model. Next, we add explanations to\\n\\npredictions. Ideally, if the DL model has correctly learned the input-output relations, then\\n\\nthe explanations should give insight into the underlying mechanism.\\n\\n In the remainder of this article, we review recent approaches for XAI of chemical property\\n\\nprediction while drawing specific examples from our recent XAI work.9,10,31 We show how\\n\\nin various systems these methods yield explanations that are consistent with known and\\n\\nmechanisms in structure-property relationships.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 3Theory\\n\\n\\nIn this work, we aim to assemble a common taxonomy for the landscape of XAI while\\n\\nproviding our perspectives. We utilized the vocabulary proposed by Das and Rad 32 to classify\\n\\nXAI. According to their classification, interpretations can be categorized as global or local\\n\\ninterpretations on the basis of \u201Cwhat is being explained?\u201D. For example, counterfactuals are\\n\\nlocal interpretations, as these can explain only a given instance. The second classification is\\n\\nbased on the relation between the model and the interpretation \u2013 is interpretability post-hoc\\n\\n(extrinsic) or intrinsic to the model?.32,33 An intrinsic XAI method is part of the model\\n\\nand is self-explanatory32 These are also referred to as white-box models to contrast them\\n\\nwith non-interpretable black box models.28 An extrinsic method is one that can be applied\\n\\npost-training to any model.33 Post-hoc methods found in the literature focus on interpreting\\n\\nmodels through 1) training data34 and feature attribution,35 2) surrogate models10 and, 3)\\n\\ncounterfactual9 or contrastive explanations.36\\n\\n Often, what is a \u201Cgood\u201D explanation and what are the required components of an ex-\\n\\nplanation are debated.32,37,38 Palacio et al. 29 state that the lack of a standard framework\\n\\nhas caused the inability to evaluate the interpretability of a model. In physical sciences,\\n\\nwe may instead consider if the explanations somehow reflect and expand our understanding\\n\\nof physical phenomena. For example, Oviedo et al. 39 propose that a model explanation\\n\\ncan be evaluated by considering its agreement with physical observations, which they term\\n\\n\u201Ccorrectness.\u201D For example, if an explanation suggests that polarity affects solubility of a\\n\\nmolecule, and the experimental evidence strengthen the hypothesis, then the explanation\\n\\nis assumed \u201Ccorrect\u201D. In instances where such mechanistic knowledge is sparse, expert bi-\\n\\nases and subjectivity can be used to measure the correctness.40 Other similar metrics of\\n\\ncorrectness such as \u201Cexplanation satisfaction scale\u201D can be found in the literature.41,42 In a\\n\\nrecent study, Humer et al. 43 introduced CIME an interactive web-based tool that allows the\\n\\nusers to inspect model explanations. The aim of this study is to bridge the gap between\\n\\nanalysis of XAI methods. Based on the above discussion, we identify that an agreed upon\\n\\n\\n \ 4evaluation metric is necessary in XAI. We suggest the following attributes can be used to\\n\\nevaluate explanations. However, the relative importance of each attribute may depend on\\n\\nthe application - actionability may not be as important as faithfulness when evaluating the\\n\\ninterpretability of a static physics based model. Therefore, one can select relative importance\\n\\nof each attribute based on the application.\\n\\n\\n \u2022 Actionable. Is it clear how we could change the input features to modify the output?\\n\\n\\n \ \u2022 Complete. Does the explanation completely account for the prediction? Did features\\n\\n not included in the explanation really contribute zero effect to the prediction?44\\n\\n\\n \u2022 Correct. Does the explanation agree with hypothesized or known underlying physical\\n\\n mechanism?39\\n\\n\\n \ \u2022 Domain Applicable. Does the explanation use language and concepts of domain ex-\\n\\n perts?\\n\\n\\n \u2022 Fidelity/Faithful. Does the explanation agree with the black box model?\\n\\n\\n \u2022 Robust. Does the explanation change significantly with small changes to the model or\\n\\n instance being explained?\\n\\n\\n \u2022 Sparse/Succinct. Is the explanation succinct?\\n\\n\\n \ We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the above\\n\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation method based on feature\\n\\nattribution, as they offer a complete explanation - each feature i\",\"nct?\\n\\n\\n We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the above\\n\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation method based on feature\\n\\nattribution, as they offer a complete explanation - each feature is assigned a fraction of\\n\\nthe prediction value.44,45 Completeness is a clearly measurable and well-defined metric, but\\n\\nyields explanations with many components. Yet Shapley values are not actionable nor sparse.\\n\\nThey are non-sparse as every feature has a non-zero attribution and not-actionable because\\n\\nthey do not provide a set of features which changes the outcome.46 Ribeiro et al. 35 proposed\\n\\na surrogate model method that aims to provide sparse/succinct explanations that have high\\n\\n\\n 5fidelity to the original model. In Wellawatte et al. 9 we argue that counterfactuals are \u201Cbet-\\n\\nter\u201D explanations because they are actionable and sparse. We highlight that, evaluation of\\n\\nexplanations is a difficult task because explanations are fundamentally for and by humans.\\n\\nTherefore, these evaluations are subjective, as they depend on \u201Ccomplex human factors and\\n\\napplication scenarios.\u201D37\\n\\n\\nSelf-explaining models\\n\\nA self-explanatory model is one that is intrinsically interpretable to an expert.47 Two com-\\n\\nmon examples found in the literature are linear regression models and decision trees (DT).\\n\\nIntrinsic models can be found in other XAI applications acting as surrogate models (proxy\\n\\nmodels) due to their transparent nature.48,49 A linear model is described by the equation\\n\\n1 where, W\u2019s are the weight parameters and x\u2019s are the input features associated with the\\n\\nprediction \u02C6y. Therefore, we observe that the weights can be used to derive a complete expla-\\n\\nnation of the model - trained weights quantify the importance of each feature.47 DT models\\n\\nare another type of self-explaining models which have been used in classification and high-\\n\\nthroughput screening tasks. Gajewicz et al. 50 used DT models to classify nanomaterials\\n\\nthat identify structural features responsible for surface activity. In another study by Han\\n\\net al. 51, a DT model was developed to filter compounds by their bioactivity based on the\\n\\nchemical fingerprints.\\n\\n\\n\\n \u02C6y = \u03A3iWixi (1)\\n\\n\\n Regularization techniques such as EXPO52 and RRR53 are designed to enhance the black-\\n\\nbox model interpretability.54 Although one can argue that \u201Csimplicity\u201D of models are posi-\\n\\ntively correlated with interpretability, this is based on how the interpretability is evaluated.\\n\\nFor example, Lipton 55 argue that, from the notion of \u201Csimulatability\u201D (the degree to which a\\n\\nhuman can predict the outcome based on inputs), self-explanatory linear models, rule-based\\n\\n\\n\\n \ 6systems, and DT\u2019s can be claimed uninterpretable. A human can predict the outcome given\\n\\nthe inputs only if the input features are interpretable. Therefore, a linear model which takes\\n\\nin non-descriptive inputs may not be as transparent. On the other hand, a linear model\\n\\nis not innately accurate as they fail to capture non-linear relationships in data, limiting is\\n\\napplicability. Similarly, a DT is a rule-based model and lacks physics informed knowledge.\\n\\nTherefore, an existing drawback is the trade-offbetween the degree of understandability and\\n\\nthe accuracy of a model. For example, an intrinsic model (linear regression or decision trees)\\n\\ncan be described through the trainable parameters, but it may fail to \u201Ccorrectly\u201D capture\\n\\nnon-linear relations in the data.\\n\\n\\nAttribution methods\\n\\n\\nFeature attribution methods explain black box predictions by assigning each input feature\\n\\na numerical value, which indicates its importance or contribution to the prediction. Feature\\n\\nattributions provide local explanations, but can be averaged or combined to explain multi-\\n\\nple instances. Atom-based numerical assignments are commonly referred to as heatmaps.56\\n\\nSheridan 57 describes an atom-wise attribution method for interpreting QSAR models. Re-\\n\\ncently, Rasmussen et al. 58 showed that Crippen logP models serve as a benchmark for\\n\\nheatmap approaches. Other most widely used feature attribution approaches in the litera-\\n\\nture are gradient based methods,59,60 Shapley Additive exPlanations (SHAP),44 and layer-\\n\\nwise relevance prorogation.61\\n\\n Gradient based approaches are based on the hypothesis that gradients for neural net-\\n\\nworks are analogous to coefficients for regression models.62 Class activation maps (CAM),63\\n\\ngradCAM,64 smoothGrad,,65 and integrated gradients62 are examples of this method. The\\n\\nmain idea behind feature attributions with gradients can be represented with equation \ 2.\\n\\n \u2206\u02C6f(\u20D7x) \u2248\u2202\u02C6f(\u20D7x) \ (2)\\n \u2206xi \ \u2202xi\\n\\n\\n\\n 7 \",\"represented with equation 2.\\n\\n \u2206\u02C6f(\u20D7x) \u2248\u2202\u02C6f(\u20D7x) (2)\\n \u2206xi \ \u2202xi\\n\\n\\n\\n 7 \u2206\u02C6f(\u20D7x) \ where \u02C6f(x) is the black-box model and are used as our attributions. The left- \u2206xi\\n\\nhand side of equation 2 says that we attribute each input feature xi by how much one unit\\n\\nchange in it would affect the output of \u02C6f(x). If \u02C6f(x) is a linear surrogate model, then this\\n\\nmethod reconciles with LIME.35 In DL models, \u2207xf(x), suffers from the shattered gradients\\n\\nproblem.62 This means directly computing the quantity leads to numeric problems. The\\n\\ndifferent gradient based approaches are mostly distinguishable based on how the gradient is\\n\\napproximated.\\n\\n Gradient based explanations have been widely used to interpret chemistry predictions.60,66\u201370\\n\\nMcCloskey et al. 60 used graph convolutional networks (GCNs) to predict protein-ligand\\n\\nbinding and explained the binding logic for these predictions using integrated gradients.\\n\\nPope et al. 66 and Jim\xB4enez-Luna et al. 67 show application of gradCAM and integrated gradi-\\n\\nents to explain molecular property predictions from trained graph neural networks (GNNs).\\n\\nSanchez-Lengeling et al. 68 present comprehensive, open-source XAI benchmarks to explain\\n\\nGNNs and other graph based models. They compare the performance of class activation\\n\\nmaps (CAM),63 gradCAM,64 smoothGrad,,65 integrated gradients62 and attention mecha-\\n\\nnisms for explaining outcomes of classification as well as regression tasks. They concluded\\n\\nthat CAM and integrated gradients perform well for graph based models. Another attempt\\n\\nat creating XAI benchmarks for graph models was made by Rao et al. 70. They compared\\n\\nthese gradient based methods to find subgraph importance when predicting activity cliffs\\n\\nand concluded that gradCAM and integrated gradients provided the most interpretability\\n\\nfor GNNs. The GNNExplainer69 is an approach for generating explanations (local and\\n\\nglobal) for graph based models. This method focuses on identifying which sub-graphs con-\\n\\ntribute most to the prediction by maximizing mutual information between the prediction\\n\\nand distribution of all possible sub-graphs. Ying et al. 69 show that GNNExplainer can be\\n\\nused to obtain model-agnostic explanations. SubgraphX is a similar method that explains\\n\\nGNN predictions by identifying important subgraphs.71\\n\\n \ Another set of approaches like DeepLIFT72 and Layerwise Relevance backPropagation73\\n\\n\\n\\n \ 8(LRP) are based on backpropagation of the prediction scores through each layer of the neu-\\n\\nral network. The specific backpropagation logic across various activation functions differs\\n\\nin these approaches, which means each layer must have its own implementation. Baldas-\\n\\nsarre and Azizpour 74 showed application of LRP to explain aqueous solubility prediction for\\n\\nmolecules.\\n\\n SHAP is a model-agnostic feature attribution method that is inspired from the game\\n\\ntheory concept of Shapley values.44,46 SHAP has been popularly used in explaining molecular\\n\\nprediction models.75\u201378 It\u2019s an additive feature contribution approach, which assumes that\\n\\nan explanation model is a linear combination of binary variables z. If the Shapley value\\nfor the ith feature is \u03D5i, then the explanation is \u02C6f(\u20D7x) = Pi \u03D5i(\u20D7x)zi(\u20D7x). Shapley values for\\n\\nfeatures are computed using Equation 3.79,80\\n\\n\\n\\n M\\n 1\\n \ \u03D5i(\u20D7x) = X \u02C6f (\u20D7z+i) \u2212\u02C6f (\u20D7z\u2212i) (3)\\n M\\n\\n \ Here \u20D7z is a fabricated example created from the original \u20D7x and a random perturbation \u20D7x\u2032.\\n\\n\u20D7z+i has the feature i from \u20D7x and \u20D7z\u2212i has the ith feature from \u20D7x\u2032. Some care should be taken\\n\\nin constructing \u20D7z when working with molecular descriptors to ensure that an impossible \u20D7z is\\n\\nnot sampled (e.g., high count of acid groups but no hydrogen bond donors). M is the sample\\n\\nsize of perturbations around \u20D7x. Shapley value computation is expensive, hence M is chosen\\n\\naccordingly. Equation 3 is an approximation and gives contributions with an expectation\\nterm as \u03D50 + Pi=1 \u03D5i(\u20D7x) = \u02C6f(\u20D7x).\\n\\n Visualization based feature attribution has also been used for molecular data. In com-\\n\\nputer science, saliency maps are a way to measure spatial feature contribution.81 Simply put,\\n\\nsaliency maps draw a connection between the model\u2019s neural fingerprint components (trained\\n\\nweights) and input features. Weber et al. 82 used saliency maps to build an explainable GCN\\n\\narchitecture that gives subgraph importance for small molecule activity prediction. On the\\n\\nother hand, similarity maps compare model predictions for two or more molecules based on\\n\\ntheir chemical fingerprints.83 Similarity maps provide atomic weights or predicte\",\"that gives subgraph importance for small molecule activity prediction. On the\\n\\nother hand, similarity maps compare model predictions for two or more molecules based on\\n\\ntheir chemical fingerprints.83 Similarity maps provide atomic weights or predicted probabil-\\n\\n\\n 9ity difference between the molecules by removing one atom at a time. These weights can\\n\\nthen be used to color the molecular graph and give a visual presentation. ChemInformatics\\n\\nModel Explorer (CIME) is an interactive web based toolkit which allows visualization and\\n\\ncomparison of different explanation methods for molecular property prediction models.84\\n\\n\\nSurrogate models\\n\\n\\nOne approach to explain black box predictions is to fit a self-explaining or interpretable\\n\\nmodel to the black box model, in the vicinity of one or a few specific examples. These are\\n\\nknown as surrogate models. Generally, one model per explanation is trained. However, if we\\n\\ncould find one surrogate model that explained the whole DL model, then we would simply\\n\\nhave a globally accurate interpretable model. This means that the black-box model is no\\n\\nlonger needed.79 In the work by White 79, a weighted least squares linear model is used as\\n\\nthe surrogate model. This model provides natural language based descriptor explanations by\\n\\nreplacing input features with chemically interpretable descriptors. This approach is similar\\n\\nto the concept-based explanations approach used by McGrath et al. 85, where human under-\\n\\nstandable concepts were used in place of input features in acquisition of chess knowledge in\\n\\nAlphaZero. Any of the self-explaining models detailed in the Self-explaining models section\\n\\ncan be used as a surrogate model.\\n\\n The most commonly used surrogate model based method is Locally Interpretable Model\\n\\nExplanations (LIME).35 LIME creates perturbations around the example of interest and fits\\n\\nan interpretable model to these local perturbations. Ribeiro et al. 35 mathematically define\\n\\nan explanation \u03BE for an example \u20D7x using Equation 4.\\n\\n\\n\\n \u03BE(\u20D7x) = arg min L(f, g, \u03C0x) + \u2126(g) (4)\\n g\u2208G\\n\\n \ Here f is the black box model and g \u2208G is the interpretable explanation model. G is\\n\\na class of potential interpretable models (e.g.: linear models). \u03C0x is a similarity measure\\n\\n\\n\\n 10between original input \u20D7x and it\u2019s perturbed input \u20D7x\u2032. In context of molecular data, this can\\n\\nbe a chemical similarity metric like Tanimoto86 similarity between fingerprints. The goal for\\n\\nLIME is to minimize the loss, L, such that f is closely approximated by g. \u2126is a parameter\\n\\nthat controls the complexity (sparsity) of g. Ribeiro et al. 35 termed the agreement (how low\\n\\nthe loss is) between f and g as the \u201Cfidelity\u201D.\\n\\n \ GraphLIME87 and LIMEtree88 are modifications to LIME as applicable to graph neural\\n\\nnetworks and regression trees, respectively. LIME has been used in chemistry previously,\\n\\nsuch as Whitmore et al. 89 who used LIME to explain octane number predictions of molecules\\n\\nfrom a random forest classifier. Mehdi and Tiwary 90 used LIME to explain thermodynamic\\n\\ncontributions of features. Gandhi and White 10 use an approach similar to GraphLIME,\\n\\nbut use chemistry specific fragmentation and descriptors to explain molecular property pre-\\n\\ndiction. Some examples are highlighted in the Applications section. \ In recent work by\\n\\nMehdi and Tiwary 90, a thermodynamic-based surrogate model approach was used to inter-\\n\\npret black-box models. The authors define an \u201Cinterpretation free energy\u201D which can be\\n\\nachieved by minimizing the surrogate model\u2019s uncertainty and maximizing simplicity.\\n\\n\\nCounterfactual explanations\\n\\n\\nCounterfactual explanations can be found in many fields such as statistics, mathematics and\\n\\nphilosophy.91\u201394 According to Woodward and Hitchcock 92, a counterfactual is an example\\n\\nwith minimum deviation from the initial instance but with a contrasting outcome. They\\n\\ncan be used to answer the question, \u201Cwhich smallest change could alter the outcome of an\\n\\ninstance of interest?\u201D While the difference between the two instances is based on the exis-\\n\\ntence of similar worlds in philosophy,95 a distance metric based on molecular similarity is\\n\\nemployed in XAI for chemistry. For example, in the work by Wellawatte et al. 9 distance\\n\\nbetween two molecules is defined as the Tanimoto distance96 between ECFP4 fingerprints.97\\n\\nAdditionally, Mohapatra et al. 98 introduced a chemistry-informed graph representation for\\n\\ncomputing macromolecular similarity. Contrastive explanations are peripheral to counterfac-\\n\\n\\n \ 11tual explanations. Unlike the counterfactual approach, contrastive approach employ a dual\\n\\noptimization method, which works by generating a similar and a dissimilar (counterfactuals)\\n\\nexample. Contrastive explanations can interpret the model by identifying contribution of\\n\\npresence \",\"nterfactual approach, contrastive approach employ a dual\\n\\noptimization method, which works by generating a similar and a dissimilar (counterfactuals)\\n\\nexample. Contrastive explanations can interpret the model by identifying contribution of\\n\\npresence and absence of subsets of features towards a certain prediction.36,99\\n\\n \ A counterfactual x\u2032 of an instance x is one with a dissimilar prediction \u02C6f(x) in classi-\\n\\nfication tasks. As shown in equation 5, counterfactual generation can be thought of as a\\n\\nconstrained optimization problem which minimizes the vector distance d(x, x\u2032) between the\\n\\nfeatures.9,100\\n\\n\\n \ minimize d(x, x\u2032)\\n (5)\\n \ such that \u02C6f(x) \u0338= \u02C6f(x\u2032)\\n\\n \ For regression tasks, equation 6 adapted from equation 5 can be used. Here, a counter-\\n\\nfactual is one with a defined increase or decrease in the prediction.\\n\\n\\n \ minimize d(x, x\u2032)\\n (6)\\n \ such that \u02C6f(x) \u2212\u02C6f(x\u2032) \u2265\u2206\\n\\n \ Counterfactuals explanations have become a useful tool for XAI in chemistry, as they\\n\\nprovide intuitive understanding of predictions and are able to uncover spurious relationships\\n\\nin training data.101 Counterfactuals create local (instance-level), actionable explanations.\\n\\nActionability of an explanation suggest which features can be altered to change the outcome.\\n\\nFor example, changing a hydrophobic functional group in a molecule to a hydrophilic group\\n\\nto increase solubility.\\n\\n Counterfactual generation is a demanding task as it requires gradient optimization over\\n\\ndiscrete features that represents a molecule. Recent work by Fu et al. 102 and Shen et al. 103\\n\\npresent two techniques which allow continuous gradient-based optimization. Although, these\\n\\nmethodologies are shown to circumvent the issue of discrete molecular optimization, counter-\\n\\nfactual explanation based model interpretation still remains unexplored compared to other\\n\\n\\n\\n 12post-hoc methods.\\n\\n \ CF-GNNExplainer104 is a counterfactual explanation generating method based on GN-\\n\\nNExplainer69 for graph data. This method generate counterfactuals by perturbing the input\\n\\ndata (removing edges in the graph), and keeping account of perturbations which lead to\\n\\nchanges in the output. However, this method is only applicable to graph-based models\\n\\nand can generate infeasible molecular structures. Another related work by Numeroso and\\n\\nBacciu 105 focus on generating counterfactual explanations for deep graph networks. Their\\n\\nmethod MEG (Molecular counterfactual Explanation Generator) uses a reinforcement learn-\\n\\ning based generator to create molecular counterfactuals (molecular graphs). While this\\n\\nmethod is able to generate counterfactuals through a multi-objective reinforcement learner,\\n\\nthis is not a universal approach and requires training the generator for each task.\\n\\n Work by Wellawatte et al. 9 present a model agnostic counterfactual generator MMACE\\n\\n(Molecular Model Agnostic Counterfactual Explanations) which does not require training\\n\\nor computing gradients. This method firstly populates a local chemical space through ran-\\n\\ndom string mutations of SELFIES106 molecular representations using the STONED algo-\\n\\nrithm.107 Next, the labels (predictions) of the molecules in the local space are generated\\n\\nusing the model that needs to be explained. Finally, the counterfactuals are identified and\\n\\nsorted by their similarities \u2013 Tanimoto distance96 between ECFP4 fingerprints.97 Unlike the\\n\\nCF-GNNExplainer104 and MEG105 methods, the MMACE algorithm ensures that generated\\n\\nmolecules are valid, owing to the surjective property of SELFIES. Additionally, the MMACE\\n\\nmethod can be applied to both regression and classification models. However, like most XAI\\n\\nmethods for molecular prediction, MMACE does not account for the chemical stability of\\n\\npredicted counterfactuals. To circumvent this drawback, Wellawatte et al. 9 propose an-\\n\\nother approach, which identift counterfactuals through a similarity search on the PubChem\\n\\ndatabase.108\\n\\n\\n\\n\\n\\n 13Similarity to adjacent fields\\n\\n\\nTangential examples to counterfactual explanations are adversarial training and matched\\n\\nmolecular pairs. Adversarial perturbations are used during training to deceive the model\\n\\nto expose the vulnerabilities of a model109,110 whereas counterfactuals are applied post-hoc.\\n\\nTherefore, the main difference between adversarial and counterfactual examples are in the\\n\\napplication, although both are derived from the same optimization problem.100 Grabocka\\n\\net al. 111 have developed a method named Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\n\\nwhich improves model robustness via exposure to adversarial examples. While there are\\n\\nconceptual disparities, we note that\",\"same optimization problem.100 Grabocka\\n\\net al. 111 have developed a method named Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\n\\nwhich improves model robustness via exposure to adversarial examples. While there are\\n\\nconceptual disparities, we note that the counterfactual and adversarial explanations are\\n\\nequivalent mathematical objects.\\n\\n Matched molecular pairs (MMPs) are pairs of molecules that differ structurally at only\\n\\none site by a known transformation.112,113 MMPs are widely used in drug discovery and\\n\\nmedicinal chemistry as these facilitate fast and easy understanding of structure-activity re-\\n\\nlationships.114\u2013116 Counterfactuals and MMP examples intersect if the structural change is\\n\\nassociated with a significant change in the properties. In the case the associated changes in\\n\\nthe properties are non-significant, the two molecules are known as bioisosteres.117,118 The con-\\n\\nnection between MMPs and adversarial training examples has been explored by van Tilborg\\n\\net al. 119. MMPs which belong to the counterfactual category are commonly used in outlier\\n\\nand activity cliff detection.113 This approach is analogous to counterfactual explanations,\\n\\nas the common objective is to uncover learned knowledge pertaining to structure-property\\n\\nrelationships.70\\n\\n\\nApplications\\n\\n\\nModel interpretation is certainly not new and a common step in ML in chemistry, but XAI for\\n\\nDL models is becoming more important60,66\u201369,73,88,104,105 Here we illustrate some practical\\n\\nexamples drawn from our published work on how model-agnostic XAI can be utilized to\\n\\n\\n\\n 14interpret black-box models and connect the explanations to structure-property relationships.\\n\\nThe methods are \u201CMolecular Model Agnostic Counterfactual Explanations\u201D (MMACE)9\\n\\nand \u201CExplaining molecular properties with natural language\u201D.10 Then we demonstrate how\\n\\ncounterfactuals and descriptor explanations can propose structure-property relationships in\\n\\nthe domain of molecular scent.31\\n\\n\\nBlood-brain barrier permeation prediction\\n\\n\\nThe passive diffusion of drugs from the blood stream to the brain is a critical aspect in drug\\n\\ndevelopment and discovery.120 Small molecule blood-brain barrier (BBB) permeation is a\\n\\nclassification problem routinely assessed with DL models.121,122 To explain why DL models\\n\\nwork, we trained two models a random forest (RF) model123 and a Gated Recurrent Unit\\n\\nRecurrent Neural Network (GRU-RNN). Then we explained the RF model with generated\\n\\ncounterfactuals explanations using the MMACE9 and the GRU-RNN with descriptor expla-\\n\\nnations.10 Both the models were trained on the dataset developed by Martins et al. 124. The\\n\\nRF model was implemented in Scikit-learn125 using Mordred molecular descriptors126 as the\\n\\ninput features. The GRU-RNN model was implemented in Keras.127 See Wellawatte et al. 9\\n\\nand Gandhi and White 10 for more details.\\n\\n \ According to the counterfactuals of the instance molecule in figure 1, we observe that the\\n\\nmodifications to the carboxylic acid group enable the negative example molecule to permeate\\n\\nthe BBB. Experimental findings by Fischer et al. 120 show that the BBB permeation of\\n\\nmolecules are governed by hydrophobic interactions and surface area. The carboxylic group is\\n\\na hydrophilic functional group which hinders hydrophobic interactions and addition of atoms\\n\\nenhances the surface area. This proves the advantage of using counterfactual explanations,\\n\\nas they suggest actionable modification to the molecule to make it cross the BBB.\\n\\n In Figure 2 we show descriptor explanations generated for Alprozolam, a molecule that\\n\\npermeates the BBB, using the method described by Gandhi and White 10. We see that\\n\\npredicted permeability is positively correlated with the aromaticity of the molecule, while\\n\\n\\n 15negatively correlated with the number of hydrogen bonds donors and acceptors. A similar\\n\\nstructure-property relationship for BBB permeability is proposed in more mechanistic stud-\\n\\nies.128\u2013130 The substructure attributions indicates a reduction in hydrogen bond donors and\\n\\nacceptors. These descriptor explanations are quantitative and interpretable by chemists.\\n\\nFinally, we can use a natural language model to summarize the findings into a written\\n\\nexplanation, as shown in the printed text in Figure 2.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 1: Counterfactuals of a molecule which cannot permeate the blood-brain barrier.\\nSimilarity is the Tanimoto similarity of ECFP4 fingerprints.131 Red indicates deletions and\\ngreen indicates substitutions and addition of atoms. Republished from Ref.9 with permission\\nfrom the Royal Society of Chemistry.\\n\\n\\n\\nSolubility prediction\\n\\n\\nSmall molecule solubility prediction is a classic cheminformatics regression challenge and is\\n\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\u2013136 In our previous\\n\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras to predict solubilities (log\\n\\nmolarity) of small molecules.127 The AqS\\n\\nMedia 0 from page 16's enriched description:\\n\\nThe image illustrates a molecular structure and its counterfactual modifications, which are used to explain changes in a model's prediction for a specific property. The figure consists of four subfigures:\\n\\n1. **Base Molecule (Leftmost Panel)**:\\n - Displays the original molecular structure.\\n - The prediction value, \\\\( f(x) \\\\), is 0.000, indicating that the molecule does not exhibit the desired property (e.g., blood-brain barrier permeability).\\n - This serves as the reference molecule for comparison.\\n\\n2. **Counterfactual 1**:\\n - Shows a modified version of the base molecule with a single red-highlighted atom or group, indicating a deletion.\\n - The similarity score to the base molecule is 0.80 (Tanimoto similarity of ECFP4 fingerprints).\\n - The prediction value, \\\\( f(x) \\\\), is 1.000, indicating that the modification enables the molecule to exhibit the desired property.\\n\\n3. **Counterfactual 2**:\\n - Displays another modified version of the base molecule with two green-highlighted atoms or groups, indicating substitutions or additions.\\n - The similarity score is 0.77.\\n - The prediction value, \\\\( f(x) \\\\), is 1.000.\\n\\n4. **Counterfactual 3**:\\n \ - Shows a third modified version of the base molecule with three green-highlighted atoms or groups, indicating further substitutions or additions.\\n - The similarity score is 0.71.\\n - The prediction value, \\\\( f(x) \\\\), is 1.000.\\n\\n**Key Insights**:\\n- The modifications (deletions, substitutions, or additions) are color-coded: red for deletions and green for additions/substitutions.\\n- The similarity scores decrease as the modifications deviate further from the base molecule.\\n- The counterfactuals demonstrate actionable changes to the molecular structure that result in the desired property, as indicated by the change in \\\\( f(x) \\\\) from 0.000 to 1.000.\\n\\nThis figure is likely used to explain how specific structural changes influence a model's prediction, providing insights into structure-property relationships.\",\"ssion challenge and is\\n\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\u2013136 In our previous\\n\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras to predict solubilities (log\\n\\nmolarity) of small molecules.127 The AqSolDB curated database137 was used to train the\\n\\nRNN model.\\n\\n In this task, counterfactuals are based on equation 6. Figure 3 illustrates the generated\\n\\nlocal chemical space and the top four counterfactuals. Based on the counterfactuals, we ob-\\n\\nserve that the modifications to the ester group and other heteroatoms play an important role\\n\\nin solubility. These findings align with known experimental and basic chemical intuition.134\\n\\nFigure 4 shows a quantitative measurement of how substructures are contributing to the pre-\\n\\n\\n\\n 16Figure 2: Descriptor explanations along with natural language explanation obtained for BBB\\npermeability of Alprozolam molecule. The green and red bars show descriptors that influ-\\nence predictions positively and negatively, respectively. Dotted yellow lines show significance\\nthreshold (\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. Molecular descriptors show molecule-level proper-\\nties that are important for the prediction. ECFP and MACCS descriptors indicate which\\nsubstructures influence model predictions. MACCS explanations lead to text explanations\\nas shown. Republished from Ref.10 with permission from authors. SMARTS annotations for\\nMACCS descriptors were created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\nCopyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n \ 17diction. For example, we see that adding acidic and basic groups as well as hydrogen bond\\n\\nacceptors, increases solubility. Substructure importance from ECFP97 and MACCS138 de-\\n\\nscriptors indicate that adding heteroatoms increases solubility, while adding rings structures\\n\\nmakes the molecule less soluble. Although these are established hypotheses, it is interesting\\n\\nto see they can be derived purely from the data via DL and XAI.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 3: Generated chemical space for solubility prediction using the RNN model. The\\nchemical space is a 2D projection of the pairwise Tanimoto similarities of the local coun-\\nterfactuals. Each data point is colored by solubility. Top 4 counterfactuals are shown here.\\nRepublished from Ref.9 with permission from the Royal Society of Chemistry.\\n\\n\\n\\nGeneralizing XAI \u2013 interpreting scent-structure relationships\\n\\n\\nIn this example, we show how non-local structure-property relationships can be learned with\\n\\nXAI across multiple molecules. Molecular scent prediction is a multi-label classification task\\n\\nbecause a molecule can be described by more than one scent. For example, the molecule\\n\\njasmone can be described as having \u2018jasmine,\u2019 \u2018woody,\u2019 \u2018floral,\u2019 and \u2019herbal\u2019 scents.139 The\\n\\nscent-structure relationship is not very well understood,140 although some relationships are\\n\\nknown. \ For example, molecules with an ester functional group are often associated with\\n\\n\\n 18Figure 4: Descriptor explanations for solubility prediction model. The green and red bars\\nshow descriptors that influence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\\nyellow lines show significance threshold (\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. The MACCS and\\nECFP descriptors indicate which substructures influence model predictions. MACCS sub-\\nstructures may either be present in the molecule as is or may represent a modification. ECFP\\nfingerprints are substructures in the molecule that affect the prediction. MACCS descriptor\\nare used to obtain text explanations as shown. Republished from Ref.10 with permission from\\nauthors. SMARTS annotations for MACCS descriptors were created using SMARTSviewer\\n(smartsview.zbh.uni-hamburg.de, Copyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) de-\\nveloped by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 19the \u2018fruity\u2019 scent. There are some exceptions though, like tert-amyl acetate which has a\\n\\n\u2018camphoraceous\u2019 rather than \u2018fruity\u2019 scent.140,141\\n\\n In Seshadri et al. 31, we trained a GNN model to predict the scent of molecules and utilized\\n\\ncounterfactuals9 and descriptor explanations10 to quantify scent-structure relationships. The\\n\\nMMACE method was modified to account for the multi-label aspect of scent prediction. This\\n\\nmodification defines molecules that differed from the instance molecule by only the selected\\n\\nscent as counterfactuals. For instance, counterfactuals of the jasmone molecule would be false\\n\\nfor the \u2018jasmine\u2019 scent but would still be positive for \u2018woody,\u2019 \u2018floral\u2019 and \u2018herbal\u2019 scents.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 5: Counterfactual for the 2,4 decadienal molecule. \ The counterfactual indicates\\nstructural changes to ethyl benzoate that would result in the model predicting the molecule\\nto not contain the \u2018fruity\u2019 scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual and\\n2,4 decadienal is also\\n\\nMedia 0 from page 16's enriched description:\\n\\nThe image illustrates a molecular structure and its counterfactual modifications, which are used to explain changes in a model's prediction for a specific property. The figure consists of four subfigures:\\n\\n1. **Base Molecule (Leftmost Panel)**:\\n \ - Displays the original molecular structure.\\n - The prediction value, \\\\( f(x) \\\\), is 0.000, indicating that the molecule does not exhibit the desired property (e.g., blood-brain barrier permeability).\\n - This serves as the reference molecule for comparison.\\n\\n2. **Counterfactual 1**:\\n - Shows a modified version of the base molecule with a single red-highlighted atom or group, indicating a deletion.\\n - The similarity score to the base molecule is 0.80 (Tanimoto similarity of ECFP4 fingerprints).\\n - The prediction value, \\\\( f(x) \\\\), is 1.000, indicating that the modification enables the molecule to exhibit the desired property.\\n\\n3. **Counterfactual 2**:\\n \ - Displays another modified version of the base molecule with two green-highlighted atoms or groups, indicating substitutions or additions.\\n - The similarity score is 0.77.\\n - The prediction value, \\\\( f(x) \\\\), is 1.000.\\n\\n4. **Counterfactual 3**:\\n - Shows a third modified version of the base molecule with three green-highlighted atoms or groups, indicating further substitutions or additions.\\n - The similarity score is 0.71.\\n - The prediction value, \\\\( f(x) \\\\), is 1.000.\\n\\n**Key Insights**:\\n- The modifications (deletions, substitutions, or additions) are color-coded: red for deletions and green for additions/substitutions.\\n- The similarity scores decrease as the modifications deviate further from the base molecule.\\n- The counterfactuals demonstrate actionable changes to the molecular structure that result in the desired property, as indicated by the change in \\\\( f(x) \\\\) from 0.000 to 1.000.\\n\\nThis figure is likely used to explain how specific structural changes influence a model's prediction, providing insights into structure-property relationships.\\n\\nMedia 0 from page 18's enriched description:\\n\\nThe image is a scientific visualization showing a 2D projection of chemical space for solubility prediction, generated using an RNN (Recurrent Neural Network) model. Key elements of the image include:\\n\\n1. **Scatter Plot:**\\n - The main plot is a 2D scatter plot where each point represents a molecule.\\n - The points are colored on a gradient scale, ranging from purple to yellow, corresponding to solubility values (log P values). The color legend is displayed on the left side of the plot.\\n\\n2. **Molecular Counterfactuals:**\\n - Four molecular structures are highlighted as counterfactual examples, connected to specific points in the scatter plot with black lines.\\n \ - Each counterfactual is annotated with:\\n - A molecular structure diagram.\\n \ - A similarity score (e.g., \\\"Similarity = 0.82\\\").\\n - A qualitative description of the solubility change (e.g., \\\"Increase (1)\\\" or \\\"Decrease (2)\\\").\\n\\n3. **Base Molecule:**\\n - A \\\"Base\\\" molecule is identified and labeled in the plot, serving as a reference point for the counterfactuals.\\n\\n4. **Chemical Space Representation:**\\n - The 2D projection is based on pairwise Tanimoto similarities of local counterfactuals, which measure structural similarity between molecules.\\n\\n5. **Purpose:**\\n - The visualization aims to explain solubility predictions by showing how structural modifications (counterfactuals) influence solubility, as derived from the RNN model.\\n\\nThis figure provides insights into the relationship between molecular structure and solubility, highlighting the interpretability of the model's predictions through counterfactual analysis.\",\"nal molecule. The counterfactual indicates\\nstructural changes to ethyl benzoate that would result in the model predicting the molecule\\nto not contain the \u2018fruity\u2019 scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual and\\n2,4 decadienal is also provided. Republished with permission from authors.31\\n\\n\\n \ The molecule 2,4-decadienal, which is known to have a \u2018fatty\u2019 scent, is analyzed in Fig-\\n\\nure 5.142,143 The resulting counterfactual, which has a shorter carbon chain and no carbonyl\\n\\ngroups, highlights the influence of these structural features on the \u2018fatty\u2019 scent of 2,4 deca-\\n\\ndienal. To generalize to other molecules, Seshadri et al. 31 applied the descriptor attribution\\n\\nmethod to obtain global explanations for the scents. The global explanation for the \u2018fatty\u2019\\n\\nscent was generated by gathering chemical spaces around many \u2018fatty\u2019 scented molecules.\\n\\nThe resulting natural language explanation is: \u201CThe molecular property \u201Cfatty scent\u201D can\\n\\nbe explained by the presence of a heptanyl fragment, two CH2 groups separated by four\\n\\n\\n 20bonds, and a C=O double bond, as well as the lack of more than one or two O atoms.\u201D31\\n\\nThe importance of a heptanyl fragment aligns with that reported in the literature, as \u2018fatty\u2019\\n\\nmolecules often have a long carbon chain.144 Furthermore, the importance of a C=O dou-\\n\\nble bond is supported by the findings reported by Licon et al. 145, where in addition to a\\n\\n\u201Clarger carbon-chain skeleton\u201D, they found that \u2018fatty\u2019 molecules also had \u201Caldehyde or acid\\n\\nfunctions\u201D.145 For the \u2018pineapple\u2019 scent, the following natural language explanation was ob-\\n\\ntained: \u201CThe molecular property \u201Cpineapple scent\u201D can be explained by the presence of ester,\\n\\nethyl/ether O group, alkene/ether O group, and C=O double bond, as well as the absence of\\n\\nan Aromatic atom.\u201D31 Esters, such as ethyl 2-methylbutyrate, are present in many pineap-\\n\\nple volatile compounds.146,147 The combination of a C=O double bond with an ether could\\n\\nalso correspond to an ester group. Additionally, aldehydes and ketones, which contain C=O\\n\\ndouble bonds, are also common in pineapple volatile compounds.146,148\\n\\n\\nDiscussion\\n\\n\\nWe have shown two post-hoc XAI applications based on molecular counterfactual expla-\\n\\nnations9 and descriptor explanations.10 These methods can be used to explain black-box\\n\\nmodels whose input is a molecule. These two methods can be applied for both classification\\n\\nand regression tasks. Note that the \u201Ccorrectness\u201D of the explanations strongly depends on\\n\\nthe accuracy of the black-box model.\\n\\n A molecular counterfactual is one with a minimal distance from a base molecular, but\\n\\nwith contrasting chemical properties. In the above examples, we used Tanimoto similar-\\n\\nity96 of ECFP4 fingreprints97 as distance, although this should be explored in the future.\\n\\nCounterfactual explanations are useful because they are represented as chemical structures\\n\\n(familiar to domain experts), sparse, and are actionable. A few other popular examples of\\n\\ncounterfactual on graph methods are GNNExplainer, MEG and CF-GNNExplainer.69,104,105\\n\\n The descriptor explanation method developed by Gandhi and White 10 fits a self-explaining\\n\\n\\n\\n 21surrogate model to explain the black-box model. This is similar to the GraphLIME87 method,\\n\\nalthough we have the flexibility to use explanation features other than subgraphs. Futher-\\n\\nmore, we show that natural language combined with chemical descriptor attributions can\\n\\ncreate explanations useful for chemists, thus enhancing the accessibility of DL in chemistry.\\n\\nLastly, we examined if XAI can be used beyond interpretation. Work by Seshadri et al. 31 use\\n\\nMMACE and surrogate model explanations to analyze the structure-property relationships\\n\\nof scent. They recovered known structure-property relationships for molecular scent purely\\n\\nfrom explanations, demonstrating the usefulness of a two step process: fit an accurate model\\n\\nand then explain it.\\n\\n Choosing among the plethora of XAI methods described here is still an open question.\\n\\nIt remains to be seen if there will ever be a consensus benchmark, since this field sits on\\n\\nthe intersection of human-machine interaction, machine learning, and philosophy (i.e., what\\n\\nconstitutes an explanation?). Our current advice is to consider first the audience \u2013 domain\\n\\nexperts or ML experts or non-experts \u2013 and what the explanations should accomplish. Are\\n\\nthey meant to inform data selection or model building, how a prediction is used, or how the\\n\\nfeatures can be changed to affect the outcome. The second consideration is what access you\\n\\nhave to the underlying model. The ability to have model derivatives or propagate gradients\\n\\nto the input to models informs the XAI method.\\n\\n\\nConclusion and outlook\\n\\n\\nWe should seek to explain molecular property prediction models because users are more\\n\\nlikely to trust explained predictions, and explanations can help assess if the model is learning\\n\\nt\",\"ut to models informs the XAI method.\\n\\n\\nConclusion and outlook\\n\\n\\nWe should seek to explain molecular property prediction models because users are more\\n\\nlikely to trust explained predictions, and explanations can help assess if the model is learning\\n\\nthe correct underlying chemical principles. We also showed that black-box modeling first,\\n\\nfollowed by XAI, is a path to structure-property relationships without needing to trade\\n\\nbetween accuracy and interpretability. However, XAI in chemistry has some major open\\n\\nquestions, that are also related to the black-box nature of the deep learning. Some are\\n\\n\\n\\n \ 22highlighted below:\\n\\n\\n \u2022 Explanation representation: How is an explanation presented \u2013 text, a molecule, attri-\\n\\n butions, a concept, etc?\\n\\n\\n \u2022 Molecular distance: \ in XAI approaches such as counterfactual generation, the \u201Cdis-\\n\\n \ tance\u201D between two molecules is minimized. Molecular distance is subjective. Possibil-\\n\\n ities are distance based on molecular properties, synthesis routes, and direct structure\\n\\n comparisons.\\n\\n\\n \u2022 Regulations: As black-box models move from research to industry, healthcare, and\\n\\n environmental settings, we expect XAI to become more important to explain decisions\\n\\n \ to chemists or non-experts and possibly be legally required. Explanations may need\\n\\n to be tuned for be for doctors instead of chemists or to satisfy a legal requirement.\\n\\n\\n \u2022 Chemical space: Chemical space is the set of molecules that are realizable; \u201Crealiz-\\n\\n able\u201D can be defined from purchasable to synthesizable to satisfied valences. What is\\n\\n most useful? Can an explanation consider nearby impossible molecules? How can we\\n\\n generate local chemical spaces centered around a specific molecule for finding counter-\\n\\n factuals or other instance explanations? \ Similarly, can \u201Cactivity cliffs\u201D be connected\\n\\n to explanations and the local chemical space.149\\n\\n\\n \u2022 Evaluating XAI : there is a lack of a systematic framework (quantitative or qualitative)\\n\\n to evaluate correctness and applicability of an explanation. Can there be a universal\\n\\n \ framework, or should explanations be chosen and evaluated based on the audience and\\n\\n domain? For example, work by Rasmussen et al. 58 attempts to focus on comparing\\n\\n feature attribution XAI methods via Crippen\u2019s logP scores.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 23Acknowledgements\\n\\n\\nResearch reported in this work was supported by the National Institute of General Medical\\n\\nSciences of the National Institutes of Health under award number R35GM137966. This work\\n\\nwas supported by the NSF under awards 1751471 and 1764415. We thank the Center for\\n\\nIntegrated Research Computing at the University of Rochester for providing computational\\n\\nresources.\\n\\n\\nReferences\\n\\n\\n \ (1) Choudhary, K.; DeCost, B.; Chen, C.; Jain, A.; Tavazza, F.; Cohn, R.; Park, C. W.;\\n\\n Choudhary, A.; Agrawal, A.; Billinge, S. J.; Holm, E.; Ong, S. P.; Wolverton, C.\\n\\n Recent advances and applications of deep learning methods in materials science. npj\\n\\n Computational Materials 2022, 8.\\n\\n\\n (2) Keith, J. 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The counterfactual indicates\\nstructural changes to ethyl benzoate that would result in the model predicting the molecule\\nto not contain the \u2018fruity\u2019 scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual and\\n2,4 decadienal is also provided. Republished with permission from authors.31\\n\\n\\n The molecule 2,4-decadienal, which is known to have a \u2018fatty\u2019 scent, is analyzed in Fig-\\n\\nure 5.142,143 The resulting counterfactual, which has a shorter carbon chain and no carbonyl\\n\\ngroups, highlights the influence of these structural features on the \u2018fatty\u2019 scent of 2,4 deca-\\n\\ndienal. To generalize to other molecules, Seshadri et al. 31 applied the descriptor attribution\\n\\nmethod to obtain global explanations for the scents. The global explanation for the \u2018fatty\u2019\\n\\nscent was generated by gathering chemical spaces around many \u2018fatty\u2019 scented molecules.\\n\\nThe resulting natural language explanation is: \u201CThe molecular property \u201Cfatty scent\u201D can\\n\\nbe explained by the presence of a heptanyl fragment, two CH2 groups separated by four\\n\\n\\n 20bonds, and a C=O double bond, as well as the lack of more than one or two O atoms.\u201D31\\n\\nThe importance of a heptanyl fragment aligns with that reported in the literature, as \u2018fatty\u2019\\n\\nmolecules often have a long carbon chain.144 Furthermore, the importance of a C=O dou-\\n\\nble bond is supported by the findings reported by Licon et al. 145, where in addition to a\\n\\n\u201Clarger carbon-chain skeleton\u201D, they found that \u2018fatty\u2019 molecules also had \u201Caldehyde or acid\\n\\nfunctions\u201D.145 For the \u2018pineapple\u2019 scent, the following natural language explanation was ob-\\n\\ntained: \u201CThe molecular property \u201Cpineapple scent\u201D can be explained by the presence of ester,\\n\\nethyl/ether O group, alkene/ether O group, and C=O double bond, as well as the absence of\\n\\nan Aromatic atom.\u201D31 Esters, such as ethyl 2-methylbutyrate, are present in many pineap-\\n\\nple volatile compounds.146,147 The combination of a C=O double bond with an ether could\\n\\nalso correspond to an ester group. Additionally, aldehydes and ketones, which contain C=O\\n\\ndouble bonds, are also common in pineapple volatile compounds.146,148\\n\\n\\nDiscussion\\n\\n\\nWe have shown two post-hoc XAI applications based on molecular counterfactual expla-\\n\\nnations9 and descriptor explanations.10 These methods can be used to explain black-box\\n\\nmodels whose input is a molecule. These two methods can be applied for both classification\\n\\nand regression tasks. Note that the \u201Ccorrectness\u201D of the explanations strongly depends on\\n\\nthe accuracy of the black-box model.\\n\\n A molecular counterfactual is one with a minimal distance from a base molecular, but\\n\\nwith contrasting chemical properties. In the above examples, we used Tanimoto similar-\\n\\nity96 of ECFP4 fingreprints97 as distance, although this should be explored in the future.\\n\\nCounterfactual explanations are useful because they are represented as chemical structures\\n\\n(familiar to domain experts), sparse, and are actionable. A few other popular examples of\\n\\ncounterfactual on graph methods are GNNExplainer, MEG and CF-GNNExplainer.69,104,105\\n\\n The descriptor explanation method developed by Gandhi and White 10 fits a self-explaining\\n\\n\\n\\n 21surrogate model to explain the black-box model. This is similar to the GraphLIME87 method,\\n\\nalthough we have the flexibility to use explanation features other than subgraphs. Futher-\\n\\nmore, we show that natural language combined with chemical descriptor attributions can\\n\\ncreate explanations useful for chemists, thus enhancing the accessibility of DL in chemistry.\\n\\nLastly, we examined if XAI can be used beyond interpretation. Work by Seshadri et al. 31 use\\n\\nMMACE and surrogate model explanations to analyze the structure-property relationships\\n\\nof scent. They recovered known structure-property relationships for molecular scent purely\\n\\nfrom explanations, demonstrating the usefulness of a two step process: fit an accurate model\\n\\nand then explain it.\\n\\n Choosing among the plethora of XAI methods described here is still an open question.\\n\\nIt remains to be seen if there will ever be a consensus benchmark, since this field sits on\\n\\nthe intersection of human-machine interaction, machine learning, and philosophy (i.e., what\\n\\nconstitutes an explanation?). Our current advice is to consider first the audience \u2013 domain\\n\\nexperts or ML experts or non-experts \u2013 and what the explanations should accomplish. Are\\n\\nthey meant to inform data selection or model building, how a prediction is used, or how the\\n\\nfeatures can be changed to affect the outcome. The second consideration is what access you\\n\\nhave to the underlying model. The ability to have model derivatives or propagate gradients\\n\\nto the input to models informs the XAI method.\\n\\n\\nConclusion and outlook\\n\\n\\nWe should seek to explain molecular property prediction models because users are more\\n\\nlikely to trust explained predictions, and explanations can help assess if the model is learning\\n\\nt\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6359" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/31UTXPaMBC98ys0OgODkzCE3JKmh5x66aGdkiFCXtsKsqRoJQLN8N+7kvlw2qQX g7S7T2/ffrwNGOOq5DeMy0YE2To9ur+bi/W36eU2wl3xW9/NXLEu6xf46a5f7vkwRdjVM8hwjBpL S3EQlDWdWXoQARJqMZsV0+nkejrJhtaWoFNY7cLoyo4uJhdXo6Kg30NgY5UEJI9fdGTsLX8TRVPC lq4zTL5pAVHUQHdHJ7r0VqcbLhAVBmECH56N0poAJrN+enp6RmsW5m1hGFtwjG0r/G5BtgX/cfsw ZNazr1unhTJipYHd+qAqJZXQ7IFQtFY1GAlD5qECjyxY1kJobIlMmJIFkI1RLxGQRYQymaFDY6EB 5jyUSia9kNmKrbSQ69HKblnWB4fMCXpPRi283jEKaimvfKRQ68CHXQ9jzL4TJmwleBdYqVBGRHo5 vFpGuRyJ3fRQpI2Uha+EDJFSytyM6Agl/iWg9MoFUqFvG7Mv/wlUZmP1BlirjGrJiMFHcvP0l7rE 1JBlEkcakE+yUUAxqTZeYFCmPqaogIR4bRQ5fkInacswem9rareDeBk1BK9WMbxXmgzoQKY69qSo qFWjB8wqEt6xjGCIs4RcL5VyJqggVkorEp+K1ibqBpgG4U2ifXi+IpKlbVOpiSvlQVkIVSYPuorU xz51Zr44KgSjU1k96C65RrmuFqol4ya5kzeGhNLLqit+NzeJ1rngpJoDQ5nYrulELFXq2a5BUxdG 7yzmqJAb6KTseMGH3WAQHdgkHZYorYc0IMVkYfYLQyPUHy6ag4gizbaJWvcMwhgbupTSWD8eLPvT IGtbU4Ir/CuUV9RG2CxpldCkpqHFYB3P1j19H/PCiO92ACeg1oVlsGvIzxWX0+sOkJ93VM98ddgn PBBH3TfMj3HvIJcl9YDS2Ns6XFIjQNmLpZ12SiKJbs+2yaCX+7+UPoLv8qfy91A+hT8bpARHK3h5 bpWP3DykPf6Z20nrTJgj+A112ZIm06d6lFCJqLsVy3GHAdolFa1Oo6K6PVu55Wx+IediMp/N+GA/ +AN/41H5cAYAAA== headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38d0c93764b6-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:32 GMT Server: - cloudflare Set-Cookie: - __cf_bm=XUJYDnIxcIMEbBVWWw9jNWOYMazGGccPbAal7WpBlLY-1771550850.685174-1.0.1.1-qYcvAMp7B6gKb3MFVhNzGEr6ufp4CoqiQPZItpt55d8HKylC8pQA98C.83unDcF7m3pOqHcGs9JBufCb7GQ.lHtkspbvgW_.teph.Mnpvuy1xh3biT4pI0f1INBHVDAi; HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026 01:57:32 GMT Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "1502" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998474" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_b5ab84a2845a4a15bb29a7e96249b3b7 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. 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This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\n---\\n\\n a passive characteristic of a model, whereas explainability\\n\\nis an active characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\n\\nNamely, an explanation is extra information that gives the context and a cause for one or\\n\\nmore predictions.29 We adopt the same nomenclature in this perspective.\\n\\n Accuracy and interpretability are two attractive characteristics of DL models. However,\\n\\nDL models are often highly accurate and less interpretable.28,30 XAI provides a way to avoid\\n\\nthat trade-off in chemical property prediction. XAI can be viewed as a two-step process.\\n\\nFirst, we develop an accurate but uninterpretable DL model. Next, we add explanations to\\n\\npredictions. Ideally, if the DL model has correctly learned the input-output relations, then\\n\\nthe explanations should give insight into the underlying mechanism.\\n\\n In the remainder of this article, we review recent approaches for XAI of chemical property\\n\\nprediction while drawing specific examples from our recent XAI work.9,10,31 We show how\\n\\nin various systems these methods yield explanations that are consistent with known and\\n\\nmechanisms in structure-property relationships.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 3Theory\\n\\n\\nIn this work, we aim to assemble a common taxonomy for the landscape of XAI while\\n\\nproviding our perspectives. We utilized the vocabulary proposed by Das and Rad 32 to classify\\n\\nXAI. According to their classification, interpretations can be categorized as global or local\\n\\ninterpretations on the basis of \u201Cwhat is being explained?\u201D. For example, counterfactuals are\\n\\nlocal interpretations, as these can explain only a given instance. The second classification is\\n\\nbased on the relation between the model and the interpretation \u2013 is interpretability post-hoc\\n\\n(extrinsic) or intrinsic to the model?.32,33 An intrinsic XAI method is part of the model\\n\\nand is self-explanatory32 These are also referred to as white-box models to contrast them\\n\\nwith non-interpretable black box models.28 An extrinsic method is one that can be applied\\n\\npost-training to any model.33 Post-hoc methods found in the literature focus on interpreting\\n\\nmodels through 1) training data34 and feature attribution,35 2) surrogate models10 and, 3)\\n\\ncounterfactual9 or contrastive explanations.36\\n\\n Often, what is a \u201Cgood\u201D explanation and what are the required components of an ex-\\n\\nplanation are debated.32,37,38 Palacio et al. 29 state that the lack of a standard framework\\n\\nhas caused the inability to evaluate the interpretability of a model. In physical sciences,\\n\\nwe may instead consider if the explanations somehow reflect and expand our understanding\\n\\nof physical phenomena. For example, Oviedo et al. 39 propose that a model explanation\\n\\ncan be evaluated by considering its agreement with physical observations, which they term\\n\\n\u201Ccorrectness.\u201D For example, if an explanation suggests that polarity affects solubility of a\\n\\nmolecule, and the experimental evidence strengthen the hypothesis, then the explanation\\n\\nis assumed \u201Ccorrect\u201D. In instances where such mechanistic knowledge is sparse, expert bi-\\n\\nases and subjectivity can be used to measure the correctness.40 Other similar metrics of\\n\\ncorrectness such as \u201Cexplanation satisfaction scale\u201D can be found in the literature.41,42 In a\\n\\nrecent study, Humer et al. 43 introduced CIME an interactive web-based tool that allows the\\n\\nusers to inspect model explanations. The aim of this study is to bridge the gap between\\n\\nanalysis of XAI methods. Based on the above discussion, we identify that an agreed upon\\n\\n\\n \ 4evaluation metric is necessary in XAI. We suggest the following attributes can be used to\\n\\nevaluate explanations. However, the relative importance of each attribute may depend on\\n\\nthe application - actionability may not be as important as faithfulness when evaluating the\\n\\ninterpretability of a static physics based model. Therefore, one can select relative importance\\n\\nof each attribute based on the application.\\n\\n\\n \u2022 Actionable. Is it clear how we could change the input features to modify the output?\\n\\n\\n \ \u2022 Complete. Does the explanation completely account for the prediction? Did features\\n\\n not included in the explanation really contribute zero effect to the prediction?44\\n\\n\\n \u2022 Correct. Does the explanation agree with hypothesized or known underlying physical\\n\\n mechanism?39\\n\\n\\n \ \u2022 Domain Applicable. Does the explanation use language and concepts of domain ex-\\n\\n perts?\\n\\n\\n \u2022 Fidelity/Faithful. Does the explanation agree with the black box model?\\n\\n\\n \u2022 Robust. Does the explanation change significantly with small changes to the model or\\n\\n instance being explained?\\n\\n\\n \u2022 Sparse/Succinct. Is the explanation succinct?\\n\\n\\n \ We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the above\\n\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation method based on feature\\n\\nattribution, as they offer a complete explanation - each feature i\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6340" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/3VUy27bOBTd5ysutGoA2bDduK67y6AFpkAxs2mBAuPCoMgriQ1FCiTlxA3y7z2k HFvtpBs97vPccx+PV0SFVsU7KmQroux6M3v/11bcOf33vzf/CGnf9scvq/qz2lT+g/i+Lsrk4arv LOOz11w6+HHUzo5q6VlETlGXm81yvV68XS+yonOKTXJr+ji7cbPVYnUzWy7xPjm2TksOsPgPv0SP +ZkgWsUPEOcwWdJxCKJhyJ6NIPTOJEkhQtAhChuL8qKUzka2GfXjzhLtijB0nfDHHUS74uvtx5Kc pw8PvRHaisow3fqoay21MPQRzsbohq3kknQgQb13AIsv3bEiEUka4XV91Lah2DJpuHgLX8VSB7Az 68RdUrqaMhOhpF4ghRzgaI6w454MC2+T1av3n67Pdvetli0Jz3BGFSSkHDxIpmqIcAGKnK33HBPy OaEciA7OHDhQvHcUIvfhHdXah1gi1YGN61Me8Vu0wf4SaoRQwkxRYJCo8K1U8uRElRWp8cjhSMcA UlhpeRaBo4NWiYugmzZmmC6zM6ClKDrF6RhjZHXownyk/zmmBLaK8YrcOK9/JJoDNcZVYBW9Mk7i IyETObJPaSS9SqwmllOeDP86WfPDxcCFOGudvJ7TbYQUdYMmo+8YXKTcotJGx2NJp9lmC47Tn/eY /PFHuQ6DQqLvjZZnhxrljl/eVUM42Wb2ACtAk9s4BBQDKvggzJCon5I5tq/j2DqV5ytZVl6rhnNN jejBS7xnTEKu79RBecyJJv3LoOa7ohwn3rNBQozwPqAUTpO/XOzs03RPPNdDEGlN7WDMRCGsdXEE mDb020nzdN5J4xr0uwq/uRa1RnPbPa5CwInA/oXo+iJrn/D8lnd/+GWdCwTq+riP7o5zuuVqsx0D FpdzM1Gv35y0ERjNRHHzel2+EHKvQI82YXJACilky2rii/N0LkIMSruLbnE1qf3/kF4KP9aPgZ9E +WP4i0JK7nFN95fNesnMczrJfzI7c50BF4H9AYd2HzX71A/FtRjMeC2LcMSp6PZoWpOmSI8ns+73 m+1KbsViu9kUV09XPwFPVEAiOwYAAA== headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38d0c855ebe5-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:32 GMT Server: - cloudflare Set-Cookie: - __cf_bm=Lks.YEXB0H295ni5ddis5h.na3hIRn7d3KSQCGoXC6o-1771550850.68481-1.0.1.1-mGOrgRhJLSD5OPntglu08YV4yvGE3R_pnBTF5TVItvkAmoYuyTLiR5oR5y1SrrCG8mdGnqgWnpC8aeGbynbwV1YHC5N71ZQt5wvy8jQQ0B6qTyLf5Q2z8u5lKc.64rcL; HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026 01:57:32 GMT Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "1657" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998482" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_5640787b0a9b4c30a61fde726c3b8b2d status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. 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We review the principles of XAI in the domain of\\n\\n chemistry and emerging methods for creating and evaluating explanations. Then we\\n\\n \ focus on methods developed by our group and their applications in predicting solubil-\\n\\n ity, blood-brain barrier permeability, and the scent of molecules. We show that XAI\\n\\n methods like chemical counterfactuals and descriptor explanations can explain DL pre-\\n\\n dictions while giving insight into structure-property relationships. Finally, we discuss\\n\\n how a two-step process of developing a black-box model and explaining predictions can\\n\\n \ uncover structure-property relationships.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 1Introduction\\n\\n\\nDeep learning (DL) is advancing the boundaries of computational chemistry because it can\\n\\naccurately model non-linear structure-function relationships.1\u20133 Applications of DL can be\\n\\nfound in a broad spectrum spanning from quantum computing4,5 to drug discovery6\u201310 to\\n\\nmaterials design.11,12 According to Kre 13, DL models can contribute to scientific discovery\\n\\nin three \u201Cdimensions\u201D - 1) as a \u2018computational microscope\u2019 to gain insight which are not\\n\\nattainable through experiments 2) as a \u2018resource of inspiration\u2019 to motivate scientific thinking\\n\\n3) as an \u2018agent of understanding\u2019 to uncover new observations. However, the rationale of\\n\\na DL prediction is not always apparent due to the model architecture consisting a large\\n\\nparameter count.14,15 DL models are thus often termed\u201Cblack box\u201D models. We can only\\n\\nreason about the input and output of an DL model, not the underlying cause that leads to\\n\\na specific prediction.\\n\\n It is routine in chemistry now for DL to exceed human level performance \u2014 humans are\\n\\nnot good at predicting solubility from structure for example161 \u2014 and so understanding how\\n\\na model makes predictions can guide hypotheses. This is in contrast to a topic like finding\\n\\na stop sign in an image, where there is little new to be learned about visual perception\\n\\nby explaining a DL model. However, the black box nature of DL has its own limitations.\\n\\nUsers are more likely to trust and use predictions from a model if they can understand why\\n\\nthe prediction was made.17 Explaining predictions can help developers of DL models ensure\\n\\nthe model is not learning spurious correlations.18,19 Two infamous examples are, 1)neural\\n\\nnetworks that learned to recognize horses by looking for a photographer\u2019s watermark20 and,\\n\\n2) neural networks that predicted a COVID-19 diagnoses by looking at the font choice\\n\\non medical images.21 As a result, there is an emerging regulatory framework for when any\\n\\ncomputer algorithms impact humans.22\u201324 Although we know of no examples yet in chemistry,\\n\\none can assume the use of AI in predicting toxicity, carcinogenicity, and environmental\\n\\npersistence will require rationale for the predictions due to regulatory consequences.\\n\\n \ 1there does happen to be one human solubility savant, participant 11, who matched machine performance\\n\\n\\n 2 \ EXplainable Artificial Intelligence (XAI) is a field of growing importance that aims to\\n\\nprovide model interpretations of DL predictions Three terms highly associated with XAI are,\\n\\ninterpretability, justifications and explainability. Miller 25 defines that interpretability of a\\n\\nmodel refers to the degree of human understandability intrinsic within the model. Murdoch\\n\\net al. 26 clarify that interpretability can be perceived as \u201Cknowledge\u201D which provide insight\\n\\nto a particular problem. Justifications are quantitative metrics tell the users \u201Cwhy the\\n\\nmodel should be trusted,\u201D like test error.27 Justifications are evidence which defend why a\\n\\nprediction is trustworthy.25 An \u201Cexplanation\u201D is a description on why a certain prediction was\\n\\nmade.9,28 Interpretability and explanation are often used interchangeably. Arrieta et al. 14\\n\\ndistinguish that interpretability is a passive characteristic of a model, whereas explainability\\n\\nis an active characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\n\\nNamely, an explanation is extra information that gives the context and a cause for one or\\n\\nmore \\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6365" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/41VTY8bNwy9768g5pIEsA17sY7r3lIkRRdJgRx6SFsHhixxPIo10kQfjgeL/e99 0qzX4yYFerFhko98JJ/ohxuiSqvqZ6pkI6JsOzN9+8taHO4Px+X7vz6Zxe+njx/+OOlfP/427//8 el9NMsLtvrCMZ9RMOuA4amcHt/QsIuesi9VqsVzOf1rOi6N1ik2G7bs4vXPT2/nt3XSxwPcTsHFa ckDE3/hJ9FA+M0Wr+ARzSVMsLYcg9gzbOQhG70y2VCIEHaKwsZpcnNLZyLawfthYok0VUtsK329g 2lTvTp0R2oqdYXrjo6611MLQPUDG6D1byfTy05v7V6QDCao1G0W1kymwImep8+6olbZ70oD4znMU eSSBXE2KuSPDwtsc8PLth1dUZgEUKy1L3ISEUh5t5ZDYML3YGSEP0507vSArYvKcU8ETeECHGYEQ Cd0Gio7YNiKzjD6FSMIqSkHstNGxp10PbM1+4Bf0vokhE3X0renRzsCmFQcOFDqWuf0xuRm9554w QsldQZbK2kqTFI86HspN6Aso5Bzi3BrY8HnCJWZWRjtGkWcwLK3k9hXvPZeWm9QKSwka8Hmr6hyP sj43IzPkqYcJGtJY4TUBEhje1wRF6LyVIwbIwEoUg4BRqmYQzFXL8L45HxttsYtc/moM766aICFz NoPRGOFRj0PJUgZiIR+FUQYgpxhtnj1UAoFjIBe58Cl6AUTtfFvYkti5FEueotnTsEwpILXvCZU9 BOoENCsTWICMbjt0gG7zomTDLV6D76FWP5pirg1zkllZU/Dp2JclmGFmje7CsDcbUhHOIDpSjqyL ObDPwg8dvC4FkPXP4NmmmgyPDCY+Zl1uAwI4P7bFfGMfx08Ti4dU82WwyZiRQ1hUGjLmo/D5yfP4 fAaM24P5LvwLWtXa6tBscYgCrhKefIiuq4r3EZ+fy7lJVxekQqK2i9voDlzKLW7Xr4eE1eXCjdyv n65RFcHRjBx3yzPuKuVWQerahNHNqqTAetQFezlwIintRo6bUePf8/lR7qF5LO7/pL84ZH7i4HRR 2Y/CPOe/gP8Kex50IVwF9kcc9m3U7PMy8N5EMsN1rkIfIrdbbGyfz4EeTnTdbVfrW7kW8/VqVd08 3vwDTYqSO6sGAAA= headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38d0cb4c1990-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:32 GMT Server: - cloudflare Set-Cookie: - __cf_bm=.ljs026Yi7Gysd3QngYixGpt0mg6U1vbafydQveGMmQ-1771550850.6852548-1.0.1.1-onm5o9gQgy5kEQiSxr2DNx4aWtZlsVoQMmtYTvP.s5n.tCnPz3Q0bTxxN6_jEy0ewH7UMU68jPndJk1_CIkGbXzfSTFmLayr8zxGGWqY20lRzYOVJbcbhBn4dW5ndj5d; HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026 01:57:32 GMT Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "1902" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9998" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998475" x-ratelimit-reset-requests: - 8ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_d07a5184f6e04888bd1653a1ee30d7af status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate an answer. Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n \\\"relevance_score\\\": 0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon pages 25-28: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\n---\\n\\n2021, 25, 1315\u20131360.\\n\\n\\n (9) Wellawatte, G. P.; Seshadri, A.; White, A. D. Model agnostic generation of counter-\\n\\n factual explanations for molecules. Chemical Science 2022, 13, 3697\u20133705.\\n\\n\\n(10) Gandhi, H. A.; White, A. D. Explaining structure-activity relationships using locally\\n\\n faithful surrogate models. chemrxiv 2022,\\n\\n\\n(11) Gormley, A. J.; Webb, M. A. Machine learning in combinatorial polymer chemistry.\\n\\n \ Nature Reviews Materials 2021,\\n\\n\\n(12) Gomes, C. P.; Fink, D.; Dover, R. B. V.; Gregoire, J. M. Computational sustainability\\n\\n meets materials science. Nature Reviews Materials 2021,\\n\\n\\n(13) On scientific understanding with artificial intelligence. Nature Reviews Physics 2022\\n\\n 4:12 2022, 4, 761\u2013769.\\n\\n\\n(14) Arrieta, A. B.; D\xB4\u0131az-Rodr\xB4\u0131guez, N.; Ser, J. D.; Bennetot, A.; Tabik, S.; Barbado, A.;\\n\\n Garcia, S.; Gil-Lopez, S.; Molina, D.; Benjamins, R.; Chatila, R.; Herrera, F. Explain-\\n\\n \ able Artificial Intelligence (XAI): Concepts, Taxonomies, Opportunities and Chal-\\n\\n lenges toward Responsible AI. Information Fusion 2019, 58, 82\u2013115.\\n\\n\\n(15) Murdoch, W. J.; Singh, C.; Kumbier, K.; Abbasi-Asl, R.; Yu, B. Interpretable machine\\n\\n learning: definitions, methods, and applications. ArXiv 2019, abs/1901.04592.\\n\\n\\n 25(16) Boobier, S.; Osbourn, A.; Mitchell, J. B. Can human experts predict solubility better\\n\\n than computers? Journal of cheminformatics 2017, 9, 1\u201314.\\n\\n\\n(17) Lee, J. D.; See, K. A. Trust in automation: Designing for appropriate reliance. Human\\n\\n Factors 2004, 46, 50\u201380.\\n\\n\\n(18) Bolukbasi, T.; Chang, K.-W.; Zou, J. Y.; Saligrama, V.; Kalai, A. T. Man is to com-\\n\\n puter programmer as woman is to homemaker? debiasing word embeddings. Advances\\n\\n \ in neural information processing systems 2016, 29.\\n\\n\\n(19) Buolamwini, J.; Gebru, T. Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in\\n\\n Commercial Gender Classification. Proceedings of the 1st Conference on Fairness,\\n\\n \ Accountability and Transparency. 2018; pp 77\u201391.\\n\\n\\n(20) Lapuschkin, S.; W\xA8aldchen, S.; Binder, A.; Montavon, G.; Samek, W.; M\xA8uller, K.-R.\\n\\n \ Unmasking Clever Hans predictors and assessing what machines really learn. Nature\\n\\n communications 2019, 10, 1\u20138.\\n\\n\\n(21) DeGrave, A. J.; Janizek, J. D.; Lee, S.-I. AI for radiographic COVID-19 detection\\n\\n \ selects shortcuts over signal. Nature Machine Intelligence 2021, 3, 610\u2013619.\\n\\n\\n(22) Goodman, B.; Flaxman, S. European Union regulations on algorithmic decision-\\n\\n \ making and a \u201Cright to explanation\u201D. AI Magazine 2017, 38, 50\u201357.\\n\\n\\n(23) ACT, A. I. European Commission. On Artificial Intelligence: A European Approach\\n\\n \ to Excellence and Trust. 2021, COM/2021/206.\\n\\n\\n(24) Blueprint for an AI Bill of Rights, The White House. 2022; https://www.whitehouse.\\n\\n gov/ostp/ai-bill-of-rights/.\\n\\n\\n(25) Miller, T. Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences. Ar-\\n\\n tificial intelligence 2019, 267, 1\u201338.\\n\\n\\n\\n \ 26(26) Murdoch, W. J.; Singh, C.; Kumbier, K.; Abbasi-Asl, R.; Yu, B. Definitions, meth-\\n\\n ods, and applications in interpretable machine learning. Proceedings of the National\\n\\n Academy of Sciences of the United States of America 2019, 116, 22071\u201322080.\\n\\n\\n(27) Gunning, D.; Aha, D. DARPA\u2019s Explainable Artificial Intelligence (XAI) Program.\\n\\n AI Magazine 2019, 40, 44\u201358.\\n\\n\\n(28) Biran, O.; Cotton, C. Explanation and justification in machine learning: A survey.\\n\\n \ IJCAI-17 workshop on explainable AI (XAI). 2017; pp 8\u201313.\\n\\n\\n(29) Palacio, S.; Lucieri, A.; Munir, M.; Ahmed, S.; Hees, J.; Dengel, A. Xai handbook:\\n\\n \ Towards a unified framework for explainable ai. Proceedings of the IEEE/CVF Inter-\\n\\n national Conference on Computer Vision. 2021; pp 3766\u20133775.\\n\\n\\n(30) Kuhn, D. R.; Kacker, R. N.; Lei, Y.; Simos, D. E. Combinatorial Methods for Ex-\\n\\n plainable AI. 2020 IEEE International Conference on Software Testing, Verification\\n\\n and Validation Workshops (ICSTW) 2020, 167\u2013170.\\n\\n\\n(31) Seshadri, A.; Gandhi, H. A.; Wellawatte, G. P.; White, A. D. Why does that molecule\\n\\n \ smell? ChemRxiv 2022,\\n\\n\\n(32) Das, A.; Rad, P. Opportunities and challenges in explainable artificial intelligence\\n\\n (xai): A survey. arXiv preprint arXiv:2006.11371 2020,\\n\\n\\n(33) Machlev, R.; Heistrene, L.; Perl, M.; Levy, K. Y.; Belikov, J.; Mannor, S.; Levron, Y.\\n\\n Explainable Artificial Intelligence (XAI) techniques for energy and power systems:\\n\\n Review, challenges and opportunities. Energy and AI 2022, 9, 100169.\\n\\n\\n(34) Koh, P. W.; Liang, P. Understanding black-box predictions via influence functions.\\n\\n \ International Conference on Machine Learning. 2017; pp 1885\u20131894.\\n\\n\\n(35) Ribeiro, M. T.; Singh, S.; Guestrin, C. \u201D Why should i trust you?\u201D Explaining the\\n\\n predictions of any classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international\\n\\n\\n 27 conference on knowledge discovery and data \\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6381" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/3VU30/bMBB+56845YVNClXLgNC9gWAS0jZNDKaJFVXGuSRHHTuznUKF+r/v7KRt tsFLqt757r7vux8vewAJ5clHSGQlvKwbdXBxPhWLH6Rcfnt39PXLzZe8+rxsbu7OP91m10kaIszD I0q/iRpJw3HoyejOLS0KjyHrJMsmx8fj0+NxdNQmRxXCysYfHJmDw/Hh0cFkwr99YGVIouMXv/gv wEv8Bog6x2c2xzTRUqNzokS2bR6x0RoVLIlwjpwX2ifpzimN9qgj6peZBpglrq1rYVczNs2SmwoB nyXaxoPFAi1qhgJ1qzwxO3gyduHYowI18AYunxslSIsHdp5ZTwVJEgquuIpSVIZwePfz7Op9CqSl anPSJbjWLnHlUiisqDHmTEHoHETTKJIiiOhGwGFADnJysnWO65EGzwAjh2cPpoDGmiXFnBiA6C40 5npsXYTTmwpjoRayIo2gUFgdgmIruDZqhhQM3grtGhFor3pIeW5Z5eDkNiuFumRBFC0QHkh0pbzl WiP43qAMFXuVJPmIObBGuDi7/na27yIpRl0y83QjBBgd7R5lpel3i6/IEcgXhCrvi6NGW67ArZzH uoNRc+Nlq4TlApiT7GXknjocdrOisuLeVD6qSXVjLI8JN4oFjZprVmoRGPOfTQFizS3n9bHVW9ZM 1VdBKk4YJX0iX3GxknF4Y1fxJfqKaajQOEc52p6Ra2UFLGFAcXnL2uzbDpUZdnO/K8ZvGM05KRVg XoeHbjRL0m6IeSJxGTjMnTQWwzBPZ3o9nHwWoHUiLJ5ulRo4hNbGd5DCzt33nvV2y5QpuWMP7p/Q pCBNrprznjteet4o502TRO+av/dxm9u/FjThRHXj594sMJabZMeTLmGyOyAD94eT3usZoxo4Tk+z 9JWU85w7xGdrcBISyWOP+SD25ORoS0LwSpqdb7w34P4/pNfSd/y594Msb6bfOaTEhhdkvpvV155Z DEf2rWdbrSPgxKFd8umce0Ib+pFjIfhydWe1G+Q5N60Mg0zdESyaeTY9lFMxnmZZsrfe+wNXq/zp DQYAAA== headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38d0cdffeb22-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:32 GMT Server: - cloudflare Set-Cookie: - __cf_bm=tAo0rR4czP8rQkPIanwAo0Ig6p17Kvwp8aOZVVJIBjQ-1771550850.681979-1.0.1.1-Jkne.A_vmzCI9eJ5aCoN3b6EI43hfBXmaJHbHsRDrN14_74_kQQY4k9KkSR1PhH2m9EAildZhfdsawnRxXu9jHZKRv5GJCKk2dSMS.wuDZmoKdjOp4lzadydVP3a8OWC; HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026 01:57:32 GMT Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "2115" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998478" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_e2c3a7c047ec4018998c9e24c492a7d7 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate an answer. Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n \\\"relevance_score\\\": 0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon pages 22-25: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\n---\\n\\nut to models informs the XAI method.\\n\\n\\nConclusion and outlook\\n\\n\\nWe should seek to explain molecular property prediction models because users are more\\n\\nlikely to trust explained predictions, and explanations can help assess if the model is learning\\n\\nthe correct underlying chemical principles. We also showed that black-box modeling first,\\n\\nfollowed by XAI, is a path to structure-property relationships without needing to trade\\n\\nbetween accuracy and interpretability. However, XAI in chemistry has some major open\\n\\nquestions, that are also related to the black-box nature of the deep learning. Some are\\n\\n\\n\\n \ 22highlighted below:\\n\\n\\n \u2022 Explanation representation: How is an explanation presented \u2013 text, a molecule, attri-\\n\\n butions, a concept, etc?\\n\\n\\n \u2022 Molecular distance: \ in XAI approaches such as counterfactual generation, the \u201Cdis-\\n\\n \ tance\u201D between two molecules is minimized. Molecular distance is subjective. Possibil-\\n\\n ities are distance based on molecular properties, synthesis routes, and direct structure\\n\\n comparisons.\\n\\n\\n \u2022 Regulations: As black-box models move from research to industry, healthcare, and\\n\\n environmental settings, we expect XAI to become more important to explain decisions\\n\\n \ to chemists or non-experts and possibly be legally required. Explanations may need\\n\\n to be tuned for be for doctors instead of chemists or to satisfy a legal requirement.\\n\\n\\n \u2022 Chemical space: Chemical space is the set of molecules that are realizable; \u201Crealiz-\\n\\n able\u201D can be defined from purchasable to synthesizable to satisfied valences. What is\\n\\n most useful? Can an explanation consider nearby impossible molecules? How can we\\n\\n generate local chemical spaces centered around a specific molecule for finding counter-\\n\\n factuals or other instance explanations? \ Similarly, can \u201Cactivity cliffs\u201D be connected\\n\\n to explanations and the local chemical space.149\\n\\n\\n \u2022 Evaluating XAI : there is a lack of a systematic framework (quantitative or qualitative)\\n\\n to evaluate correctness and applicability of an explanation. Can there be a universal\\n\\n \ framework, or should explanations be chosen and evaluated based on the audience and\\n\\n domain? For example, work by Rasmussen et al. 58 attempts to focus on comparing\\n\\n feature attribution XAI methods via Crippen\u2019s logP scores.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 23Acknowledgements\\n\\n\\nResearch reported in this work was supported by the National Institute of General Medical\\n\\nSciences of the National Institutes of Health under award number R35GM137966. This work\\n\\nwas supported by the NSF under awards 1751471 and 1764415. We thank the Center for\\n\\nIntegrated Research Computing at the University of Rochester for providing computational\\n\\nresources.\\n\\n\\nReferences\\n\\n\\n \ (1) Choudhary, K.; DeCost, B.; Chen, C.; Jain, A.; Tavazza, F.; Cohn, R.; Park, C. W.;\\n\\n Choudhary, A.; Agrawal, A.; Billinge, S. J.; Holm, E.; Ong, S. P.; Wolverton, C.\\n\\n Recent advances and applications of deep learning methods in materials science. npj\\n\\n Computational Materials 2022, 8.\\n\\n\\n (2) Keith, J. A.; Vassilev-Galindo, V.; Cheng, B.; Chmiela, S.; Gastegger, M.; M\xA8uller, K.-\\n\\n R.; Tkatchenko, A. Combining Machine Learning and Computational Chemistry for\\n\\n Predictive Insights Into Chemical Systems. Chemical Reviews 2021, 121, 9816\u20139872,\\n\\n PMID: 34232033.\\n\\n\\n (3) Goh, G. B.; Hodas, N. O.; Vishnu, A. Deep learning for computational chemistry.\\n\\n Journal of Computational Chemistry 2017, 38, 1291\u20131307.\\n\\n\\n (4) Deringer, V. L.; Caro, M. A.; Cs\xB4anyi, G. Machine Learning Interatomic Potentials as\\n\\n Emerging Tools for Materials Science. Advanced Materials 2019, 31, 1902765.\\n\\n\\n (5) Faber, F. A.; Hutchison, L.; Huang, B.; Gilmer, J.; Schoenholz, S. S.; Dahl, G. E.;\\n\\n Vinyals, O.; Kearnes, S.; Riley, P. F.; von Lilienfeld, O. A. Prediction Errors of Molec-\\n\\n \ ular Machine Learning Models Lower than Hybrid DFT Error. Journal of Chemical\\n\\n \ Theory and Computation 2017, 13, 5255\u20135264, PMID: 28926232.\\n\\n\\n\\n \ 24 (6) Duch, W.; Swaminathan, K.; Meller, J. Artificial Intelligence Approaches for Rational\\n\\n Drug Design and Discovery. Current Pharmaceutical Design 2007, 13, 1497\u20131508.\\n\\n\\n (7) Dara, S.; Dhamercherla, S.; Jadav, S. S.; Babu, C. M.; Ahsan, M. J.; darasuresh, S. D.;\\n\\n Dara, S. Machine Learning in Drug Discovery: A Review. Artificial Intelligence Review\\n\\n 123, 55, 1947\u20131999.\\n\\n\\n (8) Gupta, R.; Srivastava, D.; Sahu, M.; Tiwari, S.; Ambasta, R. K.; Kumar, P. Artifi-\\n\\n \ cial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for drug discovery.\\n\\n Molecular diversity 2021, 25, 1315\u20131360.\\n\\n\\n (9) Wellawatte, G. P.; Seshadri, A.; White, A. D. Model agnostic generation of counter-\\n\\n factual explanations for molecules. Chemical Science 2022, 13, 3697\u20133705.\\n\\n\\n(10) Gandhi, H. A.; White, A. D. Explaining structure-ac\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6368" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/3VUTW8bRwy9+1cQc0qAlSDZURX15iA9GAHaHooiQBUIo1nu7tizM5sh15Fg+L+X 3JWsdetc9mNIPj4+cvh0BWB8aX4F4xrLru3C7POnjW27T59//1p9v7+7/3HzJ90uqz++xOrv+MUU GpH29+j4HDV3SeKQfYqj2WW0jIq6XK+Xq9Xi4+p6MLSpxKBhdcezD2l2vbj+MFsu5X0KbJJ3SOLx j/wCPA1PpRhLPMjxojiftEhka5Szs5Mc5hT0xFgiT2wjm+JidCkyxoH10zYCbA31bWvzcStHW/NX g4AHh7ljKD25nggJfjt0wfpo9wHhNrOvvPM2wJ1AheBrjA7h3dfbu/fgI7BADFkODKmCVti4PtgM XU4dZj7KB5beqVIwaEFzkGCwviXgBK19wIkPQZVTC/tg3cNsnw6nGHlllHwsXDPywM3GEjj3xD9S 5uYIe82VHn3pYy1lSRHRDpBzuGNofN0I+4Zp4OzbTqKs1iK0J96QUTKQqDb+vsN5PS9ACyzO5SEV kLLW7bBjel9M6i6HLjglKw69Mq6s414UFOkwD6iFZKnFnVM+yuf33mdsJaVUL7hT7gojkyBViqdW 3KAN3DibsRgVGBugRLQS12DrnSSjzgoJhTunFVVCUtNrbW7L0uunDeFYgGeIiXEUSZugoBboSIyt hDjpj21RJH8YuT7a0I/gI5Oc5ZpEmdSBne26IHT2PngZhddKi4jU1zXSKdryC5rOCnKTSmm8PUJE LHVW9ghsfZBRGH6pQ6fTCbYvvY4laVfK1Mr00nxrinHkMwbBFfOOhB7q6G+28Xl6TzJWPVm9prEP YWKwUdQY2eoN/XayPL/cyZBqGbo9/SfUVD56anayFUhWhNw/4tSZwfosz2/D3e9fXWcjQG3HO04P OKRbrpYfR0BzWTcT883qZGXhGCaGX1Y3xRuQuxJVPposEOOsTEw5iZX19FKE6poutsXVpPb/U3oL fqxf+jtB+Sn8xeB0nIXWZS+85ZZRV/LP3F60Hggbwvwoi3bHHrP2o8TK9mHclmYc7500rdYF48eV WXW79ebabexis16bq+erfwEbO9J6OwYAAA== headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38db7d7464b6-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:34 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "1934" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998480" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_251cba1c3616411db2004297bf189c97 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate an answer. Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n \\\"relevance_score\\\": 0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon pages 12-14: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\n---\\n\\nnterfactual approach, contrastive approach employ a dual\\n\\noptimization method, which works by generating a similar and a dissimilar (counterfactuals)\\n\\nexample. Contrastive explanations can interpret the model by identifying contribution of\\n\\npresence and absence of subsets of features towards a certain prediction.36,99\\n\\n A counterfactual x\u2032 of an instance x is one with a dissimilar prediction \u02C6f(x) in classi-\\n\\nfication tasks. As shown in equation 5, counterfactual generation can be thought of as a\\n\\nconstrained optimization problem which minimizes the vector distance d(x, x\u2032) between the\\n\\nfeatures.9,100\\n\\n\\n minimize \ d(x, x\u2032)\\n (5)\\n \ such that \u02C6f(x) \u0338= \u02C6f(x\u2032)\\n\\n \ For regression tasks, equation 6 adapted from equation 5 can be used. Here, a counter-\\n\\nfactual is one with a defined increase or decrease in the prediction.\\n\\n\\n \ minimize d(x, x\u2032)\\n (6)\\n \ such that \u02C6f(x) \u2212\u02C6f(x\u2032) \u2265\u2206\\n\\n \ Counterfactuals explanations have become a useful tool for XAI in chemistry, as they\\n\\nprovide intuitive understanding of predictions and are able to uncover spurious relationships\\n\\nin training data.101 Counterfactuals create local (instance-level), actionable explanations.\\n\\nActionability of an explanation suggest which features can be altered to change the outcome.\\n\\nFor example, changing a hydrophobic functional group in a molecule to a hydrophilic group\\n\\nto increase solubility.\\n\\n Counterfactual generation is a demanding task as it requires gradient optimization over\\n\\ndiscrete features that represents a molecule. Recent work by Fu et al. 102 and Shen et al. 103\\n\\npresent two techniques which allow continuous gradient-based optimization. Although, these\\n\\nmethodologies are shown to circumvent the issue of discrete molecular optimization, counter-\\n\\nfactual explanation based model interpretation still remains unexplored compared to other\\n\\n\\n\\n 12post-hoc methods.\\n\\n \ CF-GNNExplainer104 is a counterfactual explanation generating method based on GN-\\n\\nNExplainer69 for graph data. This method generate counterfactuals by perturbing the input\\n\\ndata (removing edges in the graph), and keeping account of perturbations which lead to\\n\\nchanges in the output. However, this method is only applicable to graph-based models\\n\\nand can generate infeasible molecular structures. Another related work by Numeroso and\\n\\nBacciu 105 focus on generating counterfactual explanations for deep graph networks. Their\\n\\nmethod MEG (Molecular counterfactual Explanation Generator) uses a reinforcement learn-\\n\\ning based generator to create molecular counterfactuals (molecular graphs). While this\\n\\nmethod is able to generate counterfactuals through a multi-objective reinforcement learner,\\n\\nthis is not a universal approach and requires training the generator for each task.\\n\\n Work by Wellawatte et al. 9 present a model agnostic counterfactual generator MMACE\\n\\n(Molecular Model Agnostic Counterfactual Explanations) which does not require training\\n\\nor computing gradients. This method firstly populates a local chemical space through ran-\\n\\ndom string mutations of SELFIES106 molecular representations using the STONED algo-\\n\\nrithm.107 Next, the labels (predictions) of the molecules in the local space are generated\\n\\nusing the model that needs to be explained. Finally, the counterfactuals are identified and\\n\\nsorted by their similarities \u2013 Tanimoto distance96 between ECFP4 fingerprints.97 Unlike the\\n\\nCF-GNNExplainer104 and MEG105 methods, the MMACE algorithm ensures that generated\\n\\nmolecules are valid, owing to the surjective property of SELFIES. Additionally, the MMACE\\n\\nmethod can be applied to both regression and classification models. However, like most XAI\\n\\nmethods for molecular prediction, MMACE does not account for the chemical stability of\\n\\npredicted counterfactuals. To circumvent this drawback, Wellawatte et al. 9 propose an-\\n\\nother approach, which identift counterfactuals through a similarity search on the PubChem\\n\\ndatabase.108\\n\\n\\n\\n\\n\\n 13Similarity to adjacent fields\\n\\n\\nTangential examples to counterfactual explanations are adversarial training and matched\\n\\nmolecular pairs. Adversarial perturbations are used during training to deceive the model\\n\\nto expose the vulnerabilities of a model109,110 whereas counterfactuals are applied post-hoc.\\n\\nTherefore, the main difference between adversarial and counterfactual examples are in the\\n\\napplication, although both are derived from the same optimization problem.100 Grabocka\\n\\net al. 111 have developed a method named Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\n\\nwhich improves model robustness via exposure to adversarial examples. While there are\\n\\nconceptual disparities, we note that\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6325" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/31UYW8bNwz9nl9B3KcOOBu2l8xxv6VpOzRAuw4YugVzYcg63p0anXQTdW6CIP99 T7okdtq0gGHDJB/1SD7y9oioMFXxkgrdqqi73k5ev1qp7u8vpx9//XrRXL66vFr88enPt6H972J1 eVGUCeG3X1jHB9RUe+A4Gu9Gtw6sIqes8+VyfnIyOz1ZZEfnK7YJ1vRxcuwni9nieDKf4/ce2Hqj WRDxL/4S3ebvRNFVfA3zrHywdCyiGobtIQjG4G2yFErESFQuFuXeqb2L7DLr27UjWhcydJ0KN2uY 1sVfLRNfaw59pMqIHkRYSPsBqFArHQdlEdBb5VQqVUjhQ9F7S7UP9Ca5jFNby3QWoqmNNkC8A9xa 07DTTC/+OXv3CxlHuuUODMPNlGAiZTpBJuqD35mKEREHE82OaUDhIZVSGdeQrym3EIFcGZ1plIjR fseBpB+C8YNQYDtSbE0v6bkYwCwlqFRUJSEbUtWAqJwjczZOTNNGmdL5T2o2bucteKEeDrAhJ1+r NH6hrya21OGhDigIwzWcqzKuHyLV0MQQkgWSAUUZbEzcKpOYYDDflzYlDEX4m64HdEW4Hsa2gza6 o3liece2fK6ikmTQbRoXXjD1TSLdQSl6sCoc8PIAtwZpqGIxoEF+iNA2g8gnNba249j6SvLTBz14 KhO8aJy2Q57Z+/dn529yy8/fTn7/8OFeJxzKXEoLijbR5KocOzgCtjzSREsmqnFeotE5i+p7a3Qu EIy3HojADQoQ1J0jtE36h/5yxygquZLpuihH0UMcvEsd24j2gZP4T9fu7nBTArorKi2qG6w9cCjn fBznkHb0873n7nErrW+g4a18Ay1qqELaDe6C4EhgAyX6vsjeO3x/zts/PFnoAom6Pm6iv+L83Hxx ejwmLPYH58B9vLj3RnC0Txy/lc+k3FQclbFycEIKDQVwdYDFgXosQmGgfu+bHR3U/j2l59KP9WOw B1l+mH7v0Jp76GOzX43nwgKno/yjsMdeZ8KFcNjh1G6i4ZDmUXGtsJDjGZYbidxtMLQG5zCY8WjW /Wa5WuiVmq2Wy+Lo7uh/Ip/8tz0GAAA= headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38dc1adaebe5-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:34 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "2229" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998484" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_a81aaf4cbc384efcb37631bc4bd9b0c3 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate an answer. Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n \\\"relevance_score\\\": 0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon pages 8-9: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\n---\\n\\nrepresented with equation 2.\\n\\n \ \u2206\u02C6f(\u20D7x) \u2248\u2202\u02C6f(\u20D7x) \ (2)\\n \u2206xi \ \u2202xi\\n\\n\\n\\n 7 \u2206\u02C6f(\u20D7x) \ where \u02C6f(x) is the black-box model and are used as our attributions. The left- \u2206xi\\n\\nhand side of equation 2 says that we attribute each input feature xi by how much one unit\\n\\nchange in it would affect the output of \u02C6f(x). If \u02C6f(x) is a linear surrogate model, then this\\n\\nmethod reconciles with LIME.35 In DL models, \u2207xf(x), suffers from the shattered gradients\\n\\nproblem.62 This means directly computing the quantity leads to numeric problems. The\\n\\ndifferent gradient based approaches are mostly distinguishable based on how the gradient is\\n\\napproximated.\\n\\n Gradient based explanations have been widely used to interpret chemistry predictions.60,66\u201370\\n\\nMcCloskey et al. 60 used graph convolutional networks (GCNs) to predict protein-ligand\\n\\nbinding and explained the binding logic for these predictions using integrated gradients.\\n\\nPope et al. 66 and Jim\xB4enez-Luna et al. 67 show application of gradCAM and integrated gradi-\\n\\nents to explain molecular property predictions from trained graph neural networks (GNNs).\\n\\nSanchez-Lengeling et al. 68 present comprehensive, open-source XAI benchmarks to explain\\n\\nGNNs and other graph based models. They compare the performance of class activation\\n\\nmaps (CAM),63 gradCAM,64 smoothGrad,,65 integrated gradients62 and attention mecha-\\n\\nnisms for explaining outcomes of classification as well as regression tasks. They concluded\\n\\nthat CAM and integrated gradients perform well for graph based models. Another attempt\\n\\nat creating XAI benchmarks for graph models was made by Rao et al. 70. They compared\\n\\nthese gradient based methods to find subgraph importance when predicting activity cliffs\\n\\nand concluded that gradCAM and integrated gradients provided the most interpretability\\n\\nfor GNNs. The GNNExplainer69 is an approach for generating explanations (local and\\n\\nglobal) for graph based models. This method focuses on identifying which sub-graphs con-\\n\\ntribute most to the prediction by maximizing mutual information between the prediction\\n\\nand distribution of all possible sub-graphs. Ying et al. 69 show that GNNExplainer can be\\n\\nused to obtain model-agnostic explanations. SubgraphX is a similar method that explains\\n\\nGNN predictions by identifying important subgraphs.71\\n\\n \ Another set of approaches like DeepLIFT72 and Layerwise Relevance backPropagation73\\n\\n\\n\\n \ 8(LRP) are based on backpropagation of the prediction scores through each layer of the neu-\\n\\nral network. The specific backpropagation logic across various activation functions differs\\n\\nin these approaches, which means each layer must have its own implementation. Baldas-\\n\\nsarre and Azizpour 74 showed application of LRP to explain aqueous solubility prediction for\\n\\nmolecules.\\n\\n SHAP is a model-agnostic feature attribution method that is inspired from the game\\n\\ntheory concept of Shapley values.44,46 SHAP has been popularly used in explaining molecular\\n\\nprediction models.75\u201378 It\u2019s an additive feature contribution approach, which assumes that\\n\\nan explanation model is a linear combination of binary variables z. If the Shapley value\\nfor the ith feature is \u03D5i, then the explanation is \u02C6f(\u20D7x) = Pi \u03D5i(\u20D7x)zi(\u20D7x). Shapley values for\\n\\nfeatures are computed using Equation 3.79,80\\n\\n\\n\\n M\\n 1\\n \ \u03D5i(\u20D7x) = X \u02C6f (\u20D7z+i) \u2212\u02C6f (\u20D7z\u2212i) (3)\\n M\\n\\n \ Here \u20D7z is a fabricated example created from the original \u20D7x and a random perturbation \u20D7x\u2032.\\n\\n\u20D7z+i has the feature i from \u20D7x and \u20D7z\u2212i has the ith feature from \u20D7x\u2032. Some care should be taken\\n\\nin constructing \u20D7z when working with molecular descriptors to ensure that an impossible \u20D7z is\\n\\nnot sampled (e.g., high count of acid groups but no hydrogen bond donors). M is the sample\\n\\nsize of perturbations around \u20D7x. Shapley value computation is expensive, hence M is chosen\\n\\naccordingly. Equation 3 is an approximation and gives contributions with an expectation\\nterm as \u03D50 + Pi=1 \u03D5i(\u20D7x) = \u02C6f(\u20D7x).\\n\\n Visualization based feature attribution has also been used for molecular data. In com-\\n\\nputer science, saliency maps are a way to measure spatial feature contribution.81 Simply put,\\n\\nsaliency maps draw a connection between the model\u2019s neural fingerprint components (trained\\n\\nweights) and input features. Weber et al. 82 used saliency maps to build an explainable GCN\\n\\narchitecture that gives subgraph importance for small molecule activity prediction. On the\\n\\nother hand, similarity maps compare model predictions for two or more molecules based on\\n\\ntheir chemical fingerprints.83 Similarity maps provide atomic weights or predicte\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6380" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/41U224bNxB991cM9skGJMNyrcrqm4P0YqAIYjhBi1aBQJGj3am4JMOLLMXwv2fI XUmb1AX6soI4tzNnzszzGUBFqvoJKtmIKFunx2/fzEX78FBPH37f7P6a7O7V+3qebj9//OM2Plaj HGFX/6CMh6hLaTkOI1nTmaVHETFnncxmk+n06nZ6XQytVahzWO3i+MaOr6+ub8aTCf/2gY0liYE9 /ua/AM/lmyEahTt+vhodXloMQdTIbwcnfvRW55dKhEAhChOr0ckorYloCurnhQFYVCG1rfD7BT8t qg8NAu4kehdBUZApBAywFZ5sCtBibKwKIIwC4Zy3QjZsJgM/75wWZMRKI9z5SGuSJDTcczGtqUYj Ec7/vLu/gLX10DJCmbTw4Dwqkpk0KLSES2AvENQGiJYzR4biMZaS2BUZBDEkoRBWe+jY3/VZQNMG ofbCNWAweYZiMD5Zvwlw/uu7d+GiJFSIDjQKb8jURwAfUDaGPifuLCTZgAg5kyKmbbwSAXsgRhQE I3j87e49nD82ggHs4U4pirTFjpLe6WJU6m0pJKHpS3nscx04LYgDW5mrffEO1BJzRHHPXTpm3SM0 VDfMZ8PCYqBMPh4TNKgdiBg9rVLErptvqGI+g0OZZ8PEuhRhzQpNnvvkmYS0KnxxQ63YZD5igwc6 W8u1j8PIU76EXzgIdyLT3nOQslZq0WIOtX6fK+a5ZDh9Kcj6Kwg77p4a0oO2S5+azOa7qcET5qZ7 TQyhd3qhANKnIrmsr8SL4rP0Ve6jMM8VFNPOf4eUkBloMfuxnluSnKY0zu6Xi2rU7YlHjVvBQl4G yXTkfZkvzMtwuTyuE/fCFpO0HhiEMTZ2Ushr/am3vBwXWdua12kVvgut1mQoNEs+JYHvCi9tiNZV xfrC30/lYKRvbkDFiVoXl9FusJSb/DC/7RJWpxs1ME9/7K2RMeqhYXozeiXlUrEESIfB1alkvgTq FHs6USIpsgPD2aDxf+N5LXfXPM/i/6Q/GaREx2uyPM37NTeP+Yj/l9uR6AK4Cui3fJqXkdDnYShc i6S7+1qFfYjYLnlidV4T6o7s2i1n82s5F1fz2aw6ezn7CksGI1dtBgAA headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38ddfccd1990-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:35 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "2127" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998468" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_3d852073315143458ad95f66dc5de2d9 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. 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T.; Singh, S.; Guestrin, C. \u201D Why should i trust you?\u201D Explaining the\\n\\n predictions of any classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international\\n\\n\\n 27 \ conference on knowledge discovery and data mining. San Diego, CA, USA, 2016; pp\\n\\n 1135\u20131144.\\n\\n\\n(36) Dhurandhar, A.; Chen, P.-Y.; Luss, R.; Tu, C.-C.; Ting, P.; Shanmugam, K.; Das, P.\\n\\n Explanations based on the missing: Towards contrastive explanations with pertinent\\n\\n \ negatives. Advances in neural information processing systems 2018, 31.\\n\\n\\n(37) Jin, W.; Li, X.; Hamarneh, G. Evaluating Explainable AI on a Multi-Modal Medical\\n\\n \ Imaging Task: Can Existing Algorithms Fulfill Clinical Requirements? Proceedings of\\n\\n the AAAI Conference on Artificial Intelligence 2022, 36, 11945\u201311953.\\n\\n\\n(38) Zhang, Y.; Xu, F.; Zou, J.; Petrosian, O. L.; Krinkin, K. V. XAI Evaluation: Evalu-\\n\\n ating Black-Box Model Explanations for Prediction. 2021 II International Conference\\n\\n on Neural Networks and Neurotechnologies (NeuroNT). 2021; pp 13\u201316.\\n\\n\\n(39) Oviedo, F.; Ferres, J. L.; Buonassisi, T.; Butler, K. T. Interpretable and Explain-\\n\\n able Machine Learning for Materials Science and Chemistry. Accounts of Materials\\n\\n Research 2022, 3, 597\u2013607.\\n\\n\\n(40) Yalcin, O.; Fan, X.; Liu, S. Evaluating the correctness of explainable AI algorithms\\n\\n for classification. arXiv preprint arXiv:2105.09740 2021,\\n\\n\\n(41) Hoffman, R. R.; Mueller, S. T.; Klein, G.; Litman, J. Metrics for Explainable AI:\\n\\n Challenges and Prospects. 2018,\\n\\n\\n(42) Mohseni, S.; Zarei, N.; Ragan, E. D. A Multidisciplinary Survey and Framework for\\n\\n \ Design and Evaluation of Explainable AI Systems. ACM Transactions on Interactive\\n\\n \ Intelligent Systems 2018, 11, 46.\\n\\n\\n(43) Humer, C.; Heberle, H.; Montanari, F.; Wolf, T.; Huber, F.; Henderson, R.; Hein-\\n\\n rich, J.; Streit, M. ChemInformatics Model Explorer (CIME): exploratory analysis of\\n\\n \ chemical model explanations. Journal of Cheminformatics 2022, 14, 1\u201314.\\n\\n\\n \ 28(44) Lundberg, S. M.; Lee, S.-I. In Advances in Neural Information Processing Systems\\n\\n 30; Guyon, I., Luxburg, U. V., Bengio, S., Wallach, H., Fergus, R., Vishwanathan, S.,\\n\\n Garnett, R., Eds.; Curran Associates, Inc., 2017; pp 4765\u20134774.\\n\\n(45) \u02C7Strumbelj, E.; Kononenko, I. Explaining prediction models and individual predictions\\n\\n \ with feature contributions. Knowledge and information systems 2014, 41, 647\u2013665.\\n\\n\\n(46) Shapley, L. S. A Value for N-Person Games; RAND Corporation: Santa Monica, CA,\\n\\n 1952.\\n\\n\\n(47) Molnar, C.; Casalicchio, G.; Bischl, B. Interpretable machine learning\u2013a brief history,\\n\\n state-of-the-art and challenges. Joint European Conference on Machine Learning and\\n\\n Knowledge Discovery in Databases. 2020; pp 417\u2013431.\\n\\n\\n(48) Lou, Y.; Caruana, R.; Gehrke, J. Intelligible models for classification and regression.\\n\\n \ Proceedings of the 18th ACM SIGKDD international conference on Knowledge dis-\\n\\n covery and data mining. 2012; pp 150\u2013158.\\n\\n\\n(49) Bastani, O.; Kim, C.; Bastani, H. Interpreting blackbox models via model extraction.\\n\\n \ arXiv preprint arXiv:1705.08504 2017,\\n\\n\\n(50) Gajewicz, A.; Puzyn, T.; Odziomek, K.; Urbaszek, P.; Haase, A.; Riebeling, C.;\\n\\n Luch, A.; Irfan, M. A.; Landsiedel, R.; van der Zande, M.; Bouwmeester, H. Deci-\\n\\n \ sion tree models to classify nanomaterials according to the DF4nanoGrouping scheme.\\n\\n Nanotoxicology 2018, 12, 1\u201317.\\n\\n\\n(51) Han, L.; Wang, Y.; Bryant, S. H. Developing and validating predictive decision tree\\n\\n \ models from mining chemical structural fingerprints and high\u2013throughput screening\\n\\n data in PubChem. BMC Bioinformatics 2008, 9, 401.\\n\\n(52) Plumb, G.; Al-Shedivat, M.; Cabrera, \xB4A. A.; Perer, A.; Xing, E.; Talwalkar, A. Regu-\\n\\n\\n\\n\\n 29 larizing black-box models for improved interpretability. Advances in Neural Informa-\\n\\n \ tion Processing Systems 2020, 33, 10526\u201310536.\\n\\n\\n(53) Shao, X.; Skryagin, A.; Stammer, W.; Schramowski, P.; Kersting, K. Right for bet-\\n\\n \ ter reasons: Training differentiable models by constraining their influence functions.\\n\\n Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2021; pp 9533\u20139540.\\n\\n\\n(54) Ouyang, R.; Curtarolo, S.; Ahmetcik, E.; Scheffler, M.; Ghiringhelli, L. M. SISSO: A\\n\\n compressed-sensing method for identifying the best low-dimensional descriptor in an\\n\\n immensity of offered candidates. Physical Review Materials 2018, 2, 083802.\\n\\n\\n(55) Lipton, Z. C. The mythos of model interpretability: In machine learning, the concept\\n\\n of interpretability is both important and slippery. Queue 2018, 16, 31\u201357.\\n\\n\\n(56) Harren, T.; Matter, H.; Hessler, G.; Rarey, M.; Grebner, C. Interpretation of structure\u2013\\n\\n activity relationships in real-world drug design data sets using explainable artificial\\n\\n intelligence. Journal of Chemical Information and Modeling 2022, 62,\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6357" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/3VUwW7bMAy99ysInTbACZK0RZLdWgwYCmzFDgM2bCkCRaZtLrJkSHLarOi/j7ST xt3aiwXzkdTjI6nHMwBFufoAylQ6mbqxo4/XS+1u66/19vpL+enzxXe6vX84/9NuQ379U2US4Te/ 0aRj1Nh4jsNE3vWwCagTStbpfD69vJwsLs87oPY5WgkrmzS68KPZZHYxmk75PARWngxG9vjFvwCP 3Vcouhwf2DzJjpYaY9Qlsu3oxMbgrViUjpFi0i6p7AQa7xK6jvXjygGsVGzrWof9ik0r9a1CwAeD oUkQsMCAjqnATgfybYR7H7aRASuVQfLs21hNTm8sgg6JCjKkLRBfYi2VEg3vflzdvM/gviJTQeFN Gzmjd1DrLbmSD1ORQ7Cog+sMok/scoQmYOqTO76vQgrAppyM6ByhZUWC1JiL0xhuEtRcXYfF1ObU 3yRFBx0T7bBn7HTnkwHutG27H/AFMFHQtvSBUlUzergUctyh9Y2kFreXzA50Cx/AWNGcNegzSnjA MnCT+HcMV3lOAmhr9xlQgorKilWqUuyu4TGyFl3JpCW0CT42PGHxQI35cAdYVzmJzbpp7PEuclAQ 2jyCpS2T4gYF7gTLYEi6kHF2rHkewr6vKw9tyYVFKpnZsO0c5MFQQqmJBdY95UPvpW9S8FAEspT2 XdIaU+XzXgyquYCdNFRqY/1dbLTM017q2VhttqONfzjoN16prJ9Hni7uClNeR+MDylwuVu5pOMQ8 mW3UskOutXYAaOd86nsr63N3QJ6eF8b6kllt4j+hqiBHsVrzykbeX16OmHyjOvSJv3fdYrYvdk1x orpJ6+S32F03nU/nfUJ1egsG8Gx6QBNztANgcb7IXkm5zllcsnGw3crwsmA+iOW347kIzQPvT9jk bFD7/5ReS9/Xzz0bZHkz/QkwBht+ENan1XzNLaC8l2+5PWvdEVYRw45fwXUiDNKPHAvd2v4pU3Ef E9ZrblopM0j9e1Y06/lyZpZ6spzP1dnT2V/gL03u2AUAAA== headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38deec52eb22-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:35 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "2275" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998480" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_583d68f05d3442cf8d65509d41b094ce status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. 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from wellawatte2023aperspectiveon pages 14-16: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\n---\\n\\nsame optimization problem.100 Grabocka\\n\\net al. 111 have developed a method named Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\n\\nwhich improves model robustness via exposure to adversarial examples. While there are\\n\\nconceptual disparities, we note that the counterfactual and adversarial explanations are\\n\\nequivalent mathematical objects.\\n\\n Matched molecular pairs (MMPs) are pairs of molecules that differ structurally at only\\n\\none site by a known transformation.112,113 MMPs are widely used in drug discovery and\\n\\nmedicinal chemistry as these facilitate fast and easy understanding of structure-activity re-\\n\\nlationships.114\u2013116 Counterfactuals and MMP examples intersect if the structural change is\\n\\nassociated with a significant change in the properties. In the case the associated changes in\\n\\nthe properties are non-significant, the two molecules are known as bioisosteres.117,118 The con-\\n\\nnection between MMPs and adversarial training examples has been explored by van Tilborg\\n\\net al. 119. MMPs which belong to the counterfactual category are commonly used in outlier\\n\\nand activity cliff detection.113 This approach is analogous to counterfactual explanations,\\n\\nas the common objective is to uncover learned knowledge pertaining to structure-property\\n\\nrelationships.70\\n\\n\\nApplications\\n\\n\\nModel interpretation is certainly not new and a common step in ML in chemistry, but XAI for\\n\\nDL models is becoming more important60,66\u201369,73,88,104,105 Here we illustrate some practical\\n\\nexamples drawn from our published work on how model-agnostic XAI can be utilized to\\n\\n\\n\\n 14interpret black-box models and connect the explanations to structure-property relationships.\\n\\nThe methods are \u201CMolecular Model Agnostic Counterfactual Explanations\u201D (MMACE)9\\n\\nand \u201CExplaining molecular properties with natural language\u201D.10 Then we demonstrate how\\n\\ncounterfactuals and descriptor explanations can propose structure-property relationships in\\n\\nthe domain of molecular scent.31\\n\\n\\nBlood-brain barrier permeation prediction\\n\\n\\nThe passive diffusion of drugs from the blood stream to the brain is a critical aspect in drug\\n\\ndevelopment and discovery.120 Small molecule blood-brain barrier (BBB) permeation is a\\n\\nclassification problem routinely assessed with DL models.121,122 To explain why DL models\\n\\nwork, we trained two models a random forest (RF) model123 and a Gated Recurrent Unit\\n\\nRecurrent Neural Network (GRU-RNN). Then we explained the RF model with generated\\n\\ncounterfactuals explanations using the MMACE9 and the GRU-RNN with descriptor expla-\\n\\nnations.10 Both the models were trained on the dataset developed by Martins et al. 124. The\\n\\nRF model was implemented in Scikit-learn125 using Mordred molecular descriptors126 as the\\n\\ninput features. The GRU-RNN model was implemented in Keras.127 See Wellawatte et al. 9\\n\\nand Gandhi and White 10 for more details.\\n\\n \ According to the counterfactuals of the instance molecule in figure 1, we observe that the\\n\\nmodifications to the carboxylic acid group enable the negative example molecule to permeate\\n\\nthe BBB. Experimental findings by Fischer et al. 120 show that the BBB permeation of\\n\\nmolecules are governed by hydrophobic interactions and surface area. The carboxylic group is\\n\\na hydrophilic functional group which hinders hydrophobic interactions and addition of atoms\\n\\nenhances the surface area. This proves the advantage of using counterfactual explanations,\\n\\nas they suggest actionable modification to the molecule to make it cross the BBB.\\n\\n In Figure 2 we show descriptor explanations generated for Alprozolam, a molecule that\\n\\npermeates the BBB, using the method described by Gandhi and White 10. We see that\\n\\npredicted permeability is positively correlated with the aromaticity of the molecule, while\\n\\n\\n 15negatively correlated with the number of hydrogen bonds donors and acceptors. A similar\\n\\nstructure-property relationship for BBB permeability is proposed in more mechanistic stud-\\n\\nies.128\u2013130 The substructure attributions indicates a reduction in hydrogen bond donors and\\n\\nacceptors. These descriptor explanations are quantitative and interpretable by chemists.\\n\\nFinally, we can use a natural language model to summarize the findings into a written\\n\\nexplanation, as shown in the printed text in Figure 2.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 1: Counterfactuals of a molecule which cannot permeate the blood-brain barrier.\\nSimilarity is the Tanimoto similarity of ECFP4 fingerprints.131 Red indicates deletions and\\ngreen indicates substitutions and addition of atoms. Republished from Ref.9 with permission\\nfrom the Royal Society of Chemistry.\\n\\n\\n\\nSolubility prediction\\n\\n\\nSmall molecule solubility prediction is a classic cheminformatics regression challenge and is\\n\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\u2013136 In our previous\\n\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras to predict solubilities (log\\n\\nmolarity) of small molecules.127 The AqS\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}]}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "22956" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/41U32/bNhB+z19x0NMG2EHsxkjatxRZgRYFNgwDVrQuHJo8SddQpMYj3WhB/vcd KSdStgzoiwzz7r777rsf9ycAFZnqDVS6VVF3vV1ev32t/O3VbxeXv/7+7s+PHz50n8z13595Pbz7 TtUiR/j9N9TxMepUe4nDSN6NZh1QRcyoq4uL1WZzdrk5L4bOG7Q5rOnj8twv12fr8+VqJb/HwNaT RhaPL/IX4L58M0Vn8E6ezxaPLx0yqwbl7dFJHoO3+aVSzMRRuVgtJqP2LqIrrG9ubr6xd1t3v3UA 24pT16kwbMW2rT5dvV+AD/DLXW8VObW3CFchUk2alIX3gmItNeg0LiBgjYEheugwtt4wKGcgom4d /ZWQITGabCYJC33AWBxwxIbYIsijIZ3VY/A1dEq35BAsquDINVBE4wX0SkjoZFWwAxjEfnL56frj z0e/UyFYYEu5d7FAiiwlcJbrCVbKhRZtL1Sd9gcMwDEkHVPAZR98jyEOUqZVhWFL4rgfBMgfyOTc 5JiaNnKu0MP3dgA1YksltyIA96izdvM6T0VclWcmR2mbTKabskK1ksyichHIjTkXgkq6BU5NgywC FpDSF0mUsUe/0oWxVJSgrLNB1oH6KO18CZGMDATVA9QysFJwplPbJK3NlT0j/EeLjFOTA8JB2VRI SB9rQivPlm4RTEgNGOIi5pBToXgnmeCQZ9KMPZ06UiSmrFQSSkrktd6b5T7kAdmrEEh6Ij4dFvJ5 NNnbtCdL0hlikAplMJQ93VaLcZ6lXXhQMqA7YREwz/XqbOsetk4mf74TMr6JVV5Jl6ydGZRzPo5i 5W38erQ8PO2f9Y1Q3/O/QquaHHG7kwsgC5Z3jaPvq2J9kO/Xsufp2epWAtT1cRf9LZZ0q83lcdGr 6bTMzK9eHa1RONqZ4WL1aHkGuTMYFVmeHYtKy5qhmWKny6KSIT8znMwK/y+fl7DH4qXPPwI/GbTG Xs7mbpq7l9wC5tv7f25PQhfCFWM4yEXdyXyF3AyDtUp2PIsVDxyx20nHmnyaaLyNdb9bb3Rdrzer el2dPJz8A84E91okBgAA headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38e8cfd564b6-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:36 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "1885" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-input-images: - "250000" x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-input-images: - "249999" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29997721" x-ratelimit-reset-input-images: - 0s x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 4ms x-request-id: - req_09373101f7b3460bb9e673ed4551d968 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate an answer. Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n \\\"relevance_score\\\": 0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon pages 5-8: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\n---\\n\\nnct?\\n\\n\\n We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the above\\n\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation method based on feature\\n\\nattribution, as they offer a complete explanation - each feature is assigned a fraction of\\n\\nthe prediction value.44,45 Completeness is a clearly measurable and well-defined metric, but\\n\\nyields explanations with many components. Yet Shapley values are not actionable nor sparse.\\n\\nThey are non-sparse as every feature has a non-zero attribution and not-actionable because\\n\\nthey do not provide a set of features which changes the outcome.46 Ribeiro et al. 35 proposed\\n\\na surrogate model method that aims to provide sparse/succinct explanations that have high\\n\\n\\n 5fidelity to the original model. In Wellawatte et al. 9 we argue that counterfactuals are \u201Cbet-\\n\\nter\u201D explanations because they are actionable and sparse. We highlight that, evaluation of\\n\\nexplanations is a difficult task because explanations are fundamentally for and by humans.\\n\\nTherefore, these evaluations are subjective, as they depend on \u201Ccomplex human factors and\\n\\napplication scenarios.\u201D37\\n\\n\\nSelf-explaining models\\n\\nA self-explanatory model is one that is intrinsically interpretable to an expert.47 Two com-\\n\\nmon examples found in the literature are linear regression models and decision trees (DT).\\n\\nIntrinsic models can be found in other XAI applications acting as surrogate models (proxy\\n\\nmodels) due to their transparent nature.48,49 A linear model is described by the equation\\n\\n1 where, W\u2019s are the weight parameters and x\u2019s are the input features associated with the\\n\\nprediction \u02C6y. Therefore, we observe that the weights can be used to derive a complete expla-\\n\\nnation of the model - trained weights quantify the importance of each feature.47 DT models\\n\\nare another type of self-explaining models which have been used in classification and high-\\n\\nthroughput screening tasks. Gajewicz et al. 50 used DT models to classify nanomaterials\\n\\nthat identify structural features responsible for surface activity. In another study by Han\\n\\net al. 51, a DT model was developed to filter compounds by their bioactivity based on the\\n\\nchemical fingerprints.\\n\\n\\n\\n \u02C6y = \u03A3iWixi (1)\\n\\n\\n Regularization techniques such as EXPO52 and RRR53 are designed to enhance the black-\\n\\nbox model interpretability.54 Although one can argue that \u201Csimplicity\u201D of models are posi-\\n\\ntively correlated with interpretability, this is based on how the interpretability is evaluated.\\n\\nFor example, Lipton 55 argue that, from the notion of \u201Csimulatability\u201D (the degree to which a\\n\\nhuman can predict the outcome based on inputs), self-explanatory linear models, rule-based\\n\\n\\n\\n \ 6systems, and DT\u2019s can be claimed uninterpretable. A human can predict the outcome given\\n\\nthe inputs only if the input features are interpretable. Therefore, a linear model which takes\\n\\nin non-descriptive inputs may not be as transparent. On the other hand, a linear model\\n\\nis not innately accurate as they fail to capture non-linear relationships in data, limiting is\\n\\napplicability. Similarly, a DT is a rule-based model and lacks physics informed knowledge.\\n\\nTherefore, an existing drawback is the trade-offbetween the degree of understandability and\\n\\nthe accuracy of a model. For example, an intrinsic model (linear regression or decision trees)\\n\\ncan be described through the trainable parameters, but it may fail to \u201Ccorrectly\u201D capture\\n\\nnon-linear relations in the data.\\n\\n\\nAttribution methods\\n\\n\\nFeature attribution methods explain black box predictions by assigning each input feature\\n\\na numerical value, which indicates its importance or contribution to the prediction. Feature\\n\\nattributions provide local explanations, but can be averaged or combined to explain multi-\\n\\nple instances. Atom-based numerical assignments are commonly referred to as heatmaps.56\\n\\nSheridan 57 describes an atom-wise attribution method for interpreting QSAR models. Re-\\n\\ncently, Rasmussen et al. 58 showed that Crippen logP models serve as a benchmark for\\n\\nheatmap approaches. Other most widely used feature attribution approaches in the litera-\\n\\nture are gradient based methods,59,60 Shapley Additive exPlanations (SHAP),44 and layer-\\n\\nwise relevance prorogation.61\\n\\n Gradient based approaches are based on the hypothesis that gradients for neural net-\\n\\nworks are analogous to coefficients for regression models.62 Class activation maps (CAM),63\\n\\ngradCAM,64 smoothGrad,,65 and integrated gradients62 are examples of this method. The\\n\\nmain idea behind feature attributions with gradients can be represented with equation \ 2.\\n\\n \u2206\u02C6f(\u20D7x) \u2248\u2202\u02C6f(\u20D7x) \ (2)\\n \u2206xi \ \u2202xi\\n\\n\\n\\n 7 \\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6344" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/3RU224bNxB991cM+NQAK0Ny7Cjqm5umqIEWKOogKFoFApc7u8uaSxK8qBYM/3sO d2Vr3TgvEpYzc+bMmcvDGZHQjfiRhOplUoM3i59/2kj/54fLv2/2/TB8/u3uVv0+5Dt+V2dWoioR rv6XVXqKOlcOcZy0s5NZBZaJC+pqvV5dXS3fX12NhsE1bEpY59Pi0i0ulheXi9UK/8fA3mnFER7/ 4JPoYfwtFG3D93heVk8vA8coO8bbkxMegzPlRcgYdUzSJlGdjMrZxHZk/bC1RFsR8zDIcNjiaSs+ 9Ux8rzj4RI2OKsfIkfYyaJcjyehRcSTX0sd7b6S2sjZM1yHpVistDd0A3RjdsVVMP/x1ffOmotYB RtuOnKWBU++aSMmRhmvwgRNJ2yDpiEeDVL22TIZlsCVoVCue002iXnc9sHswuO0lxD6AmclciJEk 4xQYjEBWlj4cs1EtIzcle4uO5MAkUwq6zsWnov96rXrywe11A6hjG5lgJ+vsInoZIo8ky6dUJWys e5YKBD+4XCpq4ZClAaGSKHQZqVFtDUBOsL+IoiZzsaaedaAZdMl2TGxHzud0y6ZdHGU6CVNRzKAP AQxkk4ECdwFTUcovIA0rPX6kwAzvwgplKtQPYghDG4K2UUM7czg1ZWRRJDB60BhjWEhJDyoldxHi OZ+Zaum1hwq/fCvxU9MrYCiTmwLQBdlozOFi6o300B+dL60E6dtfr/+YqEJI9zyII9/kHMRtXaCZ FrWR6m5Ru3v0kRutJnHrA5Ud6EYXPXgXsA2Kp+HzqO04D/F8K6ppGVAN74vTLioXuCzFZmsf5xsU uM1RlgW22ZiZQVrr0qRF2d0vR8vj87Ya16HMOv4vVLQoIvY73IuI44HNjMl5MVof8ftlvAr5xaIL AA0+7ZK74zHd6uL9egIUp0M0M1++O1oTOJq54e3b6hXIXYMZ0CbOTotQpUPNi5ynUyTRWHeyLc9m tX9L6TX4qX70aobyXfiTQSn2GNDdqfOvuQUux/p7bs9aj4RF5LDHCd4lzaH0o+FWZjPdUREPMfGw Q9O6sip6Oqat3603F2ojl5v1Wpw9nn0FAAD//wMA6lhrmlUGAAA= headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38eb5aebebe5-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:37 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "2202" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998480" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_e61dc59ce63a4a10a7d2d85f787abd83 status: code: 200 message: OK - request: body: '{"model": "deepseek-reasoner", "messages": [{"role": "system", "content": "Answer in a direct and concise tone. Your audience is an expert, so be highly specific. If there are ambiguous terms or acronyms, first define them."}, {"role": "user", "content": "Answer the question below with the context.\n\nContext:\n\npqac-91399209: Explainable Artificial Intelligence (XAI) is a field focused on providing interpretations of deep learning (DL) model predictions, addressing the ''black-box'' nature of these models. XAI aims to enhance trust and usability by offering insights into why a model makes specific predictions. Key concepts in XAI include interpretability, justifications, and explainability. Interpretability refers to the degree of human understandability intrinsic to a model, while justifications are quantitative metrics that defend the trustworthiness of predictions. Explainability actively clarifies the internal decision-making process, providing extra information about the context and causes of predictions. XAI is particularly important in chemistry for understanding structure-property relationships and ensuring models do not rely on spurious correlations.\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\n\npqac-4daa74a0: XAI, or Explainable Artificial Intelligence, refers to methods and techniques used to interpret and explain the predictions of machine learning models, particularly deep learning (DL) models. In the context of molecular prediction models, XAI helps uncover structure-property relationships by providing insights into why a model makes specific predictions. Examples include counterfactual explanations, which suggest actionable modifications to molecules, and descriptor explanations, which identify features influencing predictions. These methods are valuable in fields like drug discovery, where understanding molecular properties such as blood-brain barrier permeation or solubility is critical.\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\n\npqac-7420c240: XAI, or Explainable Artificial Intelligence, refers to methods and techniques used to explain the predictions of black-box models, particularly in molecular property prediction. The excerpt discusses two XAI methods: molecular counterfactual explanations and descriptor explanations. Counterfactual explanations involve minimal structural changes to a molecule to achieve contrasting properties, while descriptor explanations use surrogate models to attribute predictions to specific molecular features. These methods enhance the interpretability of machine learning models for domain experts, aiding in understanding structure-property relationships and improving trust in predictions. The choice of XAI method depends on the audience and the purpose of the explanation.\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\n\npqac-a0203962: XAI, or Explainable Artificial Intelligence, is a process aimed at clarifying the internal decision-making of models, particularly deep learning (DL) models, which are often accurate but less interpretable. XAI involves two steps: first, developing an accurate but uninterpretable model, and second, adding explanations to its predictions to provide insights into the underlying mechanisms. Explanations can be categorized as global or local and as intrinsic (part of the model) or extrinsic (post-hoc). Attributes like actionability, completeness, correctness, domain applicability, fidelity, robustness, and sparsity are used to evaluate explanations. XAI methods aim to bridge the gap between model accuracy and interpretability.\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\n\npqac-117972cb: The excerpt discusses Explainable Artificial Intelligence (XAI) in the context of molecular property prediction models. XAI aims to make predictions from black-box models more interpretable and trustworthy by providing explanations. It highlights the importance of explanation representation (e.g., text, molecules, or concepts), molecular distance in counterfactual generation, regulatory requirements for explanations in industry and healthcare, and the concept of chemical space for generating local explanations. Additionally, it notes the lack of a systematic framework for evaluating the correctness and applicability of explanations, suggesting that evaluation methods may need to be tailored to specific audiences or domains.\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\n\nValid Keys: pqac-91399209, pqac-4daa74a0, pqac-7420c240, pqac-a0203962, pqac-117972cb\n\n---\n\nQuestion: What is XAI?\n\nWrite an answer based on the context. If the context provides insufficient information reply \"I cannot answer.\" For each part of your answer, indicate which sources most support it via citation keys at the end of sentences, like (pqac-0f650d59). Only cite from the context above and only use the citation keys from the context.\n\n## Valid citation examples, only use comma/space delimited parentheticals:\n- (pqac-d79ef6fa, pqac-0f650d59)\n- (pqac-d79ef6fa)\n## Invalid citation examples:\n- (pqac-d79ef6fa and pqac-0f650d59)\n- (pqac-d79ef6fa;pqac-0f650d59)\n- (pqac-d79ef6fa-pqac-0f650d59)\n- pqac-d79ef6fa and pqac-0f650d59\n- Example''s work (pqac-d79ef6fa)\n- (pages pqac-d79ef6fa)\n- Author et al. (2023)\n\nDo not concatenate citation keys, just use them as is. Write in the style of a scientific article, with concise sentences and coherent paragraphs. 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The display type can be spread over several lines. In this case, briefly describe the media as display type, and do not mention other unrelated surrounding text.\\n- The media is a margin box or design element, so the text is unrelated. In this case, briefly describe the media as decorative, and do not mention other unrelated surrounding text.\\n- The media came from a bad PDF read, so it's garbled. In this case, describe the media as garbled, state why it's considered garbled, and do not mention other unrelated surrounding text.\\n- The media is a subfigure or a subtable. In this case, make sure to only detail the subfigure or subtable, not the entire figure or table. 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Then we explained the RF model with generated\\n\\ncounterfactuals explanations using the MMACE9 and the GRU-RNN with descriptor expla-\\n\\nnations.10 Both the models were trained on the dataset developed by Martins et al. 124. The\\n\\nRF model was implemented in Scikit-learn125 using Mordred molecular descriptors126 as the\\n\\ninput features. The GRU-RNN model was implemented in Keras.127 See Wellawatte et al. 9\\n\\nand Gandhi and White 10 for more details.\\n\\n \ According to the counterfactuals of the instance molecule in figure 1, we observe that the\\n\\nmodifications to the carboxylic acid group enable the negative example molecule to permeate\\n\\nthe BBB. Experimental findings by Fischer et al. 120 show that the BBB permeation of\\n\\nmolecules are governed by hydrophobic interactions and surface area. The carboxylic group is\\n\\na hydrophilic functional group which hinders hydrophobic interactions and addition of atoms\\n\\nenhances the surface area. This proves the advantage of using counterfactual explanations,\\n\\nas they suggest actionable modification to the molecule to make it cross the BBB.\\n\\n In Figure 2 we show descriptor explanations generated for Alprozolam, a molecule that\\n\\npermeates the BBB, using the method described by Gandhi and White 10. We see that\\n\\npredicted permeability is positively correlated with the aromaticity of the molecule, while\\n\\n\\n 15\\n\\nnegatively correlated with the number of hydrogen bonds donors and acceptors. A similar\\n\\nstructure-property relationship for BBB permeability is proposed in more mechanistic stud-\\n\\nies.128\u2013130 The substructure attributions indicates a reduction in hydrogen bond donors and\\n\\nacceptors. These descriptor explanations are quantitative and interpretable by chemists.\\n\\nFinally, we can use a natural language model to summarize the findings into a written\\n\\nexplanation, as shown in the printed text in Figure 2.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 1: Counterfactuals of a molecule which cannot permeate the blood-brain barrier.\\nSimilarity is the Tanimoto similarity of ECFP4 fingerprints.131 Red indicates deletions and\\ngreen indicates substitutions and addition of atoms. Republished from Ref.9 with permission\\nfrom the Royal Society of Chemistry.\\n\\n\\n\\nSolubility prediction\\n\\n\\nSmall molecule solubility prediction is a classic cheminformatics regression challenge and is\\n\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\u2013136 In our previous\\n\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras to predict solubilities (log\\n\\nmolarity) of small molecules.127 The AqSolDB curated database137 was used to train the\\n\\nRNN model.\\n\\n In this task, counterfactuals are based on equation 6. Figure 3 illustrates the generated\\n\\nlocal chemical space and the top four counterfactuals. Based on the counterfactuals, we ob-\\n\\nserve that the modifications to the ester group and other heteroatoms play an important role\\n\\nin solubility. These findings align with known experimental and basic chemical intuition.134\\n\\nFigure 4 shows a quantitative measurement of how substructures are contributing to the pre-\\n\\n\\n\\n 16\\n\\nFigure 2: Descriptor explanations along with natural language explanation obtained for BBB\\npermeability of Alprozolam molecule. The green and red bars show descriptors that influ-\\nence predictions positively and negatively, respectively. Dotted yellow lines show significance\\nthreshold (\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. Molecular descriptors show molecule-level proper-\\nties that are important for the prediction. ECFP and MACCS descriptors indicate which\\nsubstructures influence model predictions. MACCS explanations lead to text explanations\\nas shown. Republished from Ref.10 with permission from authors. SMARTS annotations for\\nMACCS descriptors were created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\nCopyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n \ 17\\n\\nLabel relevance, describe the media, and if uncertain on a description please state why:\"}]}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "24132" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: 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Molecular descriptors show molecule-level proper-\\nties that are important for the prediction. ECFP and MACCS descriptors indicate which\\nsubstructures influence model predictions. MACCS explanations lead to text explanations\\nas shown. Republished from Ref.10 with permission from authors. SMARTS annotations for\\nMACCS descriptors were created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\nCopyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 17\\n\\ndiction. For example, we see that adding acidic and basic groups as well as hydrogen bond\\n\\nacceptors, increases solubility. Substructure importance from ECFP97 and MACCS138 de-\\n\\nscriptors indicate that adding heteroatoms increases solubility, while adding rings structures\\n\\nmakes the molecule less soluble. Although these are established hypotheses, it is interesting\\n\\nto see they can be derived purely from the data via DL and XAI.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 3: Generated chemical space for solubility prediction using the RNN model. The\\nchemical space is a 2D projection of the pairwise Tanimoto similarities of the local coun-\\nterfactuals. Each data point is colored by solubility. Top 4 counterfactuals are shown here.\\nRepublished from Ref.9 with permission from the Royal Society of Chemistry.\\n\\n\\n\\nGeneralizing XAI \u2013 interpreting scent-structure relationships\\n\\n\\nIn this example, we show how non-local structure-property relationships can be learned with\\n\\nXAI across multiple molecules. Molecular scent prediction is a multi-label classification task\\n\\nbecause a molecule can be described by more than one scent. For example, the molecule\\n\\njasmone can be described as having \u2018jasmine,\u2019 \u2018woody,\u2019 \u2018floral,\u2019 and \u2019herbal\u2019 scents.139 The\\n\\nscent-structure relationship is not very well understood,140 although some relationships are\\n\\nknown. For example, molecules with an ester functional group are often associated with\\n\\n\\n \ 18\\n\\nFigure 4: Descriptor explanations for solubility prediction model. The green and red bars\\nshow descriptors that influence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\\nyellow lines show significance threshold (\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. The MACCS and\\nECFP descriptors indicate which substructures influence model predictions. MACCS sub-\\nstructures may either be present in the molecule as is or may represent a modification. ECFP\\nfingerprints are substructures in the molecule that affect the prediction. MACCS descriptor\\nare used to obtain text explanations as shown. Republished from Ref.10 with permission from\\nauthors. SMARTS annotations for MACCS descriptors were created using SMARTSviewer\\n(smartsview.zbh.uni-hamburg.de, Copyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) de-\\nveloped by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 19\\n\\nLabel relevance, describe the media, and if uncertain on a description please state why:\"}]}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "48015" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/41WTU8jORC98ytKfSJRiEgABZD2wAAj7c5shADtHjajyHFXd3tw2z22m5AZ8d+3 yp1Od9gc9gAhrg+/eq+qzK8jgESlyTUkshBBlpU+uft0JeSPn/dfnz67v+dnN5dPf9xerC+/OG3y NBlxhF19RxnaqLG0FIdBWdOYpUMRkLNOZrPJxcXp5fk0GkqbouawvAon5/Zkejo9P5lM6HMbWFgl 0ZPHP/QV4Ff8zRBNim90fDpqT0r0XuRIZ60THTqr+SQR3isfhAnJqDNKawKaiHo4fLz/ev/Xzfz5 ejiEhVmY5wJBlZQQlAcBXipyVZmS8Kp8LbT6Kbg+8IVdK5OTy/QOKmeZBz63GcgCSyWFBl8JiZBZ B97qeqW0ChvyxVRF3xHkaNAxQ1D7mMzA43wOx48oa+foYphj7SjTHMPaupcBROLG8AU3gBpLcvF8 ZehQG6nrFK+5lskYhsMnKUJABw/aBipyYYiCE+AyS6EMVHQMqfKVFhsuOEXjkcpugih1KoKAyiq6 aQQoZAEOqQbPtMT6S+Ja1hrHvdSNPwiHIK22VDIQNwJyJ1ImlC/QOAInTM5ZMmdLqGpH3QPBwga1 tusRxRILvrImZScy9Hh8FbpGD8fa5vCw/TYYx9vjlbASji9lajRmgUV6VSmFNCfEffpRmybLmLmb Mnd/NqVRoltbU9O4TMhATeA7Ij/b2rUUkJ8PriYXQh2LL1ReaPphiYUnYP0sgG+C58VzocZQA5EX F1mhjB23ZVE1RbSaRMXWKhSw0kK+gFYmYo5w7lmgD9dwIxtjQ2w0DryOzux+cwg6tYMgocpxz82r UpETk+RJFYRjHOfjESySp87yG5yOL6eLZNCP/MFDQ3erV+xTTfvC5L00vxteFtR6x5PBIgHSZZHc YXs2HTRZF+aMdfnEh1txsNPihmLYRPFtU3LxJHocYdaANNdiRaOTtrQynSPw6F5jO/MMOMyQpk9u +zh2SYh9tdcEEc8547ltJ/4pTvxjOyBxVewP3f62IHQrAhynoxLKrRUV9iyMKi03Qkutwjjl2vId H1CMYF0oEr0kpli8VkbeP500K1ogiGbHSwP+gsE/0NhZj/sw95edUKXnzsQ3WhPE28F1RqVsdmuR PvpIaG1xR4vG7/hDCQPSIqPJY8a71CMWI0VHjZM2C4I14P3YLMFmWxODmcq58N18K+N55PgPwsxB DnVzdaGqj1TsdT73Rx/Bbn7j/uEly7ip5iC29ZMsJc0czSDtFOEMO0Z8cW53TwGBq9Dt8TXuv0nU crUX/CSaWuueYTu5DJ5fw29by/vu/aP9R8lX/kNokimjfLHkAaLnmN46H2yVROs7/f4W39l67+lM KFFZhWWwLxivm5xPZ03CpHvaO/PZxWRrDYRR9+Jms8vRgZTLlIhT2vce60QSe5h2sd3LLupU2Z7h qFf4f/Ecyt0UT5L8n/SdQUqsaFcuO60OuTn8Hlf2Ybcd0RFwEveLxCWNsmMxUsxErZt/SxK/8QHL JSmWc3Op5n+TrFrOrqbySpxezWbJ0fvRv+qdszikCQAA headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a389c5ab3df0a-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:29 GMT Server: - cloudflare Set-Cookie: - __cf_bm=jSpupd7DFgLuLGoATxbh5LP8uN7pLJaw8CnPMT6jz3I-1771550842.2919118-1.0.1.1-CZxggPBbN2iQTm_uXWw59kVRD1pSN4A9cwpO4M8eEIUhpCBKncIFH3ijYyeo.AyL3zUABN90DnoZfdpT0_lWuD7oMMUmLliCEvoq2FeZQmDh4TFYTVv0DQ4pKZTJmsEs; HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026 01:57:29 GMT Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "7018" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-input-images: - "250000" x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-input-images: - "249999" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29997825" x-ratelimit-reset-input-images: - 0s x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 4ms x-request-id: - req_06a43c0ee7f6401b90bbbef5d364d0e4 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"input\":[\" A Perspective on Explanations of Molecular\\n\\n Prediction Models\\n\\n\\nGeemi P. Wellawatte,\u2020 Heta A. Gandhi,\u2021 Aditi Seshadri,\u2021 and Andrew\\n\\n D. White\u2217,\u2021\\n\\n\\n \u2020Department of Chemistry, University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\n\\n\u2021Department of Chemical Engineering, University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\n\\n \ \xB6Vial Health Technology, Inc., San Francisco, CA 94111\\n\\n\\n \ E-mail: andrew.white@rochester.edu\\n\\n\\n\\n Abstract\\n\\n\\n \ Chemists can be skeptical in using deep learning (DL) in decision making, due to\\n\\n the lack of interpretability in \u201Cblack-box\u201D models. \ Explainable artificial intelligence\\n\\n (XAI) is a branch of AI which addresses this drawback by providing tools to interpret\\n\\n DL models and their predictions. We review the principles of XAI in the domain of\\n\\n chemistry and emerging methods for creating and evaluating explanations. Then we\\n\\n \ focus on methods developed by our group and their applications in predicting solubil-\\n\\n ity, blood-brain barrier permeability, and the scent of molecules. We show that XAI\\n\\n methods like chemical counterfactuals and descriptor explanations can explain DL pre-\\n\\n dictions while giving insight into structure-property relationships. Finally, we discuss\\n\\n how a two-step process of developing a black-box model and explaining predictions can\\n\\n \ uncover structure-property relationships.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 1Introduction\\n\\n\\nDeep learning (DL) is advancing the boundaries of computational chemistry because it can\\n\\naccurately model non-linear structure-function relationships.1\u20133 Applications of DL can be\\n\\nfound in a broad spectrum spanning from quantum computing4,5 to drug discovery6\u201310 to\\n\\nmaterials design.11,12 According to Kre 13, DL models can contribute to scientific discovery\\n\\nin three \u201Cdimensions\u201D - 1) as a \u2018computational microscope\u2019 to gain insight which are not\\n\\nattainable through experiments 2) as a \u2018resource of inspiration\u2019 to motivate scientific thinking\\n\\n3) as an \u2018agent of understanding\u2019 to uncover new observations. However, the rationale of\\n\\na DL prediction is not always apparent due to the model architecture consisting a large\\n\\nparameter count.14,15 DL models are thus often termed\u201Cblack box\u201D models. We can only\\n\\nreason about the input and output of an DL model, not the underlying cause that leads to\\n\\na specific prediction.\\n\\n It is routine in chemistry now for DL to exceed human level performance \u2014 humans are\\n\\nnot good at predicting solubility from structure for example161 \u2014 and so understanding how\\n\\na model makes predictions can guide hypotheses. This is in contrast to a topic like finding\\n\\na stop sign in an image, where there is little new to be learned about visual perception\\n\\nby explaining a DL model. However, the black box nature of DL has its own limitations.\\n\\nUsers are more likely to trust and use predictions from a model if they can understand why\\n\\nthe prediction was made.17 Explaining predictions can help developers of DL models ensure\\n\\nthe model is not learning spurious correlations.18,19 Two infamous examples are, 1)neural\\n\\nnetworks that learned to recognize horses by looking for a photographer\u2019s watermark20 and,\\n\\n2) neural networks that predicted a COVID-19 diagnoses by looking at the font choice\\n\\non medical images.21 As a result, there is an emerging regulatory framework for when any\\n\\ncomputer algorithms impact humans.22\u201324 Although we know of no examples yet in chemistry,\\n\\none can assume the use of AI in predicting toxicity, carcinogenicity, and environmental\\n\\npersistence will require rationale for the predictions due to regulatory consequences.\\n\\n \ 1there does happen to be one human solubility savant, participant 11, who matched machine performance\\n\\n\\n 2 \ EXplainable Artificial Intelligence (XAI) is a field of growing importance that aims to\\n\\nprovide model interpretations of DL predictions Three terms highly associated with XAI are,\\n\\ninterpretability, justifications and explainability. Miller 25 defines that interpretability of a\\n\\nmodel refers to the degree of human understandability intrinsic within the model. Murdoch\\n\\net al. 26 clarify that interpretability can be perceived as \u201Cknowledge\u201D which provide insight\\n\\nto a particular problem. Justifications are quantitative metrics tell the users \u201Cwhy the\\n\\nmodel should be trusted,\u201D like test error.27 Justifications are evidence which defend why a\\n\\nprediction is trustworthy.25 An \u201Cexplanation\u201D is a description on why a certain prediction was\\n\\nmade.9,28 Interpretability and explanation are often used interchangeably. Arrieta et al. 14\\n\\ndistinguish that interpretability is a passive characteristic of a model, whereas explainability\\n\\nis an active characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\n\\nNamely, an explanation is extra information that gives the context and a cause for one or\\n\\nmore \",\" a passive characteristic of a model, whereas explainability\\n\\nis an active characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\n\\nNamely, an explanation is extra information that gives the context and a cause for one or\\n\\nmore predictions.29 We adopt the same nomenclature in this perspective.\\n\\n Accuracy and interpretability are two attractive characteristics of DL models. However,\\n\\nDL models are often highly accurate and less interpretable.28,30 XAI provides a way to avoid\\n\\nthat trade-off in chemical property prediction. XAI can be viewed as a two-step process.\\n\\nFirst, we develop an accurate but uninterpretable DL model. Next, we add explanations to\\n\\npredictions. Ideally, if the DL model has correctly learned the input-output relations, then\\n\\nthe explanations should give insight into the underlying mechanism.\\n\\n In the remainder of this article, we review recent approaches for XAI of chemical property\\n\\nprediction while drawing specific examples from our recent XAI work.9,10,31 We show how\\n\\nin various systems these methods yield explanations that are consistent with known and\\n\\nmechanisms in structure-property relationships.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 3Theory\\n\\n\\nIn this work, we aim to assemble a common taxonomy for the landscape of XAI while\\n\\nproviding our perspectives. We utilized the vocabulary proposed by Das and Rad 32 to classify\\n\\nXAI. According to their classification, interpretations can be categorized as global or local\\n\\ninterpretations on the basis of \u201Cwhat is being explained?\u201D. For example, counterfactuals are\\n\\nlocal interpretations, as these can explain only a given instance. The second classification is\\n\\nbased on the relation between the model and the interpretation \u2013 is interpretability post-hoc\\n\\n(extrinsic) or intrinsic to the model?.32,33 An intrinsic XAI method is part of the model\\n\\nand is self-explanatory32 These are also referred to as white-box models to contrast them\\n\\nwith non-interpretable black box models.28 An extrinsic method is one that can be applied\\n\\npost-training to any model.33 Post-hoc methods found in the literature focus on interpreting\\n\\nmodels through 1) training data34 and feature attribution,35 2) surrogate models10 and, 3)\\n\\ncounterfactual9 or contrastive explanations.36\\n\\n Often, what is a \u201Cgood\u201D explanation and what are the required components of an ex-\\n\\nplanation are debated.32,37,38 Palacio et al. 29 state that the lack of a standard framework\\n\\nhas caused the inability to evaluate the interpretability of a model. In physical sciences,\\n\\nwe may instead consider if the explanations somehow reflect and expand our understanding\\n\\nof physical phenomena. For example, Oviedo et al. 39 propose that a model explanation\\n\\ncan be evaluated by considering its agreement with physical observations, which they term\\n\\n\u201Ccorrectness.\u201D For example, if an explanation suggests that polarity affects solubility of a\\n\\nmolecule, and the experimental evidence strengthen the hypothesis, then the explanation\\n\\nis assumed \u201Ccorrect\u201D. In instances where such mechanistic knowledge is sparse, expert bi-\\n\\nases and subjectivity can be used to measure the correctness.40 Other similar metrics of\\n\\ncorrectness such as \u201Cexplanation satisfaction scale\u201D can be found in the literature.41,42 In a\\n\\nrecent study, Humer et al. 43 introduced CIME an interactive web-based tool that allows the\\n\\nusers to inspect model explanations. The aim of this study is to bridge the gap between\\n\\nanalysis of XAI methods. Based on the above discussion, we identify that an agreed upon\\n\\n\\n \ 4evaluation metric is necessary in XAI. We suggest the following attributes can be used to\\n\\nevaluate explanations. However, the relative importance of each attribute may depend on\\n\\nthe application - actionability may not be as important as faithfulness when evaluating the\\n\\ninterpretability of a static physics based model. Therefore, one can select relative importance\\n\\nof each attribute based on the application.\\n\\n\\n \u2022 Actionable. Is it clear how we could change the input features to modify the output?\\n\\n\\n \ \u2022 Complete. Does the explanation completely account for the prediction? Did features\\n\\n not included in the explanation really contribute zero effect to the prediction?44\\n\\n\\n \u2022 Correct. Does the explanation agree with hypothesized or known underlying physical\\n\\n mechanism?39\\n\\n\\n \ \u2022 Domain Applicable. Does the explanation use language and concepts of domain ex-\\n\\n perts?\\n\\n\\n \u2022 Fidelity/Faithful. Does the explanation agree with the black box model?\\n\\n\\n \u2022 Robust. Does the explanation change significantly with small changes to the model or\\n\\n instance being explained?\\n\\n\\n \u2022 Sparse/Succinct. Is the explanation succinct?\\n\\n\\n \ We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the above\\n\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation method based on feature\\n\\nattribution, as they offer a complete explanation - each feature i\",\"nct?\\n\\n\\n We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the above\\n\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation method based on feature\\n\\nattribution, as they offer a complete explanation - each feature is assigned a fraction of\\n\\nthe prediction value.44,45 Completeness is a clearly measurable and well-defined metric, but\\n\\nyields explanations with many components. Yet Shapley values are not actionable nor sparse.\\n\\nThey are non-sparse as every feature has a non-zero attribution and not-actionable because\\n\\nthey do not provide a set of features which changes the outcome.46 Ribeiro et al. 35 proposed\\n\\na surrogate model method that aims to provide sparse/succinct explanations that have high\\n\\n\\n 5fidelity to the original model. In Wellawatte et al. 9 we argue that counterfactuals are \u201Cbet-\\n\\nter\u201D explanations because they are actionable and sparse. We highlight that, evaluation of\\n\\nexplanations is a difficult task because explanations are fundamentally for and by humans.\\n\\nTherefore, these evaluations are subjective, as they depend on \u201Ccomplex human factors and\\n\\napplication scenarios.\u201D37\\n\\n\\nSelf-explaining models\\n\\nA self-explanatory model is one that is intrinsically interpretable to an expert.47 Two com-\\n\\nmon examples found in the literature are linear regression models and decision trees (DT).\\n\\nIntrinsic models can be found in other XAI applications acting as surrogate models (proxy\\n\\nmodels) due to their transparent nature.48,49 A linear model is described by the equation\\n\\n1 where, W\u2019s are the weight parameters and x\u2019s are the input features associated with the\\n\\nprediction \u02C6y. Therefore, we observe that the weights can be used to derive a complete expla-\\n\\nnation of the model - trained weights quantify the importance of each feature.47 DT models\\n\\nare another type of self-explaining models which have been used in classification and high-\\n\\nthroughput screening tasks. Gajewicz et al. 50 used DT models to classify nanomaterials\\n\\nthat identify structural features responsible for surface activity. In another study by Han\\n\\net al. 51, a DT model was developed to filter compounds by their bioactivity based on the\\n\\nchemical fingerprints.\\n\\n\\n\\n \u02C6y = \u03A3iWixi (1)\\n\\n\\n Regularization techniques such as EXPO52 and RRR53 are designed to enhance the black-\\n\\nbox model interpretability.54 Although one can argue that \u201Csimplicity\u201D of models are posi-\\n\\ntively correlated with interpretability, this is based on how the interpretability is evaluated.\\n\\nFor example, Lipton 55 argue that, from the notion of \u201Csimulatability\u201D (the degree to which a\\n\\nhuman can predict the outcome based on inputs), self-explanatory linear models, rule-based\\n\\n\\n\\n \ 6systems, and DT\u2019s can be claimed uninterpretable. A human can predict the outcome given\\n\\nthe inputs only if the input features are interpretable. Therefore, a linear model which takes\\n\\nin non-descriptive inputs may not be as transparent. On the other hand, a linear model\\n\\nis not innately accurate as they fail to capture non-linear relationships in data, limiting is\\n\\napplicability. Similarly, a DT is a rule-based model and lacks physics informed knowledge.\\n\\nTherefore, an existing drawback is the trade-offbetween the degree of understandability and\\n\\nthe accuracy of a model. For example, an intrinsic model (linear regression or decision trees)\\n\\ncan be described through the trainable parameters, but it may fail to \u201Ccorrectly\u201D capture\\n\\nnon-linear relations in the data.\\n\\n\\nAttribution methods\\n\\n\\nFeature attribution methods explain black box predictions by assigning each input feature\\n\\na numerical value, which indicates its importance or contribution to the prediction. Feature\\n\\nattributions provide local explanations, but can be averaged or combined to explain multi-\\n\\nple instances. Atom-based numerical assignments are commonly referred to as heatmaps.56\\n\\nSheridan 57 describes an atom-wise attribution method for interpreting QSAR models. Re-\\n\\ncently, Rasmussen et al. 58 showed that Crippen logP models serve as a benchmark for\\n\\nheatmap approaches. Other most widely used feature attribution approaches in the litera-\\n\\nture are gradient based methods,59,60 Shapley Additive exPlanations (SHAP),44 and layer-\\n\\nwise relevance prorogation.61\\n\\n Gradient based approaches are based on the hypothesis that gradients for neural net-\\n\\nworks are analogous to coefficients for regression models.62 Class activation maps (CAM),63\\n\\ngradCAM,64 smoothGrad,,65 and integrated gradients62 are examples of this method. The\\n\\nmain idea behind feature attributions with gradients can be represented with equation \ 2.\\n\\n \u2206\u02C6f(\u20D7x) \u2248\u2202\u02C6f(\u20D7x) \ (2)\\n \u2206xi \ \u2202xi\\n\\n\\n\\n 7 \",\"represented with equation 2.\\n\\n \u2206\u02C6f(\u20D7x) \u2248\u2202\u02C6f(\u20D7x) (2)\\n \u2206xi \ \u2202xi\\n\\n\\n\\n 7 \u2206\u02C6f(\u20D7x) \ where \u02C6f(x) is the black-box model and are used as our attributions. The left- \u2206xi\\n\\nhand side of equation 2 says that we attribute each input feature xi by how much one unit\\n\\nchange in it would affect the output of \u02C6f(x). If \u02C6f(x) is a linear surrogate model, then this\\n\\nmethod reconciles with LIME.35 In DL models, \u2207xf(x), suffers from the shattered gradients\\n\\nproblem.62 This means directly computing the quantity leads to numeric problems. The\\n\\ndifferent gradient based approaches are mostly distinguishable based on how the gradient is\\n\\napproximated.\\n\\n Gradient based explanations have been widely used to interpret chemistry predictions.60,66\u201370\\n\\nMcCloskey et al. 60 used graph convolutional networks (GCNs) to predict protein-ligand\\n\\nbinding and explained the binding logic for these predictions using integrated gradients.\\n\\nPope et al. 66 and Jim\xB4enez-Luna et al. 67 show application of gradCAM and integrated gradi-\\n\\nents to explain molecular property predictions from trained graph neural networks (GNNs).\\n\\nSanchez-Lengeling et al. 68 present comprehensive, open-source XAI benchmarks to explain\\n\\nGNNs and other graph based models. They compare the performance of class activation\\n\\nmaps (CAM),63 gradCAM,64 smoothGrad,,65 integrated gradients62 and attention mecha-\\n\\nnisms for explaining outcomes of classification as well as regression tasks. They concluded\\n\\nthat CAM and integrated gradients perform well for graph based models. Another attempt\\n\\nat creating XAI benchmarks for graph models was made by Rao et al. 70. They compared\\n\\nthese gradient based methods to find subgraph importance when predicting activity cliffs\\n\\nand concluded that gradCAM and integrated gradients provided the most interpretability\\n\\nfor GNNs. The GNNExplainer69 is an approach for generating explanations (local and\\n\\nglobal) for graph based models. This method focuses on identifying which sub-graphs con-\\n\\ntribute most to the prediction by maximizing mutual information between the prediction\\n\\nand distribution of all possible sub-graphs. Ying et al. 69 show that GNNExplainer can be\\n\\nused to obtain model-agnostic explanations. SubgraphX is a similar method that explains\\n\\nGNN predictions by identifying important subgraphs.71\\n\\n \ Another set of approaches like DeepLIFT72 and Layerwise Relevance backPropagation73\\n\\n\\n\\n \ 8(LRP) are based on backpropagation of the prediction scores through each layer of the neu-\\n\\nral network. The specific backpropagation logic across various activation functions differs\\n\\nin these approaches, which means each layer must have its own implementation. Baldas-\\n\\nsarre and Azizpour 74 showed application of LRP to explain aqueous solubility prediction for\\n\\nmolecules.\\n\\n SHAP is a model-agnostic feature attribution method that is inspired from the game\\n\\ntheory concept of Shapley values.44,46 SHAP has been popularly used in explaining molecular\\n\\nprediction models.75\u201378 It\u2019s an additive feature contribution approach, which assumes that\\n\\nan explanation model is a linear combination of binary variables z. If the Shapley value\\nfor the ith feature is \u03D5i, then the explanation is \u02C6f(\u20D7x) = Pi \u03D5i(\u20D7x)zi(\u20D7x). Shapley values for\\n\\nfeatures are computed using Equation 3.79,80\\n\\n\\n\\n M\\n 1\\n \ \u03D5i(\u20D7x) = X \u02C6f (\u20D7z+i) \u2212\u02C6f (\u20D7z\u2212i) (3)\\n M\\n\\n \ Here \u20D7z is a fabricated example created from the original \u20D7x and a random perturbation \u20D7x\u2032.\\n\\n\u20D7z+i has the feature i from \u20D7x and \u20D7z\u2212i has the ith feature from \u20D7x\u2032. Some care should be taken\\n\\nin constructing \u20D7z when working with molecular descriptors to ensure that an impossible \u20D7z is\\n\\nnot sampled (e.g., high count of acid groups but no hydrogen bond donors). M is the sample\\n\\nsize of perturbations around \u20D7x. Shapley value computation is expensive, hence M is chosen\\n\\naccordingly. Equation 3 is an approximation and gives contributions with an expectation\\nterm as \u03D50 + Pi=1 \u03D5i(\u20D7x) = \u02C6f(\u20D7x).\\n\\n Visualization based feature attribution has also been used for molecular data. In com-\\n\\nputer science, saliency maps are a way to measure spatial feature contribution.81 Simply put,\\n\\nsaliency maps draw a connection between the model\u2019s neural fingerprint components (trained\\n\\nweights) and input features. Weber et al. 82 used saliency maps to build an explainable GCN\\n\\narchitecture that gives subgraph importance for small molecule activity prediction. On the\\n\\nother hand, similarity maps compare model predictions for two or more molecules based on\\n\\ntheir chemical fingerprints.83 Similarity maps provide atomic weights or predicte\",\"that gives subgraph importance for small molecule activity prediction. On the\\n\\nother hand, similarity maps compare model predictions for two or more molecules based on\\n\\ntheir chemical fingerprints.83 Similarity maps provide atomic weights or predicted probabil-\\n\\n\\n 9ity difference between the molecules by removing one atom at a time. These weights can\\n\\nthen be used to color the molecular graph and give a visual presentation. ChemInformatics\\n\\nModel Explorer (CIME) is an interactive web based toolkit which allows visualization and\\n\\ncomparison of different explanation methods for molecular property prediction models.84\\n\\n\\nSurrogate models\\n\\n\\nOne approach to explain black box predictions is to fit a self-explaining or interpretable\\n\\nmodel to the black box model, in the vicinity of one or a few specific examples. These are\\n\\nknown as surrogate models. Generally, one model per explanation is trained. However, if we\\n\\ncould find one surrogate model that explained the whole DL model, then we would simply\\n\\nhave a globally accurate interpretable model. This means that the black-box model is no\\n\\nlonger needed.79 In the work by White 79, a weighted least squares linear model is used as\\n\\nthe surrogate model. This model provides natural language based descriptor explanations by\\n\\nreplacing input features with chemically interpretable descriptors. This approach is similar\\n\\nto the concept-based explanations approach used by McGrath et al. 85, where human under-\\n\\nstandable concepts were used in place of input features in acquisition of chess knowledge in\\n\\nAlphaZero. Any of the self-explaining models detailed in the Self-explaining models section\\n\\ncan be used as a surrogate model.\\n\\n The most commonly used surrogate model based method is Locally Interpretable Model\\n\\nExplanations (LIME).35 LIME creates perturbations around the example of interest and fits\\n\\nan interpretable model to these local perturbations. Ribeiro et al. 35 mathematically define\\n\\nan explanation \u03BE for an example \u20D7x using Equation 4.\\n\\n\\n\\n \u03BE(\u20D7x) = arg min L(f, g, \u03C0x) + \u2126(g) (4)\\n g\u2208G\\n\\n \ Here f is the black box model and g \u2208G is the interpretable explanation model. G is\\n\\na class of potential interpretable models (e.g.: linear models). \u03C0x is a similarity measure\\n\\n\\n\\n 10between original input \u20D7x and it\u2019s perturbed input \u20D7x\u2032. In context of molecular data, this can\\n\\nbe a chemical similarity metric like Tanimoto86 similarity between fingerprints. The goal for\\n\\nLIME is to minimize the loss, L, such that f is closely approximated by g. \u2126is a parameter\\n\\nthat controls the complexity (sparsity) of g. Ribeiro et al. 35 termed the agreement (how low\\n\\nthe loss is) between f and g as the \u201Cfidelity\u201D.\\n\\n \ GraphLIME87 and LIMEtree88 are modifications to LIME as applicable to graph neural\\n\\nnetworks and regression trees, respectively. LIME has been used in chemistry previously,\\n\\nsuch as Whitmore et al. 89 who used LIME to explain octane number predictions of molecules\\n\\nfrom a random forest classifier. Mehdi and Tiwary 90 used LIME to explain thermodynamic\\n\\ncontributions of features. Gandhi and White 10 use an approach similar to GraphLIME,\\n\\nbut use chemistry specific fragmentation and descriptors to explain molecular property pre-\\n\\ndiction. Some examples are highlighted in the Applications section. \ In recent work by\\n\\nMehdi and Tiwary 90, a thermodynamic-based surrogate model approach was used to inter-\\n\\npret black-box models. The authors define an \u201Cinterpretation free energy\u201D which can be\\n\\nachieved by minimizing the surrogate model\u2019s uncertainty and maximizing simplicity.\\n\\n\\nCounterfactual explanations\\n\\n\\nCounterfactual explanations can be found in many fields such as statistics, mathematics and\\n\\nphilosophy.91\u201394 According to Woodward and Hitchcock 92, a counterfactual is an example\\n\\nwith minimum deviation from the initial instance but with a contrasting outcome. They\\n\\ncan be used to answer the question, \u201Cwhich smallest change could alter the outcome of an\\n\\ninstance of interest?\u201D While the difference between the two instances is based on the exis-\\n\\ntence of similar worlds in philosophy,95 a distance metric based on molecular similarity is\\n\\nemployed in XAI for chemistry. For example, in the work by Wellawatte et al. 9 distance\\n\\nbetween two molecules is defined as the Tanimoto distance96 between ECFP4 fingerprints.97\\n\\nAdditionally, Mohapatra et al. 98 introduced a chemistry-informed graph representation for\\n\\ncomputing macromolecular similarity. Contrastive explanations are peripheral to counterfac-\\n\\n\\n \ 11tual explanations. Unlike the counterfactual approach, contrastive approach employ a dual\\n\\noptimization method, which works by generating a similar and a dissimilar (counterfactuals)\\n\\nexample. Contrastive explanations can interpret the model by identifying contribution of\\n\\npresence \",\"nterfactual approach, contrastive approach employ a dual\\n\\noptimization method, which works by generating a similar and a dissimilar (counterfactuals)\\n\\nexample. Contrastive explanations can interpret the model by identifying contribution of\\n\\npresence and absence of subsets of features towards a certain prediction.36,99\\n\\n \ A counterfactual x\u2032 of an instance x is one with a dissimilar prediction \u02C6f(x) in classi-\\n\\nfication tasks. As shown in equation 5, counterfactual generation can be thought of as a\\n\\nconstrained optimization problem which minimizes the vector distance d(x, x\u2032) between the\\n\\nfeatures.9,100\\n\\n\\n \ minimize d(x, x\u2032)\\n (5)\\n \ such that \u02C6f(x) \u0338= \u02C6f(x\u2032)\\n\\n \ For regression tasks, equation 6 adapted from equation 5 can be used. Here, a counter-\\n\\nfactual is one with a defined increase or decrease in the prediction.\\n\\n\\n \ minimize d(x, x\u2032)\\n (6)\\n \ such that \u02C6f(x) \u2212\u02C6f(x\u2032) \u2265\u2206\\n\\n \ Counterfactuals explanations have become a useful tool for XAI in chemistry, as they\\n\\nprovide intuitive understanding of predictions and are able to uncover spurious relationships\\n\\nin training data.101 Counterfactuals create local (instance-level), actionable explanations.\\n\\nActionability of an explanation suggest which features can be altered to change the outcome.\\n\\nFor example, changing a hydrophobic functional group in a molecule to a hydrophilic group\\n\\nto increase solubility.\\n\\n Counterfactual generation is a demanding task as it requires gradient optimization over\\n\\ndiscrete features that represents a molecule. Recent work by Fu et al. 102 and Shen et al. 103\\n\\npresent two techniques which allow continuous gradient-based optimization. Although, these\\n\\nmethodologies are shown to circumvent the issue of discrete molecular optimization, counter-\\n\\nfactual explanation based model interpretation still remains unexplored compared to other\\n\\n\\n\\n 12post-hoc methods.\\n\\n \ CF-GNNExplainer104 is a counterfactual explanation generating method based on GN-\\n\\nNExplainer69 for graph data. This method generate counterfactuals by perturbing the input\\n\\ndata (removing edges in the graph), and keeping account of perturbations which lead to\\n\\nchanges in the output. However, this method is only applicable to graph-based models\\n\\nand can generate infeasible molecular structures. Another related work by Numeroso and\\n\\nBacciu 105 focus on generating counterfactual explanations for deep graph networks. Their\\n\\nmethod MEG (Molecular counterfactual Explanation Generator) uses a reinforcement learn-\\n\\ning based generator to create molecular counterfactuals (molecular graphs). While this\\n\\nmethod is able to generate counterfactuals through a multi-objective reinforcement learner,\\n\\nthis is not a universal approach and requires training the generator for each task.\\n\\n Work by Wellawatte et al. 9 present a model agnostic counterfactual generator MMACE\\n\\n(Molecular Model Agnostic Counterfactual Explanations) which does not require training\\n\\nor computing gradients. This method firstly populates a local chemical space through ran-\\n\\ndom string mutations of SELFIES106 molecular representations using the STONED algo-\\n\\nrithm.107 Next, the labels (predictions) of the molecules in the local space are generated\\n\\nusing the model that needs to be explained. Finally, the counterfactuals are identified and\\n\\nsorted by their similarities \u2013 Tanimoto distance96 between ECFP4 fingerprints.97 Unlike the\\n\\nCF-GNNExplainer104 and MEG105 methods, the MMACE algorithm ensures that generated\\n\\nmolecules are valid, owing to the surjective property of SELFIES. Additionally, the MMACE\\n\\nmethod can be applied to both regression and classification models. However, like most XAI\\n\\nmethods for molecular prediction, MMACE does not account for the chemical stability of\\n\\npredicted counterfactuals. To circumvent this drawback, Wellawatte et al. 9 propose an-\\n\\nother approach, which identift counterfactuals through a similarity search on the PubChem\\n\\ndatabase.108\\n\\n\\n\\n\\n\\n 13Similarity to adjacent fields\\n\\n\\nTangential examples to counterfactual explanations are adversarial training and matched\\n\\nmolecular pairs. Adversarial perturbations are used during training to deceive the model\\n\\nto expose the vulnerabilities of a model109,110 whereas counterfactuals are applied post-hoc.\\n\\nTherefore, the main difference between adversarial and counterfactual examples are in the\\n\\napplication, although both are derived from the same optimization problem.100 Grabocka\\n\\net al. 111 have developed a method named Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\n\\nwhich improves model robustness via exposure to adversarial examples. While there are\\n\\nconceptual disparities, we note that\",\"same optimization problem.100 Grabocka\\n\\net al. 111 have developed a method named Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\n\\nwhich improves model robustness via exposure to adversarial examples. While there are\\n\\nconceptual disparities, we note that the counterfactual and adversarial explanations are\\n\\nequivalent mathematical objects.\\n\\n Matched molecular pairs (MMPs) are pairs of molecules that differ structurally at only\\n\\none site by a known transformation.112,113 MMPs are widely used in drug discovery and\\n\\nmedicinal chemistry as these facilitate fast and easy understanding of structure-activity re-\\n\\nlationships.114\u2013116 Counterfactuals and MMP examples intersect if the structural change is\\n\\nassociated with a significant change in the properties. In the case the associated changes in\\n\\nthe properties are non-significant, the two molecules are known as bioisosteres.117,118 The con-\\n\\nnection between MMPs and adversarial training examples has been explored by van Tilborg\\n\\net al. 119. MMPs which belong to the counterfactual category are commonly used in outlier\\n\\nand activity cliff detection.113 This approach is analogous to counterfactual explanations,\\n\\nas the common objective is to uncover learned knowledge pertaining to structure-property\\n\\nrelationships.70\\n\\n\\nApplications\\n\\n\\nModel interpretation is certainly not new and a common step in ML in chemistry, but XAI for\\n\\nDL models is becoming more important60,66\u201369,73,88,104,105 Here we illustrate some practical\\n\\nexamples drawn from our published work on how model-agnostic XAI can be utilized to\\n\\n\\n\\n 14interpret black-box models and connect the explanations to structure-property relationships.\\n\\nThe methods are \u201CMolecular Model Agnostic Counterfactual Explanations\u201D (MMACE)9\\n\\nand \u201CExplaining molecular properties with natural language\u201D.10 Then we demonstrate how\\n\\ncounterfactuals and descriptor explanations can propose structure-property relationships in\\n\\nthe domain of molecular scent.31\\n\\n\\nBlood-brain barrier permeation prediction\\n\\n\\nThe passive diffusion of drugs from the blood stream to the brain is a critical aspect in drug\\n\\ndevelopment and discovery.120 Small molecule blood-brain barrier (BBB) permeation is a\\n\\nclassification problem routinely assessed with DL models.121,122 To explain why DL models\\n\\nwork, we trained two models a random forest (RF) model123 and a Gated Recurrent Unit\\n\\nRecurrent Neural Network (GRU-RNN). Then we explained the RF model with generated\\n\\ncounterfactuals explanations using the MMACE9 and the GRU-RNN with descriptor expla-\\n\\nnations.10 Both the models were trained on the dataset developed by Martins et al. 124. The\\n\\nRF model was implemented in Scikit-learn125 using Mordred molecular descriptors126 as the\\n\\ninput features. The GRU-RNN model was implemented in Keras.127 See Wellawatte et al. 9\\n\\nand Gandhi and White 10 for more details.\\n\\n \ According to the counterfactuals of the instance molecule in figure 1, we observe that the\\n\\nmodifications to the carboxylic acid group enable the negative example molecule to permeate\\n\\nthe BBB. Experimental findings by Fischer et al. 120 show that the BBB permeation of\\n\\nmolecules are governed by hydrophobic interactions and surface area. The carboxylic group is\\n\\na hydrophilic functional group which hinders hydrophobic interactions and addition of atoms\\n\\nenhances the surface area. This proves the advantage of using counterfactual explanations,\\n\\nas they suggest actionable modification to the molecule to make it cross the BBB.\\n\\n In Figure 2 we show descriptor explanations generated for Alprozolam, a molecule that\\n\\npermeates the BBB, using the method described by Gandhi and White 10. We see that\\n\\npredicted permeability is positively correlated with the aromaticity of the molecule, while\\n\\n\\n 15negatively correlated with the number of hydrogen bonds donors and acceptors. A similar\\n\\nstructure-property relationship for BBB permeability is proposed in more mechanistic stud-\\n\\nies.128\u2013130 The substructure attributions indicates a reduction in hydrogen bond donors and\\n\\nacceptors. These descriptor explanations are quantitative and interpretable by chemists.\\n\\nFinally, we can use a natural language model to summarize the findings into a written\\n\\nexplanation, as shown in the printed text in Figure 2.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 1: Counterfactuals of a molecule which cannot permeate the blood-brain barrier.\\nSimilarity is the Tanimoto similarity of ECFP4 fingerprints.131 Red indicates deletions and\\ngreen indicates substitutions and addition of atoms. Republished from Ref.9 with permission\\nfrom the Royal Society of Chemistry.\\n\\n\\n\\nSolubility prediction\\n\\n\\nSmall molecule solubility prediction is a classic cheminformatics regression challenge and is\\n\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\u2013136 In our previous\\n\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras to predict solubilities (log\\n\\nmolarity) of small molecules.127 The AqS\\n\\nMedia 0 from page 16's enriched description:\\n\\nThe image illustrates a series of molecular structures and their corresponding counterfactual explanations for a classification task, likely related to blood-brain barrier (BBB) permeation prediction. The key elements in the image are as follows:\\n\\n1. **Base Molecule (Leftmost Structure):**\\n - The base molecule is shown with a prediction score \\\\( f(x) = 0.000 \\\\), indicating it does not permeate the BBB.\\n \ - This molecule serves as the starting point for generating counterfactuals.\\n\\n2. **Counterfactual Molecules (Three Structures to the Right):**\\n - Each counterfactual molecule is derived from the base molecule with specific modifications.\\n - **Counterfactual 1:** \\n - Similarity = 0.80 (Tanimoto similarity based on ECFP4 fingerprints).\\n - \\\\( f(x) = 1.000 \\\\), indicating successful BBB permeation.\\n - A red marker highlights a deletion in the molecule.\\n \ - **Counterfactual 2:** \\n - Similarity = 0.77.\\n - \\\\( f(x) = 1.000 \\\\).\\n - Green markers indicate substitutions or additions to the molecule.\\n - **Counterfactual 3:** \\n - Similarity = 0.71.\\n - \\\\( f(x) = 1.000 \\\\).\\n - Green markers again indicate substitutions or additions.\\n\\n3. **Color Coding:**\\n - Red highlights deletions in the molecular structure.\\n - Green highlights substitutions or additions to the molecular structure.\\n\\n4. **Similarity Metric:**\\n - The Tanimoto similarity score quantifies the structural similarity between the base molecule and each counterfactual.\\n\\n5. **Scientific Insight:**\\n - The modifications (deletions, substitutions, or additions) to the base molecule are designed to alter its properties, enabling it to cross the BBB.\\n - This demonstrates the utility of counterfactual explanations in identifying actionable molecular changes to achieve a desired property.\\n\\nThis image is part of a study on counterfactual explanations in molecular property prediction, specifically for BBB permeation. It highlights how structural modifications can influence model predictions and provides insights into structure-property relationships.\",\"ssion challenge and is\\n\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\u2013136 In our previous\\n\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras to predict solubilities (log\\n\\nmolarity) of small molecules.127 The AqSolDB curated database137 was used to train the\\n\\nRNN model.\\n\\n In this task, counterfactuals are based on equation 6. Figure 3 illustrates the generated\\n\\nlocal chemical space and the top four counterfactuals. Based on the counterfactuals, we ob-\\n\\nserve that the modifications to the ester group and other heteroatoms play an important role\\n\\nin solubility. These findings align with known experimental and basic chemical intuition.134\\n\\nFigure 4 shows a quantitative measurement of how substructures are contributing to the pre-\\n\\n\\n\\n 16Figure 2: Descriptor explanations along with natural language explanation obtained for BBB\\npermeability of Alprozolam molecule. The green and red bars show descriptors that influ-\\nence predictions positively and negatively, respectively. Dotted yellow lines show significance\\nthreshold (\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. Molecular descriptors show molecule-level proper-\\nties that are important for the prediction. ECFP and MACCS descriptors indicate which\\nsubstructures influence model predictions. MACCS explanations lead to text explanations\\nas shown. Republished from Ref.10 with permission from authors. SMARTS annotations for\\nMACCS descriptors were created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\nCopyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n \ 17diction. For example, we see that adding acidic and basic groups as well as hydrogen bond\\n\\nacceptors, increases solubility. Substructure importance from ECFP97 and MACCS138 de-\\n\\nscriptors indicate that adding heteroatoms increases solubility, while adding rings structures\\n\\nmakes the molecule less soluble. Although these are established hypotheses, it is interesting\\n\\nto see they can be derived purely from the data via DL and XAI.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 3: Generated chemical space for solubility prediction using the RNN model. The\\nchemical space is a 2D projection of the pairwise Tanimoto similarities of the local coun-\\nterfactuals. Each data point is colored by solubility. Top 4 counterfactuals are shown here.\\nRepublished from Ref.9 with permission from the Royal Society of Chemistry.\\n\\n\\n\\nGeneralizing XAI \u2013 interpreting scent-structure relationships\\n\\n\\nIn this example, we show how non-local structure-property relationships can be learned with\\n\\nXAI across multiple molecules. Molecular scent prediction is a multi-label classification task\\n\\nbecause a molecule can be described by more than one scent. For example, the molecule\\n\\njasmone can be described as having \u2018jasmine,\u2019 \u2018woody,\u2019 \u2018floral,\u2019 and \u2019herbal\u2019 scents.139 The\\n\\nscent-structure relationship is not very well understood,140 although some relationships are\\n\\nknown. \ For example, molecules with an ester functional group are often associated with\\n\\n\\n 18Figure 4: Descriptor explanations for solubility prediction model. The green and red bars\\nshow descriptors that influence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\\nyellow lines show significance threshold (\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. The MACCS and\\nECFP descriptors indicate which substructures influence model predictions. MACCS sub-\\nstructures may either be present in the molecule as is or may represent a modification. ECFP\\nfingerprints are substructures in the molecule that affect the prediction. MACCS descriptor\\nare used to obtain text explanations as shown. Republished from Ref.10 with permission from\\nauthors. SMARTS annotations for MACCS descriptors were created using SMARTSviewer\\n(smartsview.zbh.uni-hamburg.de, Copyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) de-\\nveloped by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 19the \u2018fruity\u2019 scent. There are some exceptions though, like tert-amyl acetate which has a\\n\\n\u2018camphoraceous\u2019 rather than \u2018fruity\u2019 scent.140,141\\n\\n In Seshadri et al. 31, we trained a GNN model to predict the scent of molecules and utilized\\n\\ncounterfactuals9 and descriptor explanations10 to quantify scent-structure relationships. The\\n\\nMMACE method was modified to account for the multi-label aspect of scent prediction. This\\n\\nmodification defines molecules that differed from the instance molecule by only the selected\\n\\nscent as counterfactuals. For instance, counterfactuals of the jasmone molecule would be false\\n\\nfor the \u2018jasmine\u2019 scent but would still be positive for \u2018woody,\u2019 \u2018floral\u2019 and \u2018herbal\u2019 scents.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 5: Counterfactual for the 2,4 decadienal molecule. \ The counterfactual indicates\\nstructural changes to ethyl benzoate that would result in the model predicting the molecule\\nto not contain the \u2018fruity\u2019 scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual and\\n2,4 decadienal is also\\n\\nMedia 0 from page 16's enriched description:\\n\\nThe image illustrates a series of molecular structures and their corresponding counterfactual explanations for a classification task, likely related to blood-brain barrier (BBB) permeation prediction. The key elements in the image are as follows:\\n\\n1. **Base Molecule (Leftmost Structure):**\\n - The base molecule is shown with a prediction score \\\\( f(x) = 0.000 \\\\), indicating it does not permeate the BBB.\\n \ - This molecule serves as the starting point for generating counterfactuals.\\n\\n2. **Counterfactual Molecules (Three Structures to the Right):**\\n - Each counterfactual molecule is derived from the base molecule with specific modifications.\\n - **Counterfactual 1:** \\n - Similarity = 0.80 (Tanimoto similarity based on ECFP4 fingerprints).\\n - \\\\( f(x) = 1.000 \\\\), indicating successful BBB permeation.\\n - A red marker highlights a deletion in the molecule.\\n \ - **Counterfactual 2:** \\n - Similarity = 0.77.\\n - \\\\( f(x) = 1.000 \\\\).\\n - Green markers indicate substitutions or additions to the molecule.\\n - **Counterfactual 3:** \\n - Similarity = 0.71.\\n - \\\\( f(x) = 1.000 \\\\).\\n - Green markers again indicate substitutions or additions.\\n\\n3. **Color Coding:**\\n - Red highlights deletions in the molecular structure.\\n - Green highlights substitutions or additions to the molecular structure.\\n\\n4. **Similarity Metric:**\\n - The Tanimoto similarity score quantifies the structural similarity between the base molecule and each counterfactual.\\n\\n5. **Scientific Insight:**\\n - The modifications (deletions, substitutions, or additions) to the base molecule are designed to alter its properties, enabling it to cross the BBB.\\n - This demonstrates the utility of counterfactual explanations in identifying actionable molecular changes to achieve a desired property.\\n\\nThis image is part of a study on counterfactual explanations in molecular property prediction, specifically for BBB permeation. It highlights how structural modifications can influence model predictions and provides insights into structure-property relationships.\\n\\nMedia 0 from page 18's enriched description:\\n\\nThe image is a scientific visualization showing a 2D projection of chemical space for solubility prediction, generated using an RNN (Recurrent Neural Network) model. Key elements of the image include:\\n\\n1. **Scatter Plot:**\\n - The main plot displays a dense scatter of data points, each representing a molecule.\\n - The points are colored on a gradient scale, ranging from purple to yellow, corresponding to solubility values (log P values). The color bar on the left provides the legend for solubility values.\\n\\n2. **Molecular Counterfactuals:**\\n - Four molecular structures are highlighted as counterfactual examples, connected to specific points in the scatter plot with black lines.\\n - Each counterfactual is annotated with:\\n - A molecular structure diagram.\\n - A similarity score (e.g., \\\"Similarity = 0.82\\\").\\n \ - A qualitative solubility change (e.g., \\\"Increase (1)\\\" or \\\"Decrease (2)\\\").\\n\\n3. **Base Molecule:**\\n - A \\\"Base\\\" molecule is identified and labeled in the plot, serving as a reference point for the counterfactuals.\\n\\n4. **Chemical Space Representation:**\\n - The 2D projection is based on pairwise Tanimoto similarities of local counterfactuals, which measure structural similarity between molecules.\\n\\n5. **Purpose:**\\n - The visualization aims to explain solubility predictions by showing how structural modifications (counterfactuals) influence solubility, as derived from the RNN model.\\n\\nThis figure provides insights into the relationship between molecular structure and solubility, highlighting the interpretability of machine learning models in chemical property prediction.\",\"nal molecule. The counterfactual indicates\\nstructural changes to ethyl benzoate that would result in the model predicting the molecule\\nto not contain the \u2018fruity\u2019 scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual and\\n2,4 decadienal is also provided. Republished with permission from authors.31\\n\\n\\n \ The molecule 2,4-decadienal, which is known to have a \u2018fatty\u2019 scent, is analyzed in Fig-\\n\\nure 5.142,143 The resulting counterfactual, which has a shorter carbon chain and no carbonyl\\n\\ngroups, highlights the influence of these structural features on the \u2018fatty\u2019 scent of 2,4 deca-\\n\\ndienal. To generalize to other molecules, Seshadri et al. 31 applied the descriptor attribution\\n\\nmethod to obtain global explanations for the scents. The global explanation for the \u2018fatty\u2019\\n\\nscent was generated by gathering chemical spaces around many \u2018fatty\u2019 scented molecules.\\n\\nThe resulting natural language explanation is: \u201CThe molecular property \u201Cfatty scent\u201D can\\n\\nbe explained by the presence of a heptanyl fragment, two CH2 groups separated by four\\n\\n\\n 20bonds, and a C=O double bond, as well as the lack of more than one or two O atoms.\u201D31\\n\\nThe importance of a heptanyl fragment aligns with that reported in the literature, as \u2018fatty\u2019\\n\\nmolecules often have a long carbon chain.144 Furthermore, the importance of a C=O dou-\\n\\nble bond is supported by the findings reported by Licon et al. 145, where in addition to a\\n\\n\u201Clarger carbon-chain skeleton\u201D, they found that \u2018fatty\u2019 molecules also had \u201Caldehyde or acid\\n\\nfunctions\u201D.145 For the \u2018pineapple\u2019 scent, the following natural language explanation was ob-\\n\\ntained: \u201CThe molecular property \u201Cpineapple scent\u201D can be explained by the presence of ester,\\n\\nethyl/ether O group, alkene/ether O group, and C=O double bond, as well as the absence of\\n\\nan Aromatic atom.\u201D31 Esters, such as ethyl 2-methylbutyrate, are present in many pineap-\\n\\nple volatile compounds.146,147 The combination of a C=O double bond with an ether could\\n\\nalso correspond to an ester group. Additionally, aldehydes and ketones, which contain C=O\\n\\ndouble bonds, are also common in pineapple volatile compounds.146,148\\n\\n\\nDiscussion\\n\\n\\nWe have shown two post-hoc XAI applications based on molecular counterfactual expla-\\n\\nnations9 and descriptor explanations.10 These methods can be used to explain black-box\\n\\nmodels whose input is a molecule. These two methods can be applied for both classification\\n\\nand regression tasks. Note that the \u201Ccorrectness\u201D of the explanations strongly depends on\\n\\nthe accuracy of the black-box model.\\n\\n A molecular counterfactual is one with a minimal distance from a base molecular, but\\n\\nwith contrasting chemical properties. In the above examples, we used Tanimoto similar-\\n\\nity96 of ECFP4 fingreprints97 as distance, although this should be explored in the future.\\n\\nCounterfactual explanations are useful because they are represented as chemical structures\\n\\n(familiar to domain experts), sparse, and are actionable. A few other popular examples of\\n\\ncounterfactual on graph methods are GNNExplainer, MEG and CF-GNNExplainer.69,104,105\\n\\n The descriptor explanation method developed by Gandhi and White 10 fits a self-explaining\\n\\n\\n\\n 21surrogate model to explain the black-box model. This is similar to the GraphLIME87 method,\\n\\nalthough we have the flexibility to use explanation features other than subgraphs. Futher-\\n\\nmore, we show that natural language combined with chemical descriptor attributions can\\n\\ncreate explanations useful for chemists, thus enhancing the accessibility of DL in chemistry.\\n\\nLastly, we examined if XAI can be used beyond interpretation. Work by Seshadri et al. 31 use\\n\\nMMACE and surrogate model explanations to analyze the structure-property relationships\\n\\nof scent. They recovered known structure-property relationships for molecular scent purely\\n\\nfrom explanations, demonstrating the usefulness of a two step process: fit an accurate model\\n\\nand then explain it.\\n\\n Choosing among the plethora of XAI methods described here is still an open question.\\n\\nIt remains to be seen if there will ever be a consensus benchmark, since this field sits on\\n\\nthe intersection of human-machine interaction, machine learning, and philosophy (i.e., what\\n\\nconstitutes an explanation?). Our current advice is to consider first the audience \u2013 domain\\n\\nexperts or ML experts or non-experts \u2013 and what the explanations should accomplish. Are\\n\\nthey meant to inform data selection or model building, how a prediction is used, or how the\\n\\nfeatures can be changed to affect the outcome. The second consideration is what access you\\n\\nhave to the underlying model. The ability to have model derivatives or propagate gradients\\n\\nto the input to models informs the XAI method.\\n\\n\\nConclusion and outlook\\n\\n\\nWe should seek to explain molecular property prediction models because users are more\\n\\nlikely to trust explained predictions, and explanations can help assess if the model is learning\\n\\nt\",\"ut to models informs the XAI method.\\n\\n\\nConclusion and outlook\\n\\n\\nWe should seek to explain molecular property prediction models because users are more\\n\\nlikely to trust explained predictions, and explanations can help assess if the model is learning\\n\\nthe correct underlying chemical principles. We also showed that black-box modeling first,\\n\\nfollowed by XAI, is a path to structure-property relationships without needing to trade\\n\\nbetween accuracy and interpretability. However, XAI in chemistry has some major open\\n\\nquestions, that are also related to the black-box nature of the deep learning. Some are\\n\\n\\n\\n \ 22highlighted below:\\n\\n\\n \u2022 Explanation representation: How is an explanation presented \u2013 text, a molecule, attri-\\n\\n butions, a concept, etc?\\n\\n\\n \u2022 Molecular distance: \ in XAI approaches such as counterfactual generation, the \u201Cdis-\\n\\n \ tance\u201D between two molecules is minimized. Molecular distance is subjective. Possibil-\\n\\n ities are distance based on molecular properties, synthesis routes, and direct structure\\n\\n comparisons.\\n\\n\\n \u2022 Regulations: As black-box models move from research to industry, healthcare, and\\n\\n environmental settings, we expect XAI to become more important to explain decisions\\n\\n \ to chemists or non-experts and possibly be legally required. Explanations may need\\n\\n to be tuned for be for doctors instead of chemists or to satisfy a legal requirement.\\n\\n\\n \u2022 Chemical space: Chemical space is the set of molecules that are realizable; \u201Crealiz-\\n\\n able\u201D can be defined from purchasable to synthesizable to satisfied valences. What is\\n\\n most useful? Can an explanation consider nearby impossible molecules? How can we\\n\\n generate local chemical spaces centered around a specific molecule for finding counter-\\n\\n factuals or other instance explanations? \ Similarly, can \u201Cactivity cliffs\u201D be connected\\n\\n to explanations and the local chemical space.149\\n\\n\\n \u2022 Evaluating XAI : there is a lack of a systematic framework (quantitative or qualitative)\\n\\n to evaluate correctness and applicability of an explanation. Can there be a universal\\n\\n \ framework, or should explanations be chosen and evaluated based on the audience and\\n\\n domain? For example, work by Rasmussen et al. 58 attempts to focus on comparing\\n\\n feature attribution XAI methods via Crippen\u2019s logP scores.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 23Acknowledgements\\n\\n\\nResearch reported in this work was supported by the National Institute of General Medical\\n\\nSciences of the National Institutes of Health under award number R35GM137966. This work\\n\\nwas supported by the NSF under awards 1751471 and 1764415. We thank the Center for\\n\\nIntegrated Research Computing at the University of Rochester for providing computational\\n\\nresources.\\n\\n\\nReferences\\n\\n\\n \ (1) Choudhary, K.; DeCost, B.; Chen, C.; Jain, A.; Tavazza, F.; Cohn, R.; Park, C. W.;\\n\\n Choudhary, A.; Agrawal, A.; Billinge, S. J.; Holm, E.; Ong, S. P.; Wolverton, C.\\n\\n Recent advances and applications of deep learning methods in materials science. npj\\n\\n Computational Materials 2022, 8.\\n\\n\\n (2) Keith, J. 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The counterfactual indicates\\nstructural changes to ethyl benzoate that would result in the model predicting the molecule\\nto not contain the \u2018fruity\u2019 scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual and\\n2,4 decadienal is also provided. Republished with permission from authors.31\\n\\n\\n The molecule 2,4-decadienal, which is known to have a \u2018fatty\u2019 scent, is analyzed in Fig-\\n\\nure 5.142,143 The resulting counterfactual, which has a shorter carbon chain and no carbonyl\\n\\ngroups, highlights the influence of these structural features on the \u2018fatty\u2019 scent of 2,4 deca-\\n\\ndienal. To generalize to other molecules, Seshadri et al. 31 applied the descriptor attribution\\n\\nmethod to obtain global explanations for the scents. The global explanation for the \u2018fatty\u2019\\n\\nscent was generated by gathering chemical spaces around many \u2018fatty\u2019 scented molecules.\\n\\nThe resulting natural language explanation is: \u201CThe molecular property \u201Cfatty scent\u201D can\\n\\nbe explained by the presence of a heptanyl fragment, two CH2 groups separated by four\\n\\n\\n 20bonds, and a C=O double bond, as well as the lack of more than one or two O atoms.\u201D31\\n\\nThe importance of a heptanyl fragment aligns with that reported in the literature, as \u2018fatty\u2019\\n\\nmolecules often have a long carbon chain.144 Furthermore, the importance of a C=O dou-\\n\\nble bond is supported by the findings reported by Licon et al. 145, where in addition to a\\n\\n\u201Clarger carbon-chain skeleton\u201D, they found that \u2018fatty\u2019 molecules also had \u201Caldehyde or acid\\n\\nfunctions\u201D.145 For the \u2018pineapple\u2019 scent, the following natural language explanation was ob-\\n\\ntained: \u201CThe molecular property \u201Cpineapple scent\u201D can be explained by the presence of ester,\\n\\nethyl/ether O group, alkene/ether O group, and C=O double bond, as well as the absence of\\n\\nan Aromatic atom.\u201D31 Esters, such as ethyl 2-methylbutyrate, are present in many pineap-\\n\\nple volatile compounds.146,147 The combination of a C=O double bond with an ether could\\n\\nalso correspond to an ester group. Additionally, aldehydes and ketones, which contain C=O\\n\\ndouble bonds, are also common in pineapple volatile compounds.146,148\\n\\n\\nDiscussion\\n\\n\\nWe have shown two post-hoc XAI applications based on molecular counterfactual expla-\\n\\nnations9 and descriptor explanations.10 These methods can be used to explain black-box\\n\\nmodels whose input is a molecule. These two methods can be applied for both classification\\n\\nand regression tasks. Note that the \u201Ccorrectness\u201D of the explanations strongly depends on\\n\\nthe accuracy of the black-box model.\\n\\n A molecular counterfactual is one with a minimal distance from a base molecular, but\\n\\nwith contrasting chemical properties. In the above examples, we used Tanimoto similar-\\n\\nity96 of ECFP4 fingreprints97 as distance, although this should be explored in the future.\\n\\nCounterfactual explanations are useful because they are represented as chemical structures\\n\\n(familiar to domain experts), sparse, and are actionable. A few other popular examples of\\n\\ncounterfactual on graph methods are GNNExplainer, MEG and CF-GNNExplainer.69,104,105\\n\\n The descriptor explanation method developed by Gandhi and White 10 fits a self-explaining\\n\\n\\n\\n 21surrogate model to explain the black-box model. This is similar to the GraphLIME87 method,\\n\\nalthough we have the flexibility to use explanation features other than subgraphs. Futher-\\n\\nmore, we show that natural language combined with chemical descriptor attributions can\\n\\ncreate explanations useful for chemists, thus enhancing the accessibility of DL in chemistry.\\n\\nLastly, we examined if XAI can be used beyond interpretation. Work by Seshadri et al. 31 use\\n\\nMMACE and surrogate model explanations to analyze the structure-property relationships\\n\\nof scent. They recovered known structure-property relationships for molecular scent purely\\n\\nfrom explanations, demonstrating the usefulness of a two step process: fit an accurate model\\n\\nand then explain it.\\n\\n Choosing among the plethora of XAI methods described here is still an open question.\\n\\nIt remains to be seen if there will ever be a consensus benchmark, since this field sits on\\n\\nthe intersection of human-machine interaction, machine learning, and philosophy (i.e., what\\n\\nconstitutes an explanation?). Our current advice is to consider first the audience \u2013 domain\\n\\nexperts or ML experts or non-experts \u2013 and what the explanations should accomplish. Are\\n\\nthey meant to inform data selection or model building, how a prediction is used, or how the\\n\\nfeatures can be changed to affect the outcome. The second consideration is what access you\\n\\nhave to the underlying model. The ability to have model derivatives or propagate gradients\\n\\nto the input to models informs the XAI method.\\n\\n\\nConclusion and outlook\\n\\n\\nWe should seek to explain molecular property prediction models because users are more\\n\\nlikely to trust explained predictions, and explanations can help assess if the model is learning\\n\\nt\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6359" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/31UwW4bOQy95ysIXXoZB3Yar+Pe2qZoewzQAt3WhSFL9FiNRpqKkpsgyL+X1MT2 7G66lzFM6lHvUY98OANQzqpXoMxOZ9P1fnL9Zqn9z8/vP1x/uN7f6F35YpdfL2/iDfb2b9UIIm5+ oMkH1LmJjMPsYhjSJqHOKFVni8VsPp9ezWc10UWLXmBtnyeXcXIxvbiczGb8+wTcRWeQ+MQ3/gvw UL9CMVi84/C0OUQ6JNItcuxwiIMpeokoTeQo65BVc0qaGDKGyvphFQBWikrX6XS/4tBKfXn9sYGY 4N1d77ULeuMRXqfsts447eEjg713LQaDDSTcYiLIETrMu2gJdLCQ0eyC+1mQoBBaSeNQDfIOoU9o nZE2EcQtbLw2t5NNvIPaFmqg13yfKV4nfw8M6lhO/cvQ2GPK96Ma5/CJa+KdwdRnsI5MIeKb868I rOVA7NWoiomFVaStNrmwpMot6IGQ8LdIJrk+cxfGuXN4+z9AF/bR7xE6F1zHSXZEaLH2Rh/uxhcE lFNheMKa8VwOXKaDIO7Wk0aH3IlO37rQStc60FVufQ8h6YQJo3KNbJmrjZ20mFkxnNlePy9D3gSo pBRbdudT04UMX7x3FoHPlcQKGNEW9la9zjAFZzh6as5ko+V1x7UbwMC6jZDWhi1MbuO84wcTgrUG CTV5GEew174c6Rf2dhK3WkFXWmOrNOC6ylD6kQrlpvIqwcQ9JokeOzs52iShH4jtXE+DU4bZEuOd 3MGiegzs3jg4VBfrxOCDm8WyJfWRKipXtx0ln69UM0wR34V71o5rMjGhTNNyFR7Ho8fjUkjL5Ifi /SihQ4h5YCpD//0p83gccx9bFrWhf0HVlt1GuzUvGuKtwyNNOfaqZh/5+72uk/KPDaG4UNfndY63 WK+bvZxfDQXVaYON0peHbGaOfpSYT/9qnim5tmxK52m0k5TR/Ph2hL24Ou0waXc85aZnI+3/pfRc +UE/m2BU5Y/lTwl2aM8jtz7Z7LljCWXL/+nYsdeVsCJMe/bXmuc3yXtY3OrihwWs6J4ydmt+tFZm 1w1beNuvF8sLs9TT5WKhzh7PfgPfIHNMjgYAAA== headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38d2f81215df-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:32 GMT Server: - cloudflare Set-Cookie: - __cf_bm=Ny_4PEL4BuEDwpP87rFPIC1UP_MXWIABm0.YXHKJHQU-1771550851.03233-1.0.1.1-WCyrw4Dn7bJIkBtpDJgTW4IpJxsyrwsHCCYv2b0l2IHL0S_DY4tOx4jMbhjg11RrK2MwJWxWGAfwMHiQCDNtrmtkGD_cwYqt7E26EoVo015fd66Mw8W7OIKUHonU2MEX; HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026 01:57:32 GMT Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "1636" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998474" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_77da7bb6ba5d4d72af52c7ec07cfe4a1 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. 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This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\n---\\n\\n2021, 25, 1315\u20131360.\\n\\n\\n (9) Wellawatte, G. P.; Seshadri, A.; White, A. D. Model agnostic generation of counter-\\n\\n factual explanations for molecules. Chemical Science 2022, 13, 3697\u20133705.\\n\\n\\n(10) Gandhi, H. A.; White, A. D. Explaining structure-activity relationships using locally\\n\\n faithful surrogate models. chemrxiv 2022,\\n\\n\\n(11) Gormley, A. J.; Webb, M. A. Machine learning in combinatorial polymer chemistry.\\n\\n \ Nature Reviews Materials 2021,\\n\\n\\n(12) Gomes, C. P.; Fink, D.; Dover, R. B. V.; Gregoire, J. M. Computational sustainability\\n\\n meets materials science. Nature Reviews Materials 2021,\\n\\n\\n(13) On scientific understanding with artificial intelligence. Nature Reviews Physics 2022\\n\\n 4:12 2022, 4, 761\u2013769.\\n\\n\\n(14) Arrieta, A. B.; D\xB4\u0131az-Rodr\xB4\u0131guez, N.; Ser, J. D.; Bennetot, A.; Tabik, S.; Barbado, A.;\\n\\n Garcia, S.; Gil-Lopez, S.; Molina, D.; Benjamins, R.; Chatila, R.; Herrera, F. Explain-\\n\\n \ able Artificial Intelligence (XAI): Concepts, Taxonomies, Opportunities and Chal-\\n\\n lenges toward Responsible AI. Information Fusion 2019, 58, 82\u2013115.\\n\\n\\n(15) Murdoch, W. J.; Singh, C.; Kumbier, K.; Abbasi-Asl, R.; Yu, B. Interpretable machine\\n\\n learning: definitions, methods, and applications. ArXiv 2019, abs/1901.04592.\\n\\n\\n 25(16) Boobier, S.; Osbourn, A.; Mitchell, J. B. Can human experts predict solubility better\\n\\n than computers? Journal of cheminformatics 2017, 9, 1\u201314.\\n\\n\\n(17) Lee, J. D.; See, K. A. Trust in automation: Designing for appropriate reliance. Human\\n\\n Factors 2004, 46, 50\u201380.\\n\\n\\n(18) Bolukbasi, T.; Chang, K.-W.; Zou, J. Y.; Saligrama, V.; Kalai, A. T. Man is to com-\\n\\n puter programmer as woman is to homemaker? debiasing word embeddings. Advances\\n\\n \ in neural information processing systems 2016, 29.\\n\\n\\n(19) Buolamwini, J.; Gebru, T. Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in\\n\\n Commercial Gender Classification. Proceedings of the 1st Conference on Fairness,\\n\\n \ Accountability and Transparency. 2018; pp 77\u201391.\\n\\n\\n(20) Lapuschkin, S.; W\xA8aldchen, S.; Binder, A.; Montavon, G.; Samek, W.; M\xA8uller, K.-R.\\n\\n \ Unmasking Clever Hans predictors and assessing what machines really learn. Nature\\n\\n communications 2019, 10, 1\u20138.\\n\\n\\n(21) DeGrave, A. J.; Janizek, J. D.; Lee, S.-I. AI for radiographic COVID-19 detection\\n\\n \ selects shortcuts over signal. Nature Machine Intelligence 2021, 3, 610\u2013619.\\n\\n\\n(22) Goodman, B.; Flaxman, S. European Union regulations on algorithmic decision-\\n\\n \ making and a \u201Cright to explanation\u201D. AI Magazine 2017, 38, 50\u201357.\\n\\n\\n(23) ACT, A. I. European Commission. On Artificial Intelligence: A European Approach\\n\\n \ to Excellence and Trust. 2021, COM/2021/206.\\n\\n\\n(24) Blueprint for an AI Bill of Rights, The White House. 2022; https://www.whitehouse.\\n\\n gov/ostp/ai-bill-of-rights/.\\n\\n\\n(25) Miller, T. Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences. Ar-\\n\\n tificial intelligence 2019, 267, 1\u201338.\\n\\n\\n\\n \ 26(26) Murdoch, W. J.; Singh, C.; Kumbier, K.; Abbasi-Asl, R.; Yu, B. Definitions, meth-\\n\\n ods, and applications in interpretable machine learning. Proceedings of the National\\n\\n Academy of Sciences of the United States of America 2019, 116, 22071\u201322080.\\n\\n\\n(27) Gunning, D.; Aha, D. DARPA\u2019s Explainable Artificial Intelligence (XAI) Program.\\n\\n AI Magazine 2019, 40, 44\u201358.\\n\\n\\n(28) Biran, O.; Cotton, C. Explanation and justification in machine learning: A survey.\\n\\n \ IJCAI-17 workshop on explainable AI (XAI). 2017; pp 8\u201313.\\n\\n\\n(29) Palacio, S.; Lucieri, A.; Munir, M.; Ahmed, S.; Hees, J.; Dengel, A. Xai handbook:\\n\\n \ Towards a unified framework for explainable ai. Proceedings of the IEEE/CVF Inter-\\n\\n national Conference on Computer Vision. 2021; pp 3766\u20133775.\\n\\n\\n(30) Kuhn, D. R.; Kacker, R. N.; Lei, Y.; Simos, D. E. Combinatorial Methods for Ex-\\n\\n plainable AI. 2020 IEEE International Conference on Software Testing, Verification\\n\\n and Validation Workshops (ICSTW) 2020, 167\u2013170.\\n\\n\\n(31) Seshadri, A.; Gandhi, H. A.; Wellawatte, G. P.; White, A. D. Why does that molecule\\n\\n \ smell? ChemRxiv 2022,\\n\\n\\n(32) Das, A.; Rad, P. Opportunities and challenges in explainable artificial intelligence\\n\\n (xai): A survey. arXiv preprint arXiv:2006.11371 2020,\\n\\n\\n(33) Machlev, R.; Heistrene, L.; Perl, M.; Levy, K. Y.; Belikov, J.; Mannor, S.; Levron, Y.\\n\\n Explainable Artificial Intelligence (XAI) techniques for energy and power systems:\\n\\n Review, challenges and opportunities. Energy and AI 2022, 9, 100169.\\n\\n\\n(34) Koh, P. W.; Liang, P. Understanding black-box predictions via influence functions.\\n\\n \ International Conference on Machine Learning. 2017; pp 1885\u20131894.\\n\\n\\n(35) Ribeiro, M. T.; Singh, S.; Guestrin, C. \u201D Why should i trust you?\u201D Explaining the\\n\\n predictions of any classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international\\n\\n\\n 27 conference on knowledge discovery and data \\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6381" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/3VUTW/bMAy951cQvnQDnCLpB5Lslq7F0J6GbsOKLUWgyLTNRpYMSW4TFPnvo2Sn 8bb04iCkSL73+PE6AEgoSz5BIkvhZVWr4fXVTKjJnRTyp1+r0cPd5lf55XN+XsmXYpKkIcKsnlD6 fdSpNByHnoxu3dKi8BiyjieT8eXlaHo5jo7KZKhCWFH74YUZno3OLobjMf92gaUhiY5f/Oa/AK/x GyDqDDdsHqV7S4XOiQLZtn/ERmtUsCTCOXJeaJ+kB6c02qOOqF8XGmCRuKaqhN0u2LRIvpcIuJFo aw8Wc7SoGQpUjfLE7ODF2LVjjwrUwBu42dRKkBYrds6tp5wkCQW3XEUpKkI4fHiY335MgbRUTUa6 ANfYZ9y6FHIrKow5UxA6A1HXiqQIIrpT4DAgBxk52TjH9UiDZ4CRw8aDyaG25pliTgxAdBsacz01 LsLpTLmxUAlZkkZQKKwOQbEVXBs1QwoGb4V2tQi0tx2kLLOscnBym5VCXbAgitYIKxJtKW+5VkDH gN3WeawY/bcaZajfaSbJRwZBA4Tr+f3X+YmLFJlDwTqke1nA6D4bqNCXJjuiUKiYE6qsw4MabbHd I4jPK54F2ShhuQpmJDtluc0O+w0uqSi5XaWPAlNVG8uTw71jjWMbGIZYBxEOFNnoeVAs+tj9iE5K 0+j4n+FywqjyC/mSixWMwxu7jS+ZE9NQoZeOMrQdI9fIEljVgOLmBwt0YltUpi/JSas6v2E0V6RU gHkfHrrTRZK2c81Dis+Bw9JJYzHM92yhd/1lYAEaJ8Iu6kapnkNobXwLKazhY+fZvS2eMgW3beX+ CU1y0uTKJa++4zvAS+a8qZPo3fH3MS5489fOJpyoqv3SmzXGcuNJeyjitu5vSs99Pu28njGqnmM6 naVHUi4z7hAp17sSCd+1ErNeLN+gNxKCt9QcfKNBj/v/kI6lb/lz73tZ3k1/cEiJNW/J8jCrx55Z DHf3vWdvWkfAiUP7zNd06Qlt6EeGueBj1l7adpCX3LQiDDK1dzGvl5PZmZyJ0WwySQa7wR/TAxKb IAYAAA== headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38d2f8d6c6bb-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:32 GMT Server: - cloudflare Set-Cookie: - __cf_bm=B9EKy8MSpGCY32EmzzEb.YAhxh1w1g4DQ8HK24NT33U-1771550851.0377984-1.0.1.1-_JO8QMqP57eY4mqOrxCvjNx2h5glQyttg60GEILTPw_U.PgTzAdEA.NTZTVe_RSfAKPirM9gNfozcj2Y4B3F0ho2e.pBuS3V_3xgm.4FVqeqme5fdQJm.olbU.26GpQE; HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026 01:57:32 GMT Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "1693" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998478" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_8e17bc7bc0ce4c36bf616b0367185da5 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. 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This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\n---\\n\\n a passive characteristic of a model, whereas explainability\\n\\nis an active characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\n\\nNamely, an explanation is extra information that gives the context and a cause for one or\\n\\nmore predictions.29 We adopt the same nomenclature in this perspective.\\n\\n Accuracy and interpretability are two attractive characteristics of DL models. However,\\n\\nDL models are often highly accurate and less interpretable.28,30 XAI provides a way to avoid\\n\\nthat trade-off in chemical property prediction. XAI can be viewed as a two-step process.\\n\\nFirst, we develop an accurate but uninterpretable DL model. Next, we add explanations to\\n\\npredictions. Ideally, if the DL model has correctly learned the input-output relations, then\\n\\nthe explanations should give insight into the underlying mechanism.\\n\\n In the remainder of this article, we review recent approaches for XAI of chemical property\\n\\nprediction while drawing specific examples from our recent XAI work.9,10,31 We show how\\n\\nin various systems these methods yield explanations that are consistent with known and\\n\\nmechanisms in structure-property relationships.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 3Theory\\n\\n\\nIn this work, we aim to assemble a common taxonomy for the landscape of XAI while\\n\\nproviding our perspectives. We utilized the vocabulary proposed by Das and Rad 32 to classify\\n\\nXAI. According to their classification, interpretations can be categorized as global or local\\n\\ninterpretations on the basis of \u201Cwhat is being explained?\u201D. For example, counterfactuals are\\n\\nlocal interpretations, as these can explain only a given instance. The second classification is\\n\\nbased on the relation between the model and the interpretation \u2013 is interpretability post-hoc\\n\\n(extrinsic) or intrinsic to the model?.32,33 An intrinsic XAI method is part of the model\\n\\nand is self-explanatory32 These are also referred to as white-box models to contrast them\\n\\nwith non-interpretable black box models.28 An extrinsic method is one that can be applied\\n\\npost-training to any model.33 Post-hoc methods found in the literature focus on interpreting\\n\\nmodels through 1) training data34 and feature attribution,35 2) surrogate models10 and, 3)\\n\\ncounterfactual9 or contrastive explanations.36\\n\\n Often, what is a \u201Cgood\u201D explanation and what are the required components of an ex-\\n\\nplanation are debated.32,37,38 Palacio et al. 29 state that the lack of a standard framework\\n\\nhas caused the inability to evaluate the interpretability of a model. In physical sciences,\\n\\nwe may instead consider if the explanations somehow reflect and expand our understanding\\n\\nof physical phenomena. For example, Oviedo et al. 39 propose that a model explanation\\n\\ncan be evaluated by considering its agreement with physical observations, which they term\\n\\n\u201Ccorrectness.\u201D For example, if an explanation suggests that polarity affects solubility of a\\n\\nmolecule, and the experimental evidence strengthen the hypothesis, then the explanation\\n\\nis assumed \u201Ccorrect\u201D. In instances where such mechanistic knowledge is sparse, expert bi-\\n\\nases and subjectivity can be used to measure the correctness.40 Other similar metrics of\\n\\ncorrectness such as \u201Cexplanation satisfaction scale\u201D can be found in the literature.41,42 In a\\n\\nrecent study, Humer et al. 43 introduced CIME an interactive web-based tool that allows the\\n\\nusers to inspect model explanations. The aim of this study is to bridge the gap between\\n\\nanalysis of XAI methods. Based on the above discussion, we identify that an agreed upon\\n\\n\\n \ 4evaluation metric is necessary in XAI. We suggest the following attributes can be used to\\n\\nevaluate explanations. However, the relative importance of each attribute may depend on\\n\\nthe application - actionability may not be as important as faithfulness when evaluating the\\n\\ninterpretability of a static physics based model. Therefore, one can select relative importance\\n\\nof each attribute based on the application.\\n\\n\\n \u2022 Actionable. Is it clear how we could change the input features to modify the output?\\n\\n\\n \ \u2022 Complete. Does the explanation completely account for the prediction? Did features\\n\\n not included in the explanation really contribute zero effect to the prediction?44\\n\\n\\n \u2022 Correct. Does the explanation agree with hypothesized or known underlying physical\\n\\n mechanism?39\\n\\n\\n \ \u2022 Domain Applicable. Does the explanation use language and concepts of domain ex-\\n\\n perts?\\n\\n\\n \u2022 Fidelity/Faithful. Does the explanation agree with the black box model?\\n\\n\\n \u2022 Robust. Does the explanation change significantly with small changes to the model or\\n\\n instance being explained?\\n\\n\\n \u2022 Sparse/Succinct. Is the explanation succinct?\\n\\n\\n \ We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the above\\n\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation method based on feature\\n\\nattribution, as they offer a complete explanation - each feature i\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6340" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/3VUS28TMRC+91eM9tRKmyhJW4VwA4UDEkeQkAhKHXs2MfXaix+hoep/57M3TbZQ LvuYmW8e3zweL4gqraq3VMmdiLLtzGj5fiHMfPlepuulvf6p+HrGKR0Ovz9/We6rOiPc5gfL+Iwa SwccR+1sr5aeReTsdTqfT29vJ29up0XROsUmw7ZdHN240WwyuxlNp3gfgTunJQdYfMMv0WN55hSt 4geIJ/WzpOUQxJYhezaC0DuTJZUIQYcobKzqs1I6G9mWrO/u7n4EZ1f2cWWJVlVIbSv8YQXdqvrw 0BmhrdgYpnc+6kZLLQx9BNoYvWUrmS6/vvt4RTqQoMaLln85f09Ct6xIRGrFvbZbijsmxVIHEDM6 yjrvUGDgQK6Bndxpy2RYeJu1hZ9QUycQVyYjvDnABXdnk8vlp6uTnUZOvvMcS7LCKkogyufSVRaN CXnCau/MnnOy8ZcbhQh/xzzeUqNhXiPIno3rcgRhSUiZPFpImxSRKGiD45fBlp/6LOoSFqUCpVTG c+bPijwOgaIjHQPCsdKyiMb0eceBX5ohnb1WTKVHD7H4lCJlnhrnh3AUrVgY8OKahn0OqG3Q2x2i IENXWC8smEOhlDGiVoc29GS0HHdOBXi3tOEM8Rkv6XKTtIlnH6W6K0J0JPRsI7rOaDS5cyGOoseY IMbVmD7shUmoBQFfMh4BBYn4NPoeLSpFiI02Oh5qOi4OW7Qi/3mPtep/lGvhnUpAeQI0KL7/8m6T wtE2sxWSlNr26PGqqvvB9mx4LzCx6wDvnAd8OlnZp5XFCgyXw3OTgsi7aZMxA4Ww1sW+S3ktvx81 T6dFNG6L7m3CX9CqATdht8YpwKblpQvRdVXRPuH5vSx8erHDFRy1XVxHd88l3HQ2X/QOq/ONGahv 3hy1ETmaoWI2r19xuVaYXm3C4GpUEkvIaoCd3s5ORYiktDvrJheD2v9N6TX3ff0YjIGX/7o/K6Tk Did0fZ7818w85zv8P7MT1yXhKrDf47quo2af+6G4Ecn0J7IKB5yFdo2mbfOS6/5ONt16vpjJhZgs 5vPq4uniD+bJ6HgwBgAA headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38d2f86fcb6f-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:33 GMT Server: - cloudflare Set-Cookie: - __cf_bm=DWvUZeIxzJmWDXAuin_6RIW5ftihZlGdO1WpZ65MPBc-1771550851.0351903-1.0.1.1-BKbEQoaXlK.7HTZPP.53N99.dKdbgSbCM0C6nYZl4oOAgZYZaDYVtaifrzERxIu5WJDy9kqoYiXfcfinfwwP2ilmCLeSWOuou.vXxax1Gt_.xq75R6uumMWKKg3cZCZH; HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026 01:57:33 GMT Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "2124" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998482" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_8376dc0334a340538a1e5874b5b1b82b status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate an answer. Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n \\\"relevance_score\\\": 0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon pages 1-3: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\n---\\n\\n A Perspective on Explanations of Molecular\\n\\n Prediction Models\\n\\n\\nGeemi P. Wellawatte,\u2020 \ Heta A. Gandhi,\u2021 Aditi Seshadri,\u2021 and Andrew\\n\\n D. White\u2217,\u2021\\n\\n\\n \u2020Department of Chemistry, University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\n\\n\u2021Department of Chemical Engineering, University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\n\\n \xB6Vial Health Technology, Inc., San Francisco, CA 94111\\n\\n\\n E-mail: andrew.white@rochester.edu\\n\\n\\n\\n Abstract\\n\\n\\n \ Chemists can be skeptical in using deep learning (DL) in decision making, due to\\n\\n the lack of interpretability in \u201Cblack-box\u201D models. \ Explainable artificial intelligence\\n\\n (XAI) is a branch of AI which addresses this drawback by providing tools to interpret\\n\\n DL models and their predictions. We review the principles of XAI in the domain of\\n\\n chemistry and emerging methods for creating and evaluating explanations. Then we\\n\\n \ focus on methods developed by our group and their applications in predicting solubil-\\n\\n ity, blood-brain barrier permeability, and the scent of molecules. We show that XAI\\n\\n methods like chemical counterfactuals and descriptor explanations can explain DL pre-\\n\\n dictions while giving insight into structure-property relationships. Finally, we discuss\\n\\n how a two-step process of developing a black-box model and explaining predictions can\\n\\n \ uncover structure-property relationships.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 1Introduction\\n\\n\\nDeep learning (DL) is advancing the boundaries of computational chemistry because it can\\n\\naccurately model non-linear structure-function relationships.1\u20133 Applications of DL can be\\n\\nfound in a broad spectrum spanning from quantum computing4,5 to drug discovery6\u201310 to\\n\\nmaterials design.11,12 According to Kre 13, DL models can contribute to scientific discovery\\n\\nin three \u201Cdimensions\u201D - 1) as a \u2018computational microscope\u2019 to gain insight which are not\\n\\nattainable through experiments 2) as a \u2018resource of inspiration\u2019 to motivate scientific thinking\\n\\n3) as an \u2018agent of understanding\u2019 to uncover new observations. However, the rationale of\\n\\na DL prediction is not always apparent due to the model architecture consisting a large\\n\\nparameter count.14,15 DL models are thus often termed\u201Cblack box\u201D models. We can only\\n\\nreason about the input and output of an DL model, not the underlying cause that leads to\\n\\na specific prediction.\\n\\n It is routine in chemistry now for DL to exceed human level performance \u2014 humans are\\n\\nnot good at predicting solubility from structure for example161 \u2014 and so understanding how\\n\\na model makes predictions can guide hypotheses. This is in contrast to a topic like finding\\n\\na stop sign in an image, where there is little new to be learned about visual perception\\n\\nby explaining a DL model. However, the black box nature of DL has its own limitations.\\n\\nUsers are more likely to trust and use predictions from a model if they can understand why\\n\\nthe prediction was made.17 Explaining predictions can help developers of DL models ensure\\n\\nthe model is not learning spurious correlations.18,19 Two infamous examples are, 1)neural\\n\\nnetworks that learned to recognize horses by looking for a photographer\u2019s watermark20 and,\\n\\n2) neural networks that predicted a COVID-19 diagnoses by looking at the font choice\\n\\non medical images.21 As a result, there is an emerging regulatory framework for when any\\n\\ncomputer algorithms impact humans.22\u201324 Although we know of no examples yet in chemistry,\\n\\none can assume the use of AI in predicting toxicity, carcinogenicity, and environmental\\n\\npersistence will require rationale for the predictions due to regulatory consequences.\\n\\n \ 1there does happen to be one human solubility savant, participant 11, who matched machine performance\\n\\n\\n 2 \ EXplainable Artificial Intelligence (XAI) is a field of growing importance that aims to\\n\\nprovide model interpretations of DL predictions Three terms highly associated with XAI are,\\n\\ninterpretability, justifications and explainability. Miller 25 defines that interpretability of a\\n\\nmodel refers to the degree of human understandability intrinsic within the model. Murdoch\\n\\net al. 26 clarify that interpretability can be perceived as \u201Cknowledge\u201D which provide insight\\n\\nto a particular problem. Justifications are quantitative metrics tell the users \u201Cwhy the\\n\\nmodel should be trusted,\u201D like test error.27 Justifications are evidence which defend why a\\n\\nprediction is trustworthy.25 An \u201Cexplanation\u201D is a description on why a certain prediction was\\n\\nmade.9,28 Interpretability and explanation are often used interchangeably. Arrieta et al. 14\\n\\ndistinguish that interpretability is a passive characteristic of a model, whereas explainability\\n\\nis an active characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\n\\nNamely, an explanation is extra information that gives the context and a cause for one or\\n\\nmore \\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6365" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/3VUTW8bNxC9+1cM9pIEkARJtaqqNxcJkiA99FggCgSKHGkZc8kth+toYfi/95Fr WavWuawgztebN2/m8Yaosqb6nSpdq6Sb1k3f/7FRzjb8RfoTH3759Onj3V+r+4+W+/0pVJMcEfbf Wadz1EwHxHGywQ9mHVklzlkX6/VitZr/tloUQxMMuxx2bNP0NkyX8+XtdLHA73NgHaxmgcdX/CV6 LN8M0Rs+4Xk+Ob80LKKOjLezEx5jcPmlUiJWkvKpmlyMOvjEvqB+3HqibSVd06jYb/G0rT6cWqes V3vHdBeTPVhtlaPPCHLOHtlrprd/331+R1ZI0cGyM3QIuhM2FDy1MTxYY/2RLEJiGzmpTIlQOJBh bsmxij47vH3/5zsqXCCKjdXFb0LKmIi2skuqmd7sndL30304vSGvUhc5p4JFeIiWGQEQKdsIpUDs a5VRpthJIuUNdaL21tnU075H7IHjgE/ssU6SgQb6UfdoZ0DTqHsWkpZ1bn8MbkZfuCdQqLktkaWy 9dp1hkcdD+Um9B0Qcg51bg1o+Mxw8ZkVasdRFBkISyu5fcPHyKXlumuUpw4aiHmq5uyPsjE3o3PI cw8TNGQxwmsApEDePx0UYfNUHkAgI1ajGASMUgcGwFy1kPcjxFRbj1nk8lc0fLhqgpTO2RyocSqi HkvJUgjxkI8BlYLIKajN3EMlEDgIucil6PI0DEwryEkgq3hdtZAt1CoIU3co5TJbjh/QUR6GrrmB 4mNfQi9M5fx47nRWzxQ1W46FaDfwUttWhtl46Yo4BmGRCeRDyo59Fre0sIZOADa+BM+21WRYpGco mncCB84LtZhv/dN4/TBcyDFvv++cGxmUR6UhY178b8+Wp5dVd+EI5Hv5T2h1sN5KvcOxEVwerLWk 0FbF+oTvt3JSuqsrUSFR06ZdCvdcyi2Wm1+HhNXlio3Mq7M1AaMbGW5Xy8krKXcGcrZORnep0grj MaNYXL2XJlRnbLjY5jej3v8P6bX0Q/+Y3SjLT9NfDDpvMmBddPaaW+R86X/m9sJ1AVwJxwfc712y HPM8sFaqc8MRrqSXxM0OQzvmrbfDJT60u/VmqTdqvlmvq5unm38B0iw1O5IGAAA= headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38d2fb968075-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:33 GMT Server: - cloudflare Set-Cookie: - __cf_bm=s8_3naCfn4Bv7wQy8Ans.zGkGRXKsNKAmDuZYnVf.SI-1771550851.037279-1.0.1.1-YMgqdByy1QDjRn8tqnvSb.qQ0jMxJ6n34ugBChBWSW8nls4l93iKxspsBDSYYS3ePyorjQlGseB2gUf_Upor9nARNE5KxUcsmlaEe1KQE2VEIUyhtPBrTIJLeuaxZi.0; HttpOnly; Secure; Path=/; Domain=api.openai.com; Expires=Fri, 20 Feb 2026 01:57:33 GMT Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "2261" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998475" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_38a2131b32d947e28826674d20f90ba1 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. 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This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\n---\\n\\nnterfactual approach, contrastive approach employ a dual\\n\\noptimization method, which works by generating a similar and a dissimilar (counterfactuals)\\n\\nexample. Contrastive explanations can interpret the model by identifying contribution of\\n\\npresence and absence of subsets of features towards a certain prediction.36,99\\n\\n A counterfactual x\u2032 of an instance x is one with a dissimilar prediction \u02C6f(x) in classi-\\n\\nfication tasks. As shown in equation 5, counterfactual generation can be thought of as a\\n\\nconstrained optimization problem which minimizes the vector distance d(x, x\u2032) between the\\n\\nfeatures.9,100\\n\\n\\n minimize \ d(x, x\u2032)\\n (5)\\n \ such that \u02C6f(x) \u0338= \u02C6f(x\u2032)\\n\\n \ For regression tasks, equation 6 adapted from equation 5 can be used. Here, a counter-\\n\\nfactual is one with a defined increase or decrease in the prediction.\\n\\n\\n \ minimize d(x, x\u2032)\\n (6)\\n \ such that \u02C6f(x) \u2212\u02C6f(x\u2032) \u2265\u2206\\n\\n \ Counterfactuals explanations have become a useful tool for XAI in chemistry, as they\\n\\nprovide intuitive understanding of predictions and are able to uncover spurious relationships\\n\\nin training data.101 Counterfactuals create local (instance-level), actionable explanations.\\n\\nActionability of an explanation suggest which features can be altered to change the outcome.\\n\\nFor example, changing a hydrophobic functional group in a molecule to a hydrophilic group\\n\\nto increase solubility.\\n\\n Counterfactual generation is a demanding task as it requires gradient optimization over\\n\\ndiscrete features that represents a molecule. Recent work by Fu et al. 102 and Shen et al. 103\\n\\npresent two techniques which allow continuous gradient-based optimization. Although, these\\n\\nmethodologies are shown to circumvent the issue of discrete molecular optimization, counter-\\n\\nfactual explanation based model interpretation still remains unexplored compared to other\\n\\n\\n\\n 12post-hoc methods.\\n\\n \ CF-GNNExplainer104 is a counterfactual explanation generating method based on GN-\\n\\nNExplainer69 for graph data. This method generate counterfactuals by perturbing the input\\n\\ndata (removing edges in the graph), and keeping account of perturbations which lead to\\n\\nchanges in the output. However, this method is only applicable to graph-based models\\n\\nand can generate infeasible molecular structures. Another related work by Numeroso and\\n\\nBacciu 105 focus on generating counterfactual explanations for deep graph networks. Their\\n\\nmethod MEG (Molecular counterfactual Explanation Generator) uses a reinforcement learn-\\n\\ning based generator to create molecular counterfactuals (molecular graphs). While this\\n\\nmethod is able to generate counterfactuals through a multi-objective reinforcement learner,\\n\\nthis is not a universal approach and requires training the generator for each task.\\n\\n Work by Wellawatte et al. 9 present a model agnostic counterfactual generator MMACE\\n\\n(Molecular Model Agnostic Counterfactual Explanations) which does not require training\\n\\nor computing gradients. This method firstly populates a local chemical space through ran-\\n\\ndom string mutations of SELFIES106 molecular representations using the STONED algo-\\n\\nrithm.107 Next, the labels (predictions) of the molecules in the local space are generated\\n\\nusing the model that needs to be explained. Finally, the counterfactuals are identified and\\n\\nsorted by their similarities \u2013 Tanimoto distance96 between ECFP4 fingerprints.97 Unlike the\\n\\nCF-GNNExplainer104 and MEG105 methods, the MMACE algorithm ensures that generated\\n\\nmolecules are valid, owing to the surjective property of SELFIES. Additionally, the MMACE\\n\\nmethod can be applied to both regression and classification models. However, like most XAI\\n\\nmethods for molecular prediction, MMACE does not account for the chemical stability of\\n\\npredicted counterfactuals. To circumvent this drawback, Wellawatte et al. 9 propose an-\\n\\nother approach, which identift counterfactuals through a similarity search on the PubChem\\n\\ndatabase.108\\n\\n\\n\\n\\n\\n 13Similarity to adjacent fields\\n\\n\\nTangential examples to counterfactual explanations are adversarial training and matched\\n\\nmolecular pairs. Adversarial perturbations are used during training to deceive the model\\n\\nto expose the vulnerabilities of a model109,110 whereas counterfactuals are applied post-hoc.\\n\\nTherefore, the main difference between adversarial and counterfactual examples are in the\\n\\napplication, although both are derived from the same optimization problem.100 Grabocka\\n\\net al. 111 have developed a method named Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\n\\nwhich improves model robustness via exposure to adversarial examples. While there are\\n\\nconceptual disparities, we note that\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6325" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/31UTW/jRgy951cQOrWAHdhuUse9pdlPtMmpWLSoFwY9oiRuRjPCcEabNMh/X47k xEqbLWDYMB8f+UgO+XACUHBZ/AKFaTCatrPzN79usF2m93+5D7+/WS4+4O1vq/XFp5ufub1ZFrPM 8PsvZOIT69R45VFk70bYBMJIOepyvV6eny8uzlcD0PqSbKbVXZyf+flqsTqbL5f6eyA2ng2Jevyt fwEehu8s0ZV0p+bF7MnSkgjWpLYnJzUGb7OlQBGWiC4WsyNovIvkBtUPWwewLSS1LYb7rZq2xR8N Ad0ZCl2EksUkERIwPikrVGhiQqsOnUWHuVQB1A9E7y2wg7cZYYd7S3AZIldsWAkflW0t1+QMwQ9/ Xn78ESofoFWhJlkM0AUq2eSAMHRHTkG9ALkVja2w77kkzRATR+5pBjh4D4nYCddNlAz7kT8JKDOQ ZJqsU0M41XTProavDaux0hGlkCtEB3sCtFomlTmnztTVBD5FHSypoKv/aQK73tueQCukoDZNQHeY 34PAV46N9rKqNLKLU2WwvwffRW75n8w4iDlkVt0+czJivUE7y4XqOA3NLfX0UsEpXFNsfClg+Zbg +vry6i2gK+Hq3fz9zc1hLhQANUGj7bK5ZVppnsNE9ctJq4ZB/RhuT9lj6O8ca+clshlyYNdZNsMs tHF7r4xAtbZV8kCzh7H5MeprGNRCRLk9jLidyo4Nicoj20FyxveqV7oU2CfRiHYsteEuNxxi0Iqy ohIjDlm4zQ+FlFtSyK0qM+yrw5vYU4M9+3C6LWbj09eY1OeO7sT4QHkFNlv3ON2XQFUSzOvqkrUT AJ3zcVSUN/XzAXl83k3ra5Wzl39Ri0pVS7PT6yB6KnQPJfquGNBH/f483ID0Yq0LDdR2cRf9LQ3p lquLszFgcTw7E/jspwMaVaOdAqv17JWQu5IispXJISkMmobKCVfP1HMRmEr2R2xxMqn9v5JeCz/W rwOaRPlu+CNgDHX6bnfHNXrNLVA+zd9ze+71ILgQCr0e3F1kCnkeJVWY7Hg1C7mXSO1Oh1brUdRt HE5n1e3Wm5XZ4GKzXhcnjyffAOGU9JRDBgAA headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38de7aeac6bb-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:34 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "1451" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998484" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_f1bafa3693d141dba40ed361aeac7cc1 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. 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T.; Singh, S.; Guestrin, C. \u201D Why should i trust you?\u201D Explaining the\\n\\n predictions of any classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international\\n\\n\\n 27 \ conference on knowledge discovery and data mining. San Diego, CA, USA, 2016; pp\\n\\n 1135\u20131144.\\n\\n\\n(36) Dhurandhar, A.; Chen, P.-Y.; Luss, R.; Tu, C.-C.; Ting, P.; Shanmugam, K.; Das, P.\\n\\n Explanations based on the missing: Towards contrastive explanations with pertinent\\n\\n \ negatives. Advances in neural information processing systems 2018, 31.\\n\\n\\n(37) Jin, W.; Li, X.; Hamarneh, G. Evaluating Explainable AI on a Multi-Modal Medical\\n\\n \ Imaging Task: Can Existing Algorithms Fulfill Clinical Requirements? Proceedings of\\n\\n the AAAI Conference on Artificial Intelligence 2022, 36, 11945\u201311953.\\n\\n\\n(38) Zhang, Y.; Xu, F.; Zou, J.; Petrosian, O. L.; Krinkin, K. V. XAI Evaluation: Evalu-\\n\\n ating Black-Box Model Explanations for Prediction. 2021 II International Conference\\n\\n on Neural Networks and Neurotechnologies (NeuroNT). 2021; pp 13\u201316.\\n\\n\\n(39) Oviedo, F.; Ferres, J. L.; Buonassisi, T.; Butler, K. T. Interpretable and Explain-\\n\\n able Machine Learning for Materials Science and Chemistry. Accounts of Materials\\n\\n Research 2022, 3, 597\u2013607.\\n\\n\\n(40) Yalcin, O.; Fan, X.; Liu, S. Evaluating the correctness of explainable AI algorithms\\n\\n for classification. arXiv preprint arXiv:2105.09740 2021,\\n\\n\\n(41) Hoffman, R. R.; Mueller, S. T.; Klein, G.; Litman, J. Metrics for Explainable AI:\\n\\n Challenges and Prospects. 2018,\\n\\n\\n(42) Mohseni, S.; Zarei, N.; Ragan, E. D. A Multidisciplinary Survey and Framework for\\n\\n \ Design and Evaluation of Explainable AI Systems. 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Journal of Chemical Information and Modeling 2022, 62,\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6357" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/41U224TMRB971eM/ATSJmrSlqS8cZGAFy4CBIJUkWNPdk289tb2BkLVf+d4NyFb KBIve5mZM3PmenNCJIwWj0moSiZVN3b0/OmldBdfXr94e512n5qzR282797O7Mdnz57sHokiI/zq G6t0QI2VB46T8a5Xq8AycfY6mc0mFxen84uzTlF7zTbDyiaNzv1oejo9H00meO+BlTeKIyy+4pfo pntmik7zD4hPi4Ok5hhlyZAdjCAM3maJkDGamKRLojgqlXeJXcf6ZuGIFiK2dS3DbgHRQnyomPiH 4tAkskBH2spgfBsp8JoDOxAj6TTF1GrDWWxzlpQ8cI2VxsmVZZIhmbVRRloyCGitKTOWHnx+8uph AZmywLuSak6V17Eg3krbylw+/OQIsmmsUb0EAFobtjqC1YZJVVyDXdgVVCN8QJxIUZkco0fXrAFG 9FqWiDOmVwky13v77sMmkneUqxFkTGbLPX13YLBG89rAvYVZtQNiOaHQBE5dprVUlXFMlmVwXaT3 DaucPCVWlTPXLe9Za8gj/FAKDGAeA7gMXLYWRf7Zhaa1D8MIxpq06+PmAQtoOOtRZBcH1UO5UXIb PVWmrFDrCi0Z00v/nbccCkqDrmoPOs4naoLfGg0caRMwyKC3Ns50JPya0ChC2igg2gCIwafbervF dy03XfQ/Ut+nhBfo3K1S5g8WJiBs7kzfh86wxVSHPKc6W44XoujnEpOFmUBDl1HBLs/nbOFuh8OM mWyjzLvkWmsHCumQYd/KvEZXe83t78WxvkT+q/gHVOQKxGqJ1Y3YYyxJTL4RnfYWz6tuQds7Oyfg qG7SMvkNd+Ems8msdyiON2Ggnk722gSOdqCYn82Le1wuNYpobBxsuVAoPesj9ngSJPbKDxQng8T/ 5nOf7z559PN/3B8VSnGDsVseG3yfWeB8NP9l9rvQHWEROWxxCpfJcMjNwITK1vb3TMRdTFwv0bEy D5rpj9q6WarV9PLyUs/nM3Fye/ILx2w2cd0FAAA= headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38e24bf58075-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:35 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "1502" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998481" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_39d98d0b8e5b466995b9d65581694e4b status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. 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This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\n---\\n\\nut to models informs the XAI method.\\n\\n\\nConclusion and outlook\\n\\n\\nWe should seek to explain molecular property prediction models because users are more\\n\\nlikely to trust explained predictions, and explanations can help assess if the model is learning\\n\\nthe correct underlying chemical principles. We also showed that black-box modeling first,\\n\\nfollowed by XAI, is a path to structure-property relationships without needing to trade\\n\\nbetween accuracy and interpretability. However, XAI in chemistry has some major open\\n\\nquestions, that are also related to the black-box nature of the deep learning. Some are\\n\\n\\n\\n \ 22highlighted below:\\n\\n\\n \u2022 Explanation representation: How is an explanation presented \u2013 text, a molecule, attri-\\n\\n butions, a concept, etc?\\n\\n\\n \u2022 Molecular distance: \ in XAI approaches such as counterfactual generation, the \u201Cdis-\\n\\n \ tance\u201D between two molecules is minimized. Molecular distance is subjective. Possibil-\\n\\n ities are distance based on molecular properties, synthesis routes, and direct structure\\n\\n comparisons.\\n\\n\\n \u2022 Regulations: As black-box models move from research to industry, healthcare, and\\n\\n environmental settings, we expect XAI to become more important to explain decisions\\n\\n \ to chemists or non-experts and possibly be legally required. Explanations may need\\n\\n to be tuned for be for doctors instead of chemists or to satisfy a legal requirement.\\n\\n\\n \u2022 Chemical space: Chemical space is the set of molecules that are realizable; \u201Crealiz-\\n\\n able\u201D can be defined from purchasable to synthesizable to satisfied valences. What is\\n\\n most useful? Can an explanation consider nearby impossible molecules? How can we\\n\\n generate local chemical spaces centered around a specific molecule for finding counter-\\n\\n factuals or other instance explanations? \ Similarly, can \u201Cactivity cliffs\u201D be connected\\n\\n to explanations and the local chemical space.149\\n\\n\\n \u2022 Evaluating XAI : there is a lack of a systematic framework (quantitative or qualitative)\\n\\n to evaluate correctness and applicability of an explanation. Can there be a universal\\n\\n \ framework, or should explanations be chosen and evaluated based on the audience and\\n\\n domain? For example, work by Rasmussen et al. 58 attempts to focus on comparing\\n\\n feature attribution XAI methods via Crippen\u2019s logP scores.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 23Acknowledgements\\n\\n\\nResearch reported in this work was supported by the National Institute of General Medical\\n\\nSciences of the National Institutes of Health under award number R35GM137966. This work\\n\\nwas supported by the NSF under awards 1751471 and 1764415. We thank the Center for\\n\\nIntegrated Research Computing at the University of Rochester for providing computational\\n\\nresources.\\n\\n\\nReferences\\n\\n\\n \ (1) Choudhary, K.; DeCost, B.; Chen, C.; Jain, A.; Tavazza, F.; Cohn, R.; Park, C. W.;\\n\\n Choudhary, A.; Agrawal, A.; Billinge, S. J.; Holm, E.; Ong, S. P.; Wolverton, C.\\n\\n Recent advances and applications of deep learning methods in materials science. npj\\n\\n Computational Materials 2022, 8.\\n\\n\\n (2) Keith, J. A.; Vassilev-Galindo, V.; Cheng, B.; Chmiela, S.; Gastegger, M.; M\xA8uller, K.-\\n\\n R.; Tkatchenko, A. Combining Machine Learning and Computational Chemistry for\\n\\n Predictive Insights Into Chemical Systems. Chemical Reviews 2021, 121, 9816\u20139872,\\n\\n PMID: 34232033.\\n\\n\\n (3) Goh, G. B.; Hodas, N. O.; Vishnu, A. Deep learning for computational chemistry.\\n\\n Journal of Computational Chemistry 2017, 38, 1291\u20131307.\\n\\n\\n (4) Deringer, V. L.; Caro, M. A.; Cs\xB4anyi, G. Machine Learning Interatomic Potentials as\\n\\n Emerging Tools for Materials Science. Advanced Materials 2019, 31, 1902765.\\n\\n\\n (5) Faber, F. A.; Hutchison, L.; Huang, B.; Gilmer, J.; Schoenholz, S. S.; Dahl, G. E.;\\n\\n Vinyals, O.; Kearnes, S.; Riley, P. F.; von Lilienfeld, O. A. Prediction Errors of Molec-\\n\\n \ ular Machine Learning Models Lower than Hybrid DFT Error. Journal of Chemical\\n\\n \ Theory and Computation 2017, 13, 5255\u20135264, PMID: 28926232.\\n\\n\\n\\n \ 24 (6) Duch, W.; Swaminathan, K.; Meller, J. Artificial Intelligence Approaches for Rational\\n\\n Drug Design and Discovery. Current Pharmaceutical Design 2007, 13, 1497\u20131508.\\n\\n\\n (7) Dara, S.; Dhamercherla, S.; Jadav, S. S.; Babu, C. M.; Ahsan, M. J.; darasuresh, S. D.;\\n\\n Dara, S. Machine Learning in Drug Discovery: A Review. Artificial Intelligence Review\\n\\n 123, 55, 1947\u20131999.\\n\\n\\n (8) Gupta, R.; Srivastava, D.; Sahu, M.; Tiwari, S.; Ambasta, R. K.; Kumar, P. Artifi-\\n\\n \ cial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for drug discovery.\\n\\n Molecular diversity 2021, 25, 1315\u20131360.\\n\\n\\n (9) Wellawatte, G. P.; Seshadri, A.; White, A. D. Model agnostic generation of counter-\\n\\n factual explanations for molecules. Chemical Science 2022, 13, 3697\u20133705.\\n\\n\\n(10) Gandhi, H. A.; White, A. D. Explaining structure-ac\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6368" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/3VU224bNxB991cM9ikBVoLkRlbUNxftg1ukCJCiLRIFAkXO7jLiZcGZdaUY/vcO uZa1aZ2XvXA4M+ecuTxcAVTWVD9CpTvF2vdu9vNPG+W//Bb6Dx/1oD/8+ue79+9+58Nft+9vVsuq zh5x/wU1n73mOoofso1hNOuEijFHXa7Xy9Vq8XZ1XQw+GnTZre159ibOrhfXb2bLpbyfHLtoNZLc +CS/AA/lmSEGg0c5XtTnE49EqkU5O1+SwxRdPqkUkSVWgav6YtQxMIaC+mEbALYVDd6rdNrK0bb6 o0PAo8bUMxhLeiBCgr9v7+DVL8feKRvU3iHcJraN1VY5uJN4ztkWg8bXYAOwhChZjgyxAS9o9OBU gj7FHhOf5AON1VkpKFrQvGRQ1hNwBK8OOLlD0KToYe+UPsz28fjkI6+Eko8Fa0IusFQwwGkg/icm 7k6wz7nivTU2tEJL8AdVQs7hjqGzbSfAO6aC2fpevJTQyLAntyGhZCBRbfx9hfN2XkMmWJ/pIdUQ U+atsWd6XY8ydMo5DG2JaLCxIQO5KGJKfXSmIa5D5tIozYPIKnpiKvnqkZaEC4gGGknDyjphb77h VCzGNg0mgQpqMDbXRIDRoDtQJHDQS0bKSE3UHJMIcWuMzf6C9FSDZUDfd4rsVxxlybJn+AroRIxe kmmpiPIoIh9KUrxXbpBz4Zbr6JG7aOgZdh9zx+VecdjKM58nbEUBQXDKujurnziokpTwXGQlNVa9 XBCyIpJMgFQ3CdAOleNOi33UB8O9TTH4XCUHhJzh0Hxb1WOXJ3QCU/TYkRbpcrdvtuFxOhoJm4FU nswwODcxqBDiWPsylJ+fLI/PY+hiK322p/+4Vrng1O1kEZBsBRk54thXxfooz89l3IdvJriSQL7n HccDlnTL1fLtGLC6bJiJ+YezlQWjmxhuVjf1CyF3BnP70GRnVFpJa5iJr2ykZxK5keLFtriacP8/ pJfCj/ylHpMo3w1/Meg8SgLrsgpeupYwb+HvXXvWugCuCNO97NYdW0y5HjKTanDjgqzG/t5J0dq8 U+y4JZt+t95c641abNbr6urx6l8fHgnrLgYAAA== headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38de7d6b15df-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:35 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "2612" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998480" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_b9b7f5e6072540d8bb7a8bcd8ee9d258 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate an answer. Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n \\\"relevance_score\\\": 0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon pages 8-9: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\n---\\n\\nrepresented with equation 2.\\n\\n \ \u2206\u02C6f(\u20D7x) \u2248\u2202\u02C6f(\u20D7x) \ (2)\\n \u2206xi \ \u2202xi\\n\\n\\n\\n 7 \u2206\u02C6f(\u20D7x) \ where \u02C6f(x) is the black-box model and are used as our attributions. The left- \u2206xi\\n\\nhand side of equation 2 says that we attribute each input feature xi by how much one unit\\n\\nchange in it would affect the output of \u02C6f(x). If \u02C6f(x) is a linear surrogate model, then this\\n\\nmethod reconciles with LIME.35 In DL models, \u2207xf(x), suffers from the shattered gradients\\n\\nproblem.62 This means directly computing the quantity leads to numeric problems. The\\n\\ndifferent gradient based approaches are mostly distinguishable based on how the gradient is\\n\\napproximated.\\n\\n Gradient based explanations have been widely used to interpret chemistry predictions.60,66\u201370\\n\\nMcCloskey et al. 60 used graph convolutional networks (GCNs) to predict protein-ligand\\n\\nbinding and explained the binding logic for these predictions using integrated gradients.\\n\\nPope et al. 66 and Jim\xB4enez-Luna et al. 67 show application of gradCAM and integrated gradi-\\n\\nents to explain molecular property predictions from trained graph neural networks (GNNs).\\n\\nSanchez-Lengeling et al. 68 present comprehensive, open-source XAI benchmarks to explain\\n\\nGNNs and other graph based models. They compare the performance of class activation\\n\\nmaps (CAM),63 gradCAM,64 smoothGrad,,65 integrated gradients62 and attention mecha-\\n\\nnisms for explaining outcomes of classification as well as regression tasks. They concluded\\n\\nthat CAM and integrated gradients perform well for graph based models. Another attempt\\n\\nat creating XAI benchmarks for graph models was made by Rao et al. 70. They compared\\n\\nthese gradient based methods to find subgraph importance when predicting activity cliffs\\n\\nand concluded that gradCAM and integrated gradients provided the most interpretability\\n\\nfor GNNs. The GNNExplainer69 is an approach for generating explanations (local and\\n\\nglobal) for graph based models. This method focuses on identifying which sub-graphs con-\\n\\ntribute most to the prediction by maximizing mutual information between the prediction\\n\\nand distribution of all possible sub-graphs. Ying et al. 69 show that GNNExplainer can be\\n\\nused to obtain model-agnostic explanations. SubgraphX is a similar method that explains\\n\\nGNN predictions by identifying important subgraphs.71\\n\\n \ Another set of approaches like DeepLIFT72 and Layerwise Relevance backPropagation73\\n\\n\\n\\n \ 8(LRP) are based on backpropagation of the prediction scores through each layer of the neu-\\n\\nral network. The specific backpropagation logic across various activation functions differs\\n\\nin these approaches, which means each layer must have its own implementation. Baldas-\\n\\nsarre and Azizpour 74 showed application of LRP to explain aqueous solubility prediction for\\n\\nmolecules.\\n\\n SHAP is a model-agnostic feature attribution method that is inspired from the game\\n\\ntheory concept of Shapley values.44,46 SHAP has been popularly used in explaining molecular\\n\\nprediction models.75\u201378 It\u2019s an additive feature contribution approach, which assumes that\\n\\nan explanation model is a linear combination of binary variables z. If the Shapley value\\nfor the ith feature is \u03D5i, then the explanation is \u02C6f(\u20D7x) = Pi \u03D5i(\u20D7x)zi(\u20D7x). Shapley values for\\n\\nfeatures are computed using Equation 3.79,80\\n\\n\\n\\n M\\n 1\\n \ \u03D5i(\u20D7x) = X \u02C6f (\u20D7z+i) \u2212\u02C6f (\u20D7z\u2212i) (3)\\n M\\n\\n \ Here \u20D7z is a fabricated example created from the original \u20D7x and a random perturbation \u20D7x\u2032.\\n\\n\u20D7z+i has the feature i from \u20D7x and \u20D7z\u2212i has the ith feature from \u20D7x\u2032. Some care should be taken\\n\\nin constructing \u20D7z when working with molecular descriptors to ensure that an impossible \u20D7z is\\n\\nnot sampled (e.g., high count of acid groups but no hydrogen bond donors). M is the sample\\n\\nsize of perturbations around \u20D7x. Shapley value computation is expensive, hence M is chosen\\n\\naccordingly. Equation 3 is an approximation and gives contributions with an expectation\\nterm as \u03D50 + Pi=1 \u03D5i(\u20D7x) = \u02C6f(\u20D7x).\\n\\n Visualization based feature attribution has also been used for molecular data. In com-\\n\\nputer science, saliency maps are a way to measure spatial feature contribution.81 Simply put,\\n\\nsaliency maps draw a connection between the model\u2019s neural fingerprint components (trained\\n\\nweights) and input features. Weber et al. 82 used saliency maps to build an explainable GCN\\n\\narchitecture that gives subgraph importance for small molecule activity prediction. On the\\n\\nother hand, similarity maps compare model predictions for two or more molecules based on\\n\\ntheir chemical fingerprints.83 Similarity maps provide atomic weights or predicte\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6380" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/41U227bRhB991cM+JQAkmA5URXlzY2LNC0StElTBK0CYbQcklMvd9mdpWPa8L9n lpREuk2BvuiycztzzszcnwFknGcvITMVRlM3dn71/Qbdxysb/7jq4l0tvxaW3+8/fvezz396lc1S hN//RSYeoxbGaxxF9m4wm0AYKWVdrtfL1er8xepZb6h9TjaFlU2cP/fzi/OL5/PlUr8PgZVnQ6Ie f+pfgPv+M0F0Od3q8/ns+FKTCJakb0cnfQzeppcMRVgiupjNRqPxLpLrUd9vHcA2k7auMXRbfdpm v1UEdGsoNBFyFtOKkMANBvatQE2x8rkAuhywaYJHU6mZHfxw21hkh3tLcBkiF2wYLbzRYtZySc4Q PPl0+eYpFD5ArQhNazFAEyhnk0iDnhZZgHpBoIKCQPQQyVSO/261TFSWocZr0l80iRTwBQzs3x6y zEBaUwEK5EQNWMLg2JU98DJgU4GjNihAR/GLD9cCT16/eydPZ9pL1OYDxdTKAl4HzFn5mu9RKD8S MKZP7ppQdU55e1c5VslfXb6dAQaCNsVqMzSw9Aj7vlN/tN1dwlfoyLQagDEG3re9xwLepp7mWDov kc1JBctKxYcfL39JqKVhTZqyfahQmehUNJtYK4KvocS6Z82HbqbV/Q3ndCqWRuJUrddngm8Bv7O0 aPkOe5VGPUYSRM2qcNc3LlyzKsuxU60aGQhAK9q9KuS7gYkTzZNZyDHiAnQChcZJ4zq5HyFrn1xW sefdQ+W/HPQexmICewbkKnQmkap9c4AYUElSMEegMbSSxI8VO12jxTabDQsRyNKNxtJOjA+UFmOz dQ/TLdL5bLVrtbjW2okBnfOxZ6rf388Hy8NpY60vtZm9/CM0K9ixVDu9GaIHRLdTom+y3vqgn5/7 y9A+WvZME9VN3EV/TX255bPNiyFhNh6jiXl1cbBGxWinhtXhpDxOuct1DdjK5LxkJq18PsaOtwjb nP3EcDZp/N94vpV7aF4l+z/pR4Mx1OgC7kb5v+UWKF3r/3I7Ed0DzoTCjd7gXWQKSYycCmztcEgz 6SRSvVPFyjTDPFzTotmtNxdmg+eb9To7ezj7ClNXxrpWBgAA headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38e17aabcb6f-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:36 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "2799" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998468" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_0891178723cf461da2c242bd1b9bcef0 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. 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This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\n---\\n\\nnct?\\n\\n\\n We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the above\\n\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation method based on feature\\n\\nattribution, as they offer a complete explanation - each feature is assigned a fraction of\\n\\nthe prediction value.44,45 Completeness is a clearly measurable and well-defined metric, but\\n\\nyields explanations with many components. Yet Shapley values are not actionable nor sparse.\\n\\nThey are non-sparse as every feature has a non-zero attribution and not-actionable because\\n\\nthey do not provide a set of features which changes the outcome.46 Ribeiro et al. 35 proposed\\n\\na surrogate model method that aims to provide sparse/succinct explanations that have high\\n\\n\\n 5fidelity to the original model. In Wellawatte et al. 9 we argue that counterfactuals are \u201Cbet-\\n\\nter\u201D explanations because they are actionable and sparse. We highlight that, evaluation of\\n\\nexplanations is a difficult task because explanations are fundamentally for and by humans.\\n\\nTherefore, these evaluations are subjective, as they depend on \u201Ccomplex human factors and\\n\\napplication scenarios.\u201D37\\n\\n\\nSelf-explaining models\\n\\nA self-explanatory model is one that is intrinsically interpretable to an expert.47 Two com-\\n\\nmon examples found in the literature are linear regression models and decision trees (DT).\\n\\nIntrinsic models can be found in other XAI applications acting as surrogate models (proxy\\n\\nmodels) due to their transparent nature.48,49 A linear model is described by the equation\\n\\n1 where, W\u2019s are the weight parameters and x\u2019s are the input features associated with the\\n\\nprediction \u02C6y. Therefore, we observe that the weights can be used to derive a complete expla-\\n\\nnation of the model - trained weights quantify the importance of each feature.47 DT models\\n\\nare another type of self-explaining models which have been used in classification and high-\\n\\nthroughput screening tasks. Gajewicz et al. 50 used DT models to classify nanomaterials\\n\\nthat identify structural features responsible for surface activity. In another study by Han\\n\\net al. 51, a DT model was developed to filter compounds by their bioactivity based on the\\n\\nchemical fingerprints.\\n\\n\\n\\n \u02C6y = \u03A3iWixi (1)\\n\\n\\n Regularization techniques such as EXPO52 and RRR53 are designed to enhance the black-\\n\\nbox model interpretability.54 Although one can argue that \u201Csimplicity\u201D of models are posi-\\n\\ntively correlated with interpretability, this is based on how the interpretability is evaluated.\\n\\nFor example, Lipton 55 argue that, from the notion of \u201Csimulatability\u201D (the degree to which a\\n\\nhuman can predict the outcome based on inputs), self-explanatory linear models, rule-based\\n\\n\\n\\n \ 6systems, and DT\u2019s can be claimed uninterpretable. A human can predict the outcome given\\n\\nthe inputs only if the input features are interpretable. Therefore, a linear model which takes\\n\\nin non-descriptive inputs may not be as transparent. On the other hand, a linear model\\n\\nis not innately accurate as they fail to capture non-linear relationships in data, limiting is\\n\\napplicability. Similarly, a DT is a rule-based model and lacks physics informed knowledge.\\n\\nTherefore, an existing drawback is the trade-offbetween the degree of understandability and\\n\\nthe accuracy of a model. For example, an intrinsic model (linear regression or decision trees)\\n\\ncan be described through the trainable parameters, but it may fail to \u201Ccorrectly\u201D capture\\n\\nnon-linear relations in the data.\\n\\n\\nAttribution methods\\n\\n\\nFeature attribution methods explain black box predictions by assigning each input feature\\n\\na numerical value, which indicates its importance or contribution to the prediction. Feature\\n\\nattributions provide local explanations, but can be averaged or combined to explain multi-\\n\\nple instances. Atom-based numerical assignments are commonly referred to as heatmaps.56\\n\\nSheridan 57 describes an atom-wise attribution method for interpreting QSAR models. Re-\\n\\ncently, Rasmussen et al. 58 showed that Crippen logP models serve as a benchmark for\\n\\nheatmap approaches. Other most widely used feature attribution approaches in the litera-\\n\\nture are gradient based methods,59,60 Shapley Additive exPlanations (SHAP),44 and layer-\\n\\nwise relevance prorogation.61\\n\\n Gradient based approaches are based on the hypothesis that gradients for neural net-\\n\\nworks are analogous to coefficients for regression models.62 Class activation maps (CAM),63\\n\\ngradCAM,64 smoothGrad,,65 and integrated gradients62 are examples of this method. The\\n\\nmain idea behind feature attributions with gradients can be represented with equation \ 2.\\n\\n \u2206\u02C6f(\u20D7x) \u2248\u2202\u02C6f(\u20D7x) \ (2)\\n \u2206xi \ \u2202xi\\n\\n\\n\\n 7 \\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6344" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/3VUbWvbSBD+nl8x7Kcr2MFOk7rut1yv6eXuKIWU0lIXM9odSdusdsXuKtiE/PfO SIqt9BowMjuvzzzzcn8CoKxRb0DpGrNuWjf/6881BpP11ddX4cfi+v3X3eLf/7qrf97qV58/qJl4 hOIH6fzodaoD+1G2wQ9qHQkzSdTlarW8uFi8vjjvFU0w5MStavP8PMzPFmfn8+WS/0fHOlhNiS2+ 8RPgvv8KRG9ox+LF7FHSUEpYEcsejVgYgxOJwpRsyuizmh2VOvhMvkd9v/EAG5W6psG437Booz7V BLTTFNsMxibdpUQJ3u1ah9Zj4QguY7al1RYdXHMo52xFXhP88eXy+gU0lOtg0gzKwL7WVxA85Jps BCyss3kPOUCDt8QfXVtP4AijF8uelwSWo8Y2Uu7ToTfQcd1RKjG9iAPUXYM+ncJ1htpWNWOoc4Kb GrkDe7hD1zFq5B+U3IQucpycoy06ac8IkmFhhjaGO2vYemwfARuBD36eWoxpACBP1OLbAyChw6O8 GcPb0Anikg06JmWqBOTMzHjiDJEMFJTZEkzXFzHScowrqcasvkd9CjfkyjkN9B85mkHqdC0FOmYQ I0SqIo+CFCdBDGnbP3IkYmuBwTVqZoBRYM9xtAxLo3P7XxiX+p1tLM8ua0Bjy1Akt7BwyOeGCmvb MgVXz5LMya3XrjMSoIpoLA/fvMAkOFomn4dAWsWgb/6+/DhARZfCYfoMj1IcuZLJFkwTQgqH+nZe hB13kozVA+/FHmT6q97ENm2IPD26Z936lgscxyKdbtRsWAMuie7EaJt0iCTrsN74h+nuRCq7hLK6 vnNuokDvQx4Ika39PmoeDnvqQsW1FukXV1VyEane8qVIfDZ4J1MOreq1D/z93t+D7smKKw7UtHmb wy316ZZnr1dDQHU8QRP1+ctRmxmje6IYD8nTkFvDg2BdmhwVpaVNZuLLJ+tQBHJ3w1G3OJnU/n9I vws/1M+9mkR5NvxRoTW1PKXbY+d/ZxZJzvRzZgeue8AqUbzj47vNlqL0w1CJnRsuqEr7lKnZctMq 2Rc7nNGy3a7WZ3qNi/VqpU4eTn4CJBWNy08GAAA= headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38e8c973c6bb-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:36 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "1756" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998480" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_15b6e9cdf9d54ea08579b882c6f78a70 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. 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\"}},{\"type\":\"text\",\"text\":\"Excerpt from wellawatte2023aperspectiveon pages 16-20: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\\n\\n---\\n\\nssion challenge and is\\n\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\u2013136 In our previous\\n\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras to predict solubilities (log\\n\\nmolarity) of small molecules.127 The AqSolDB curated database137 was used to train the\\n\\nRNN model.\\n\\n In this task, counterfactuals are based on equation 6. Figure 3 illustrates the generated\\n\\nlocal chemical space and the top four counterfactuals. Based on the counterfactuals, we ob-\\n\\nserve that the modifications to the ester group and other heteroatoms play an important role\\n\\nin solubility. These findings align with known experimental and basic chemical intuition.134\\n\\nFigure 4 shows a quantitative measurement of how substructures are contributing to the pre-\\n\\n\\n\\n 16Figure 2: Descriptor explanations along with natural language explanation obtained for BBB\\npermeability of Alprozolam molecule. The green and red bars show descriptors that influ-\\nence predictions positively and negatively, respectively. Dotted yellow lines show significance\\nthreshold (\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. Molecular descriptors show molecule-level proper-\\nties that are important for the prediction. ECFP and MACCS descriptors indicate which\\nsubstructures influence model predictions. MACCS explanations lead to text explanations\\nas shown. Republished from Ref.10 with permission from authors. SMARTS annotations for\\nMACCS descriptors were created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\nCopyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n \ 17diction. For example, we see that adding acidic and basic groups as well as hydrogen bond\\n\\nacceptors, increases solubility. Substructure importance from ECFP97 and MACCS138 de-\\n\\nscriptors indicate that adding heteroatoms increases solubility, while adding rings structures\\n\\nmakes the molecule less soluble. Although these are established hypotheses, it is interesting\\n\\nto see they can be derived purely from the data via DL and XAI.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 3: Generated chemical space for solubility prediction using the RNN model. The\\nchemical space is a 2D projection of the pairwise Tanimoto similarities of the local coun-\\nterfactuals. Each data point is colored by solubility. Top 4 counterfactuals are shown here.\\nRepublished from Ref.9 with permission from the Royal Society of Chemistry.\\n\\n\\n\\nGeneralizing XAI \u2013 interpreting scent-structure relationships\\n\\n\\nIn this example, we show how non-local structure-property relationships can be learned with\\n\\nXAI across multiple molecules. Molecular scent prediction is a multi-label classification task\\n\\nbecause a molecule can be described by more than one scent. For example, the molecule\\n\\njasmone can be described as having \u2018jasmine,\u2019 \u2018woody,\u2019 \u2018floral,\u2019 and \u2019herbal\u2019 scents.139 The\\n\\nscent-structure relationship is not very well understood,140 although some relationships are\\n\\nknown. \ For example, molecules with an ester functional group are often associated with\\n\\n\\n 18Figure 4: Descriptor explanations for solubility prediction model. The green and red bars\\nshow descriptors that influence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\\nyellow lines show significance threshold (\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. The MACCS and\\nECFP descriptors indicate which substructures influence model predictions. MACCS sub-\\nstructures may either be present in the molecule as is or may represent a modification. ECFP\\nfingerprints are substructures in the molecule that affect the prediction. MACCS descriptor\\nare used to obtain text explanations as shown. Republished from Ref.10 with permission from\\nauthors. SMARTS annotations for MACCS descriptors were created using SMARTSviewer\\n(smartsview.zbh.uni-hamburg.de, Copyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) de-\\nveloped by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 19the \u2018fruity\u2019 scent. There are some exceptions though, like tert-amyl acetate which has a\\n\\n\u2018camphoraceous\u2019 rather than \u2018fruity\u2019 scent.140,141\\n\\n In Seshadri et al. 31, we trained a GNN model to predict the scent of molecules and utilized\\n\\ncounterfactuals9 and descriptor explanations10 to quantify scent-structure relationships. The\\n\\nMMACE method was modified to account for the multi-label aspect of scent prediction. This\\n\\nmodification defines molecules that differed from the instance molecule by only the selected\\n\\nscent as counterfactuals. For instance, counterfactuals of the jasmone molecule would be false\\n\\nfor the \u2018jasmine\u2019 scent but would still be positive for \u2018woody,\u2019 \u2018floral\u2019 and \u2018herbal\u2019 scents.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 5: Counterfactual for the 2,4 decadienal molecule. \ The counterfactual indicates\\nstructural changes to ethyl benzoate that would result in the model predicting the molecule\\nto not contain the \u2018fruity\u2019 scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual and\\n2,4 decadienal is also\\n\\n---\\n\\nQuestion: What is XAI?\"}]}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "65148" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/41U328TMQx+319h5flWtWXdBm+jMGkPE0gDhKBTleZ8d4FcEuKk25j2v+PkOnqD IfFyP+z48+cvtu8PAISuxSsQqpNR9d4cvnn9Uvp3p5/c5ri7PO63J1/Or35+7D7PFssXN6LKEW7z DVV8jJoox3EYtbODWwWUETPq7ORktlhMTxeL4uhdjSaHtT4eHrnD+XR+dDib8XsX2DmtkPjEV/4F uC/PTNHWeMvmafVo6ZFItsi2x0NsDM5ki5BEmqK0UVR7p3I2oi2s71cWYCUo9b0Mdys2rcTns4sK XIC3t95IbeXGIJyFqButtDRwwcHG6BatwgoCNhgIooMeY+dqAmlriKg6q38kZA/rAr38jvyF4APW WmWBCFwDZxdQlCDQjBrYG0u6jJG40pC518XEGbrUS0sTZlCwShm3MeP0XK5KRoZRgh1yBVwPaIJE WGcUHMqCzt0AeVS5rhEApQ3FkFRMATOtxqRc6Zh5xYdUB5KAnEkbbXS8y4KRYlUncM6feCtzJ1RQ I6mgfSw2TmzlULzRrMjb5fn7Uuvl2XJ5BbrmeN3c/cGhKOgd6ai3aEomi63c/cmm4Q4c05vA0qUs ZyMZQWYJbjqdCQfMonDBrMSWxX28hl31yCfzGQ5xT+RybCxy7UhxF3C72zYL1HvOMmgNLkWfIhP4 0CExjvfBScXf0KHxrEVgzqwp6baLu8Ikt5KFGx07xsReKwbnZki63GEWhxlwYM/asKvhAdC2pclK VEPvBjS4lXxFa1JMNPfwbLqyD+OO5y5NJPPA2WTMyCGtdXG4kjxr1zvPw+/pMq7lIjb0R6hgHpq6 Nc838bDzJFF0XhTvAz+vyxSnJ4MpGKj3cR3ddyzpZqcn8wFQ7BfHyP3iaOeNzNHsHfPp9Lh6BnJd 8/hoQ6NVIFTWv97H7veGTLV2I8fBqPC/+TyHPRTPt/E/8HuHUuh5Ka73LfvcsYB5s/7r2G+hC2FB GLa8L9dRY8iXUWMjkxmWnqA7itiv+cbavGL0sPkav54vVNPMF7NmLg4eDn4BPi+s/AIGAAA= headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a38ecac048075-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:27:37 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "2015" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-input-images: - "250000" x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-input-images: - "249998" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29996947" x-ratelimit-reset-input-images: - 0s x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 6ms x-request-id: - req_9a671fd7afb34368a5d0e9a87e82852e status: code: 200 message: OK - request: body: '{"model": "deepseek/deepseek-r1", "messages": [{"role": "system", "content": "Answer in a direct and concise tone. 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XAI is particularly relevant in chemistry for understanding structure-property relationships and ensuring models do not rely on spurious correlations.\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\n\npqac-4b7d736b: XAI, or Explainable Artificial Intelligence, refers to methods and techniques that make the predictions of AI models interpretable and understandable to humans. In the context of molecular prediction models, XAI is used to explain how specific molecular substructures influence predictions, such as solubility or scent. For example, descriptor explanations like ECFP and MACCS identify substructures that positively or negatively affect predictions. Counterfactuals, which are modified versions of molecules, are also used to explore how structural changes impact model outputs. These approaches help derive insights that align with chemical intuition and experimental findings.\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\n\npqac-147ae54f: Explainable Artificial Intelligence (XAI) is a framework aimed at making the decision-making processes of machine learning models, particularly deep learning (DL) models, interpretable and understandable. XAI involves a two-step process: first, developing an accurate but often uninterpretable DL model, and then adding explanations to its predictions. These explanations provide context and causes for predictions, ideally offering insights into the underlying mechanisms. XAI methods can be intrinsic (built into the model) or extrinsic (applied post-training). Evaluating XAI involves attributes like actionability, completeness, correctness, domain applicability, fidelity, robustness, and succinctness.\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\n\npqac-194d9263: The excerpt discusses counterfactual explanations as a tool in Explainable Artificial Intelligence (XAI) for molecular prediction models. XAI aims to provide intuitive, actionable insights into model predictions, such as identifying which features can be altered to change outcomes. Counterfactual explanations involve generating examples with different predictions by optimizing feature changes, offering local, instance-level explanations. Methods like MMACE and CF-GNNExplainer are highlighted for generating counterfactuals, with MMACE being model-agnostic and applicable to both regression and classification tasks. XAI methods like these help uncover spurious relationships in training data and improve understanding of model behavior.\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\n\npqac-b74e9efc: XAI, or Explainable Artificial Intelligence, refers to methods and techniques used to explain the predictions of black-box models, particularly in molecular property prediction. The excerpt discusses two XAI methods: molecular counterfactual explanations and descriptor explanations. Counterfactual explanations involve minimal changes to a molecule''s structure to alter its predicted properties, making them actionable and interpretable for domain experts. Descriptor explanations use surrogate models to provide natural language and chemical descriptor-based explanations, enhancing accessibility for chemists. XAI is valuable for understanding model predictions, improving trust, and uncovering structure-property relationships. The choice of XAI method depends on the audience and the purpose of the explanation.\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. Journal of Chemical Theory and Computation, 19:2149-2160, Mar 2023. URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.2c01235, doi:10.1021/acs.jctc.2c01235. This article has 70 citations and is from a domain leading peer-reviewed journal.\n\nValid Keys: pqac-91399209, pqac-4b7d736b, pqac-147ae54f, pqac-194d9263, pqac-b74e9efc\n\n---\n\nQuestion: What is XAI?\n\nWrite an answer based on the context. If the context provides insufficient information reply \"I cannot answer.\" For each part of your answer, indicate which sources most support it via citation keys at the end of sentences, like (pqac-0f650d59). Only cite from the context above and only use the citation keys from the context.\n\n## Valid citation examples, only use comma/space delimited parentheticals:\n- (pqac-d79ef6fa, pqac-0f650d59)\n- (pqac-d79ef6fa)\n## Invalid citation examples:\n- (pqac-d79ef6fa and pqac-0f650d59)\n- (pqac-d79ef6fa;pqac-0f650d59)\n- (pqac-d79ef6fa-pqac-0f650d59)\n- pqac-d79ef6fa and pqac-0f650d59\n- Example''s work (pqac-d79ef6fa)\n- (pages pqac-d79ef6fa)\n- Author et al. (2023)\n\nDo not concatenate citation keys, just use them as is. Write in the style of a scientific article, with concise sentences and coherent paragraphs. This answer will be used directly, so do not add any extraneous information.\n\nAnswer (about 200 words, but can be longer):"}], "temperature": 0.0, "n": 1, "stream": false, "usage": {"include": true}}' headers: accept: - "*/*" accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "7181" content-type: - application/json host: - openrouter.ai http-referer: - https://litellm.ai user-agent: - litellm/1.81.13 x-title: - liteLLM method: POST uri: https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/+JSgAEuAAAAAP//4kIwAQAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmIC AAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIA AAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAA AP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA //9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD/ /0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP// QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9C YgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA//9CYgIAAAD//0JiAgAAAP//QmICAAAA///tWO1uI7cVfRVi /qxtSIosf639z/VuWqe7RZJNkQJ1YFCcKw1jDjkhOZKVhYE+RJ8wT9JzyRlp5PUGfQD/sTVD8n6e ew6lz4Uui6tiSXZ8fHFxfHY2fXt2Md78sD75ld6+W19v/vrDj+u//FPRd8WoaLxb6ZI8DvwDn6LE u9qVZPCiJGoC0cM3/YexP8aym/9KKmJdVTJOlKsbQ1E7iyXlSUaC951jvKycVhSKq39/LoxbwuMc D7Y1ZlQstNWhusexAANXRYiugR0ro17R/VdWtS3psbiaIlIKQS6puPpceGfwv5Ah6BCljRyNs5Es R/r+sTFSWzk3JK591AuttDTiFuvGaFRKkTj41/XtoeB0vA4URE2xcmUQ0pYikqqs/q3F65KCXlrC Oydq+UAiViQaT6VWXIQg3ELInQu954I9pOqGP/7z34a3qdZIbzaCSywMSW+1XYqDdx8GG9mGh4uY 4ud4WlTAc5pleoVQqraWNkzEbRSyLD3qglg5tLtibqR6GM/d410hUNjWE8eItUCdDzHfiAwEdq4t Mqxi4NidOFpXmyMh886UcRChIcUJDvMesUVPsES2klaxpejbEHPAQc610XEjDprfpBpfHp9cXs6m lyORHk/nF+XFyfn8cCLEnb2zaAW8r5xZwZtChfRikwwioVQNi9KWCCLA9RhB8SIyUDlvpJcTG+Hj gjyvJjA85miUbHnbwvm9zsXKu3ZZ8VZFDQoQWlUJGcTRoAMpiyNx0IXiuVoKsSw9pbqmRuw1KJ04 TI6PqAdib0YqRrrwkkOQRv+ePrChQWSHL1ft+PRC0tnpAlW7tcjYUELT4GSfNQqRSlpiHNA44t4u TMtPKGRo5wGtUgyNIA5ospyMxEpLxrryuonOB2E0sP7+5tvvBar28frm5lNOiTD+boMuuZaLtEBC LWymRG1KhiFcY5JraQB0NIYjKAfx0qNkDuEGSDTIwMwwexwHDj2tiGPtAx2j3Q15IMqTyX4q3eRx LQkDGwHT1mvXcmx+u6krZY+4vpSXp+Xl7Pyke5xfnNIlLVSPx48dFyi0dk4JD7nx6OC81SbmWWFM JOAdcpHQ7N0u2TSGs25ciOPogQGA8nCUwpWYSFpJ0zJ3irkM+IveyYjj8zZSV/wF2seowaFUmA5E 2UbpatgUyY3an7UBTBIIkIbXYJ7ETkJVVIMx/SaNA9nQ+jxMu7kALJdWrHWs8u58MrY6QSyB4BGt 0DXwhCWwNvNIeBm0u9KCoT0twAymV4NM9DgLyr42nlloBFKMbwANcBgzXYXwwcMIV85dGzmjifgJ dcdEe7EG8SNeAIClI4WXyxkANoAPz53glVtCCFY3DfGIAJ9i4V2d+hhkTWI2nZ2I725+uhGNRIbM kz+DzuUavUHPGKyTBJBvNaZ9JG6FdagsZVM82L2XB9qEP+e+EeypCSuQZQlDLZMsIBFKfQMP/T8y tnCq7QC0ZS1uKCxkCh90NlcO05FUDGLKULzqBaQn3H0FYfk2VDN03n3o9WM/McB6pyaJD8fPBGsr MfvD2M3DgPC/zvFfYJvb8HdCyVA8bTvoIim/REp3dpzKNCRxcbDj76+y9gpF2iftLWfnMDENPWP3 wX7B14fsvueQNMv7bIlsOoLEgEm75EYwCz4bxMOO3HpS3iNZcTCk8XGGfS8rtA3pGe9tp5EjfJ85 KOkGGAL+JTqlTJsa2dNPpqwhAz3vBXciAaunlvH2wtDxU8crwJ1CwIzhcS9Oqe07bRgm1YuWokzz cuUyxv6M6J9rZkf0AMwnbbtJ3RtSQIC7u08EAZnwnSPRAOb8DU6FjeVLlP49TY+GZgE8SJTBERJd MkEtEGVqpLM0Akvlu0hdy3Eg3AAT5Svcu3PMa75D7S4gbkXeyCaD+2fnywwcGId/BhIogh4VwcZs OhVlm+6ClnhGJDgy31uZr/sOoF0T8ZGvZSgrcAUDqYww012rHqxbGyqXhJ5Ac22KFpBgDsKWukPw p79df//Nh9uP77mN9k0UzP7IAaFwDplaQCMN0kL9UAsDzdfeA7fpysyVBLFLJUvWFAQOoltXGvTA UhazRIo8joYX08Ah/jtbDLTiHmovtcnfL6BhtYy9nuy+KMRNw98Otocm3G9YSf9exeZVbF7F5lVs XsXmVWxeEpunX56efhkVYQOirPlHqSWPtk6/LEFD2v4nKPBF3cT76B7wNaq4Oj6fvuUfofrfx7YL 5+czKI/Dd6Xtq9nsYsp7A2xOJ9Pp7OLt9BwCFu7nG/dQXC0wtzTa97ATvs+FksB/uTUHWxKD5HYv nrL14Zm2QVdI1vdAOooIFNx/EcALe7oYdluPj2dnL2/d5R6G+8/Pzp5eKMwwtp269xmcnJ5/mdTT 0/8AEwJpyz8XAAA= headers: Access-Control-Allow-Origin: - 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In this case, briefly describe the media as display type, and do not mention other unrelated surrounding text.\n- The media is a margin box or design element, so the text is unrelated. In this case, briefly describe the media as decorative, and do not mention other unrelated surrounding text.\n- The media came from a bad PDF read, so it''s garbled. In this case, describe the media as garbled, state why it''s considered garbled, and do not mention other unrelated surrounding text.\n- The media is a subfigure or a subtable. In this case, make sure to only detail the subfigure or subtable, not the entire figure or table. 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Molecular descriptors show molecule-level proper-\\nties that are important for the prediction. ECFP and MACCS descriptors indicate which\\nsubstructures influence model predictions. MACCS explanations lead to text explanations\\nas shown. Republished from Ref.10 with permission from authors. SMARTS annotations for\\nMACCS descriptors were created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\nCopyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 17\\n\\ndiction. For example, we see that adding acidic and basic groups as well as hydrogen bond\\n\\nacceptors, increases solubility. Substructure importance from ECFP97 and MACCS138 de-\\n\\nscriptors indicate that adding heteroatoms increases solubility, while adding rings structures\\n\\nmakes the molecule less soluble. Although these are established hypotheses, it is interesting\\n\\nto see they can be derived purely from the data via DL and XAI.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 3: Generated chemical space for solubility prediction using the RNN model. The\\nchemical space is a 2D projection of the pairwise Tanimoto similarities of the local coun-\\nterfactuals. Each data point is colored by solubility. Top 4 counterfactuals are shown here.\\nRepublished from Ref.9 with permission from the Royal Society of Chemistry.\\n\\n\\n\\nGeneralizing XAI \u2013 interpreting scent-structure relationships\\n\\n\\nIn this example, we show how non-local structure-property relationships can be learned with\\n\\nXAI across multiple molecules. Molecular scent prediction is a multi-label classification task\\n\\nbecause a molecule can be described by more than one scent. For example, the molecule\\n\\njasmone can be described as having \u2018jasmine,\u2019 \u2018woody,\u2019 \u2018floral,\u2019 and \u2019herbal\u2019 scents.139 The\\n\\nscent-structure relationship is not very well understood,140 although some relationships are\\n\\nknown. For example, molecules with an ester functional group are often associated with\\n\\n\\n \ 18\\n\\nFigure 4: Descriptor explanations for solubility prediction model. The green and red bars\\nshow descriptors that influence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\\nyellow lines show significance threshold (\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. The MACCS and\\nECFP descriptors indicate which substructures influence model predictions. MACCS sub-\\nstructures may either be present in the molecule as is or may represent a modification. ECFP\\nfingerprints are substructures in the molecule that affect the prediction. MACCS descriptor\\nare used to obtain text explanations as shown. Republished from Ref.10 with permission from\\nauthors. SMARTS annotations for MACCS descriptors were created using SMARTSviewer\\n(smartsview.zbh.uni-hamburg.de, Copyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) de-\\nveloped by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 19\\n\\nLabel relevance, describe the media, and if uncertain on a description please state why:\"}]}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "48015" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: 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Then we explained the RF model with generated\\n\\ncounterfactuals explanations using the MMACE9 and the GRU-RNN with descriptor expla-\\n\\nnations.10 Both the models were trained on the dataset developed by Martins et al. 124. The\\n\\nRF model was implemented in Scikit-learn125 using Mordred molecular descriptors126 as the\\n\\ninput features. The GRU-RNN model was implemented in Keras.127 See Wellawatte et al. 9\\n\\nand Gandhi and White 10 for more details.\\n\\n \ According to the counterfactuals of the instance molecule in figure 1, we observe that the\\n\\nmodifications to the carboxylic acid group enable the negative example molecule to permeate\\n\\nthe BBB. Experimental findings by Fischer et al. 120 show that the BBB permeation of\\n\\nmolecules are governed by hydrophobic interactions and surface area. The carboxylic group is\\n\\na hydrophilic functional group which hinders hydrophobic interactions and addition of atoms\\n\\nenhances the surface area. This proves the advantage of using counterfactual explanations,\\n\\nas they suggest actionable modification to the molecule to make it cross the BBB.\\n\\n In Figure 2 we show descriptor explanations generated for Alprozolam, a molecule that\\n\\npermeates the BBB, using the method described by Gandhi and White 10. We see that\\n\\npredicted permeability is positively correlated with the aromaticity of the molecule, while\\n\\n\\n 15\\n\\nnegatively correlated with the number of hydrogen bonds donors and acceptors. A similar\\n\\nstructure-property relationship for BBB permeability is proposed in more mechanistic stud-\\n\\nies.128\u2013130 The substructure attributions indicates a reduction in hydrogen bond donors and\\n\\nacceptors. These descriptor explanations are quantitative and interpretable by chemists.\\n\\nFinally, we can use a natural language model to summarize the findings into a written\\n\\nexplanation, as shown in the printed text in Figure 2.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 1: Counterfactuals of a molecule which cannot permeate the blood-brain barrier.\\nSimilarity is the Tanimoto similarity of ECFP4 fingerprints.131 Red indicates deletions and\\ngreen indicates substitutions and addition of atoms. Republished from Ref.9 with permission\\nfrom the Royal Society of Chemistry.\\n\\n\\n\\nSolubility prediction\\n\\n\\nSmall molecule solubility prediction is a classic cheminformatics regression challenge and is\\n\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\u2013136 In our previous\\n\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras to predict solubilities (log\\n\\nmolarity) of small molecules.127 The AqSolDB curated database137 was used to train the\\n\\nRNN model.\\n\\n In this task, counterfactuals are based on equation 6. Figure 3 illustrates the generated\\n\\nlocal chemical space and the top four counterfactuals. Based on the counterfactuals, we ob-\\n\\nserve that the modifications to the ester group and other heteroatoms play an important role\\n\\nin solubility. These findings align with known experimental and basic chemical intuition.134\\n\\nFigure 4 shows a quantitative measurement of how substructures are contributing to the pre-\\n\\n\\n\\n 16\\n\\nFigure 2: Descriptor explanations along with natural language explanation obtained for BBB\\npermeability of Alprozolam molecule. The green and red bars show descriptors that influ-\\nence predictions positively and negatively, respectively. Dotted yellow lines show significance\\nthreshold (\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. Molecular descriptors show molecule-level proper-\\nties that are important for the prediction. ECFP and MACCS descriptors indicate which\\nsubstructures influence model predictions. MACCS explanations lead to text explanations\\nas shown. Republished from Ref.10 with permission from authors. SMARTS annotations for\\nMACCS descriptors were created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\nCopyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n \ 17\\n\\nLabel relevance, describe the media, and if uncertain on a description please state why:\"}]}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "24132" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/51W227jNhB9z1cM9GQHjmE7F7cB+pCkaQt0d9HuBi3QZmHQ1EhiQ5Eqh0piLPLv naFiW3GcYtsXJyKHczlz5vLlACAzeXYOma5U1HVjj76//PbX3/8IZ+UFzpfL1Snl9fXf7cX9RXP1 M2YjeeGXf6GO61dj7fkdRuNdd60DqoiidTqfT09PJ7PpWbqofY5WnpVNPDrxR7PJ7ORoOuW/zw8r bzQSS/zJnwBf0q+46HJ85OPJaH1SI5Eqkc/WQnwYvJWTTBEZisrFbLS91N5FdMnrw8OP1++uf7v4 cHN+eAi37tbdVAimZoVgrG0pBg6AQAFhMPyPL6Bm3bq1KgDftjq2QQRcDrFCE0D7wAeNd7lxJX+1 bCwUiuWUBXxsrHJKECIofGDF2oqThdHpFKKiuxFYc4d2BQGt4AfRQxMwNzqKTsUfvsEQV0CtrkAR LK33+dEyKONgqQK7GmBweXk5BJarMakeg8R2hytAizUDQMDScROvCiiqCm+tf6BzAWM6hsPDS0UI 77ugEQbvsIi1pwif1tEPGbtbx8geJQtLka/X8oaAKv/g4MHEKrnexcGhEkOFcHs7gGLwOITvYDKe TCZ8MByxZ3lChMM1EXLPEDsfoUaMyeUcybCmLRIDHJfjEXDMvZCH455fe/LGZrRt85RgrcLSP66s 0aC0yaEMvm1SXj0bDFC0LrnNWUxXNBaEZoLQ1cskr7EiGNxUAXGLFEkmxf2PpqxiD7drxXnc4Uof QsVfOZOEI77HQIIeMzHuoj3qUOZadCUbq9iKFUv8jFMteA247lKB0jDFVrJ/DgYqz01HSuYktUuK JradWB/Clx7SM2XIa5No+hUpnu5NMQeyeju3fQ9ulDO1ZxTJ1IZzaST1ggGnycH11Q+/nEDBKjE0 wTDFh7DE+CAxvgIrxY97gGe82fS9yTE/T6bF+E6Op+fwaeuBUPebyVuys1ey8/lbssevZafCs2Ph 2U+9fL5PfOiaBm2J9NrNi5T3DRXWsAsXE9YdHYRO3OQa1KIVVPS1UCExfbxfN4f1Y2LPRjdtlCfd a1Ilqj74pJQ2WukNtcf/Ra2CapUHKdtevSrXVexuELfuRFD8pA03vxTmlUyCx/iyf+2SnNqSiylu ukYqzR747JSK8soynZxa2s7NDc2YrEwyg/f4fztXj+upoHqAcGvlCeJJpkXc4zwLY712aV+v4F7P UPUtdOFKWdZSvGRKl4J1LyB47jHjbmZyyTwPTTFp8V6kZb61PK+DTOA0DZO3/zIR2QiULRceI5Z6 rXi+A7bfP4C5v+kKa+PYas2ymtIopXF/8gcsWlKyeLjW2t6FcsyZzoLsHJ+fb542W4b1JSdsSTtP M+41hqoF7znESw9vFBR9k6XbJ/79nLaZ9sWCkrGiuomL6O8wmZvOz047hdl2gdpenxzPn28j+2i3 FzPemkZ7VC5yjMpY6q1EmWYKYr59u92fVJsb37s46AX+2p99urvgOb9fo357oTU23MkW23GxTyyg bJhviW2ATg5nvKTd8964iLz/SDJyLFRru+UvoxVFrBe96SAiRbOYneqimJ1Oi1l28HTwDyQvmk0K CwAA headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a2956daefeb22-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:17:02 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "5988" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-input-images: - "250000" x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-input-images: - "249999" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29997418" x-ratelimit-reset-input-images: - 0s x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 5ms x-request-id: - req_5e6ca6507b5542e881299d3f1c92b33d status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"input\":[\" A Perspective on Explanations of Molecular\\n\\n Prediction Models\\n\\n\\nGeemi P. Wellawatte,\u2020 Heta A. Gandhi,\u2021 Aditi Seshadri,\u2021 and Andrew\\n\\n D. White\u2217,\u2021\\n\\n\\n \u2020Department of Chemistry, University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\n\\n\u2021Department of Chemical Engineering, University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\n\\n \ \xB6Vial Health Technology, Inc., San Francisco, CA 94111\\n\\n\\n \ E-mail: andrew.white@rochester.edu\\n\\n\\n\\n Abstract\\n\\n\\n \ Chemists can be skeptical in using deep learning (DL) in decision making, due to\\n\\n the lack of interpretability in \u201Cblack-box\u201D models. \ Explainable artificial intelligence\\n\\n (XAI) is a branch of AI which addresses this drawback by providing tools to interpret\\n\\n DL models and their predictions. We review the principles of XAI in the domain of\\n\\n chemistry and emerging methods for creating and evaluating explanations. Then we\\n\\n \ focus on methods developed by our group and their applications in predicting solubil-\\n\\n ity, blood-brain barrier permeability, and the scent of molecules. We show that XAI\\n\\n methods like chemical counterfactuals and descriptor explanations can explain DL pre-\\n\\n dictions while giving insight into structure-property relationships. Finally, we discuss\\n\\n how a two-step process of developing a black-box model and explaining predictions can\\n\\n \ uncover structure-property relationships.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 1Introduction\\n\\n\\nDeep learning (DL) is advancing the boundaries of computational chemistry because it can\\n\\naccurately model non-linear structure-function relationships.1\u20133 Applications of DL can be\\n\\nfound in a broad spectrum spanning from quantum computing4,5 to drug discovery6\u201310 to\\n\\nmaterials design.11,12 According to Kre 13, DL models can contribute to scientific discovery\\n\\nin three \u201Cdimensions\u201D - 1) as a \u2018computational microscope\u2019 to gain insight which are not\\n\\nattainable through experiments 2) as a \u2018resource of inspiration\u2019 to motivate scientific thinking\\n\\n3) as an \u2018agent of understanding\u2019 to uncover new observations. However, the rationale of\\n\\na DL prediction is not always apparent due to the model architecture consisting a large\\n\\nparameter count.14,15 DL models are thus often termed\u201Cblack box\u201D models. We can only\\n\\nreason about the input and output of an DL model, not the underlying cause that leads to\\n\\na specific prediction.\\n\\n It is routine in chemistry now for DL to exceed human level performance \u2014 humans are\\n\\nnot good at predicting solubility from structure for example161 \u2014 and so understanding how\\n\\na model makes predictions can guide hypotheses. This is in contrast to a topic like finding\\n\\na stop sign in an image, where there is little new to be learned about visual perception\\n\\nby explaining a DL model. However, the black box nature of DL has its own limitations.\\n\\nUsers are more likely to trust and use predictions from a model if they can understand why\\n\\nthe prediction was made.17 Explaining predictions can help developers of DL models ensure\\n\\nthe model is not learning spurious correlations.18,19 Two infamous examples are, 1)neural\\n\\nnetworks that learned to recognize horses by looking for a photographer\u2019s watermark20 and,\\n\\n2) neural networks that predicted a COVID-19 diagnoses by looking at the font choice\\n\\non medical images.21 As a result, there is an emerging regulatory framework for when any\\n\\ncomputer algorithms impact humans.22\u201324 Although we know of no examples yet in chemistry,\\n\\none can assume the use of AI in predicting toxicity, carcinogenicity, and environmental\\n\\npersistence will require rationale for the predictions due to regulatory consequences.\\n\\n \ 1there does happen to be one human solubility savant, participant 11, who matched machine performance\\n\\n\\n 2 \ EXplainable Artificial Intelligence (XAI) is a field of growing importance that aims to\\n\\nprovide model interpretations of DL predictions Three terms highly associated with XAI are,\\n\\ninterpretability, justifications and explainability. Miller 25 defines that interpretability of a\\n\\nmodel refers to the degree of human understandability intrinsic within the model. Murdoch\\n\\net al. 26 clarify that interpretability can be perceived as \u201Cknowledge\u201D which provide insight\\n\\nto a particular problem. Justifications are quantitative metrics tell the users \u201Cwhy the\\n\\nmodel should be trusted,\u201D like test error.27 Justifications are evidence which defend why a\\n\\nprediction is trustworthy.25 An \u201Cexplanation\u201D is a description on why a certain prediction was\\n\\nmade.9,28 Interpretability and explanation are often used interchangeably. Arrieta et al. 14\\n\\ndistinguish that interpretability is a passive characteristic of a model, whereas explainability\\n\\nis an active characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\n\\nNamely, an explanation is extra information that gives the context and a cause for one or\\n\\nmore \",\" a passive characteristic of a model, whereas explainability\\n\\nis an active characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\n\\nNamely, an explanation is extra information that gives the context and a cause for one or\\n\\nmore predictions.29 We adopt the same nomenclature in this perspective.\\n\\n Accuracy and interpretability are two attractive characteristics of DL models. However,\\n\\nDL models are often highly accurate and less interpretable.28,30 XAI provides a way to avoid\\n\\nthat trade-off in chemical property prediction. XAI can be viewed as a two-step process.\\n\\nFirst, we develop an accurate but uninterpretable DL model. Next, we add explanations to\\n\\npredictions. Ideally, if the DL model has correctly learned the input-output relations, then\\n\\nthe explanations should give insight into the underlying mechanism.\\n\\n In the remainder of this article, we review recent approaches for XAI of chemical property\\n\\nprediction while drawing specific examples from our recent XAI work.9,10,31 We show how\\n\\nin various systems these methods yield explanations that are consistent with known and\\n\\nmechanisms in structure-property relationships.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 3Theory\\n\\n\\nIn this work, we aim to assemble a common taxonomy for the landscape of XAI while\\n\\nproviding our perspectives. We utilized the vocabulary proposed by Das and Rad 32 to classify\\n\\nXAI. According to their classification, interpretations can be categorized as global or local\\n\\ninterpretations on the basis of \u201Cwhat is being explained?\u201D. For example, counterfactuals are\\n\\nlocal interpretations, as these can explain only a given instance. The second classification is\\n\\nbased on the relation between the model and the interpretation \u2013 is interpretability post-hoc\\n\\n(extrinsic) or intrinsic to the model?.32,33 An intrinsic XAI method is part of the model\\n\\nand is self-explanatory32 These are also referred to as white-box models to contrast them\\n\\nwith non-interpretable black box models.28 An extrinsic method is one that can be applied\\n\\npost-training to any model.33 Post-hoc methods found in the literature focus on interpreting\\n\\nmodels through 1) training data34 and feature attribution,35 2) surrogate models10 and, 3)\\n\\ncounterfactual9 or contrastive explanations.36\\n\\n Often, what is a \u201Cgood\u201D explanation and what are the required components of an ex-\\n\\nplanation are debated.32,37,38 Palacio et al. 29 state that the lack of a standard framework\\n\\nhas caused the inability to evaluate the interpretability of a model. In physical sciences,\\n\\nwe may instead consider if the explanations somehow reflect and expand our understanding\\n\\nof physical phenomena. For example, Oviedo et al. 39 propose that a model explanation\\n\\ncan be evaluated by considering its agreement with physical observations, which they term\\n\\n\u201Ccorrectness.\u201D For example, if an explanation suggests that polarity affects solubility of a\\n\\nmolecule, and the experimental evidence strengthen the hypothesis, then the explanation\\n\\nis assumed \u201Ccorrect\u201D. In instances where such mechanistic knowledge is sparse, expert bi-\\n\\nases and subjectivity can be used to measure the correctness.40 Other similar metrics of\\n\\ncorrectness such as \u201Cexplanation satisfaction scale\u201D can be found in the literature.41,42 In a\\n\\nrecent study, Humer et al. 43 introduced CIME an interactive web-based tool that allows the\\n\\nusers to inspect model explanations. The aim of this study is to bridge the gap between\\n\\nanalysis of XAI methods. Based on the above discussion, we identify that an agreed upon\\n\\n\\n \ 4evaluation metric is necessary in XAI. We suggest the following attributes can be used to\\n\\nevaluate explanations. However, the relative importance of each attribute may depend on\\n\\nthe application - actionability may not be as important as faithfulness when evaluating the\\n\\ninterpretability of a static physics based model. Therefore, one can select relative importance\\n\\nof each attribute based on the application.\\n\\n\\n \u2022 Actionable. Is it clear how we could change the input features to modify the output?\\n\\n\\n \ \u2022 Complete. Does the explanation completely account for the prediction? Did features\\n\\n not included in the explanation really contribute zero effect to the prediction?44\\n\\n\\n \u2022 Correct. Does the explanation agree with hypothesized or known underlying physical\\n\\n mechanism?39\\n\\n\\n \ \u2022 Domain Applicable. Does the explanation use language and concepts of domain ex-\\n\\n perts?\\n\\n\\n \u2022 Fidelity/Faithful. Does the explanation agree with the black box model?\\n\\n\\n \u2022 Robust. Does the explanation change significantly with small changes to the model or\\n\\n instance being explained?\\n\\n\\n \u2022 Sparse/Succinct. Is the explanation succinct?\\n\\n\\n \ We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the above\\n\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation method based on feature\\n\\nattribution, as they offer a complete explanation - each feature i\",\"nct?\\n\\n\\n We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the above\\n\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation method based on feature\\n\\nattribution, as they offer a complete explanation - each feature is assigned a fraction of\\n\\nthe prediction value.44,45 Completeness is a clearly measurable and well-defined metric, but\\n\\nyields explanations with many components. Yet Shapley values are not actionable nor sparse.\\n\\nThey are non-sparse as every feature has a non-zero attribution and not-actionable because\\n\\nthey do not provide a set of features which changes the outcome.46 Ribeiro et al. 35 proposed\\n\\na surrogate model method that aims to provide sparse/succinct explanations that have high\\n\\n\\n 5fidelity to the original model. In Wellawatte et al. 9 we argue that counterfactuals are \u201Cbet-\\n\\nter\u201D explanations because they are actionable and sparse. We highlight that, evaluation of\\n\\nexplanations is a difficult task because explanations are fundamentally for and by humans.\\n\\nTherefore, these evaluations are subjective, as they depend on \u201Ccomplex human factors and\\n\\napplication scenarios.\u201D37\\n\\n\\nSelf-explaining models\\n\\nA self-explanatory model is one that is intrinsically interpretable to an expert.47 Two com-\\n\\nmon examples found in the literature are linear regression models and decision trees (DT).\\n\\nIntrinsic models can be found in other XAI applications acting as surrogate models (proxy\\n\\nmodels) due to their transparent nature.48,49 A linear model is described by the equation\\n\\n1 where, W\u2019s are the weight parameters and x\u2019s are the input features associated with the\\n\\nprediction \u02C6y. Therefore, we observe that the weights can be used to derive a complete expla-\\n\\nnation of the model - trained weights quantify the importance of each feature.47 DT models\\n\\nare another type of self-explaining models which have been used in classification and high-\\n\\nthroughput screening tasks. Gajewicz et al. 50 used DT models to classify nanomaterials\\n\\nthat identify structural features responsible for surface activity. In another study by Han\\n\\net al. 51, a DT model was developed to filter compounds by their bioactivity based on the\\n\\nchemical fingerprints.\\n\\n\\n\\n \u02C6y = \u03A3iWixi (1)\\n\\n\\n Regularization techniques such as EXPO52 and RRR53 are designed to enhance the black-\\n\\nbox model interpretability.54 Although one can argue that \u201Csimplicity\u201D of models are posi-\\n\\ntively correlated with interpretability, this is based on how the interpretability is evaluated.\\n\\nFor example, Lipton 55 argue that, from the notion of \u201Csimulatability\u201D (the degree to which a\\n\\nhuman can predict the outcome based on inputs), self-explanatory linear models, rule-based\\n\\n\\n\\n \ 6systems, and DT\u2019s can be claimed uninterpretable. A human can predict the outcome given\\n\\nthe inputs only if the input features are interpretable. Therefore, a linear model which takes\\n\\nin non-descriptive inputs may not be as transparent. On the other hand, a linear model\\n\\nis not innately accurate as they fail to capture non-linear relationships in data, limiting is\\n\\napplicability. Similarly, a DT is a rule-based model and lacks physics informed knowledge.\\n\\nTherefore, an existing drawback is the trade-offbetween the degree of understandability and\\n\\nthe accuracy of a model. For example, an intrinsic model (linear regression or decision trees)\\n\\ncan be described through the trainable parameters, but it may fail to \u201Ccorrectly\u201D capture\\n\\nnon-linear relations in the data.\\n\\n\\nAttribution methods\\n\\n\\nFeature attribution methods explain black box predictions by assigning each input feature\\n\\na numerical value, which indicates its importance or contribution to the prediction. Feature\\n\\nattributions provide local explanations, but can be averaged or combined to explain multi-\\n\\nple instances. Atom-based numerical assignments are commonly referred to as heatmaps.56\\n\\nSheridan 57 describes an atom-wise attribution method for interpreting QSAR models. Re-\\n\\ncently, Rasmussen et al. 58 showed that Crippen logP models serve as a benchmark for\\n\\nheatmap approaches. Other most widely used feature attribution approaches in the litera-\\n\\nture are gradient based methods,59,60 Shapley Additive exPlanations (SHAP),44 and layer-\\n\\nwise relevance prorogation.61\\n\\n Gradient based approaches are based on the hypothesis that gradients for neural net-\\n\\nworks are analogous to coefficients for regression models.62 Class activation maps (CAM),63\\n\\ngradCAM,64 smoothGrad,,65 and integrated gradients62 are examples of this method. The\\n\\nmain idea behind feature attributions with gradients can be represented with equation \ 2.\\n\\n \u2206\u02C6f(\u20D7x) \u2248\u2202\u02C6f(\u20D7x) \ (2)\\n \u2206xi \ \u2202xi\\n\\n\\n\\n 7 \",\"represented with equation 2.\\n\\n \u2206\u02C6f(\u20D7x) \u2248\u2202\u02C6f(\u20D7x) (2)\\n \u2206xi \ \u2202xi\\n\\n\\n\\n 7 \u2206\u02C6f(\u20D7x) \ where \u02C6f(x) is the black-box model and are used as our attributions. The left- \u2206xi\\n\\nhand side of equation 2 says that we attribute each input feature xi by how much one unit\\n\\nchange in it would affect the output of \u02C6f(x). If \u02C6f(x) is a linear surrogate model, then this\\n\\nmethod reconciles with LIME.35 In DL models, \u2207xf(x), suffers from the shattered gradients\\n\\nproblem.62 This means directly computing the quantity leads to numeric problems. The\\n\\ndifferent gradient based approaches are mostly distinguishable based on how the gradient is\\n\\napproximated.\\n\\n Gradient based explanations have been widely used to interpret chemistry predictions.60,66\u201370\\n\\nMcCloskey et al. 60 used graph convolutional networks (GCNs) to predict protein-ligand\\n\\nbinding and explained the binding logic for these predictions using integrated gradients.\\n\\nPope et al. 66 and Jim\xB4enez-Luna et al. 67 show application of gradCAM and integrated gradi-\\n\\nents to explain molecular property predictions from trained graph neural networks (GNNs).\\n\\nSanchez-Lengeling et al. 68 present comprehensive, open-source XAI benchmarks to explain\\n\\nGNNs and other graph based models. They compare the performance of class activation\\n\\nmaps (CAM),63 gradCAM,64 smoothGrad,,65 integrated gradients62 and attention mecha-\\n\\nnisms for explaining outcomes of classification as well as regression tasks. They concluded\\n\\nthat CAM and integrated gradients perform well for graph based models. Another attempt\\n\\nat creating XAI benchmarks for graph models was made by Rao et al. 70. They compared\\n\\nthese gradient based methods to find subgraph importance when predicting activity cliffs\\n\\nand concluded that gradCAM and integrated gradients provided the most interpretability\\n\\nfor GNNs. The GNNExplainer69 is an approach for generating explanations (local and\\n\\nglobal) for graph based models. This method focuses on identifying which sub-graphs con-\\n\\ntribute most to the prediction by maximizing mutual information between the prediction\\n\\nand distribution of all possible sub-graphs. Ying et al. 69 show that GNNExplainer can be\\n\\nused to obtain model-agnostic explanations. SubgraphX is a similar method that explains\\n\\nGNN predictions by identifying important subgraphs.71\\n\\n \ Another set of approaches like DeepLIFT72 and Layerwise Relevance backPropagation73\\n\\n\\n\\n \ 8(LRP) are based on backpropagation of the prediction scores through each layer of the neu-\\n\\nral network. The specific backpropagation logic across various activation functions differs\\n\\nin these approaches, which means each layer must have its own implementation. Baldas-\\n\\nsarre and Azizpour 74 showed application of LRP to explain aqueous solubility prediction for\\n\\nmolecules.\\n\\n SHAP is a model-agnostic feature attribution method that is inspired from the game\\n\\ntheory concept of Shapley values.44,46 SHAP has been popularly used in explaining molecular\\n\\nprediction models.75\u201378 It\u2019s an additive feature contribution approach, which assumes that\\n\\nan explanation model is a linear combination of binary variables z. If the Shapley value\\nfor the ith feature is \u03D5i, then the explanation is \u02C6f(\u20D7x) = Pi \u03D5i(\u20D7x)zi(\u20D7x). Shapley values for\\n\\nfeatures are computed using Equation 3.79,80\\n\\n\\n\\n M\\n 1\\n \ \u03D5i(\u20D7x) = X \u02C6f (\u20D7z+i) \u2212\u02C6f (\u20D7z\u2212i) (3)\\n M\\n\\n \ Here \u20D7z is a fabricated example created from the original \u20D7x and a random perturbation \u20D7x\u2032.\\n\\n\u20D7z+i has the feature i from \u20D7x and \u20D7z\u2212i has the ith feature from \u20D7x\u2032. Some care should be taken\\n\\nin constructing \u20D7z when working with molecular descriptors to ensure that an impossible \u20D7z is\\n\\nnot sampled (e.g., high count of acid groups but no hydrogen bond donors). M is the sample\\n\\nsize of perturbations around \u20D7x. Shapley value computation is expensive, hence M is chosen\\n\\naccordingly. Equation 3 is an approximation and gives contributions with an expectation\\nterm as \u03D50 + Pi=1 \u03D5i(\u20D7x) = \u02C6f(\u20D7x).\\n\\n Visualization based feature attribution has also been used for molecular data. In com-\\n\\nputer science, saliency maps are a way to measure spatial feature contribution.81 Simply put,\\n\\nsaliency maps draw a connection between the model\u2019s neural fingerprint components (trained\\n\\nweights) and input features. Weber et al. 82 used saliency maps to build an explainable GCN\\n\\narchitecture that gives subgraph importance for small molecule activity prediction. On the\\n\\nother hand, similarity maps compare model predictions for two or more molecules based on\\n\\ntheir chemical fingerprints.83 Similarity maps provide atomic weights or predicte\",\"that gives subgraph importance for small molecule activity prediction. On the\\n\\nother hand, similarity maps compare model predictions for two or more molecules based on\\n\\ntheir chemical fingerprints.83 Similarity maps provide atomic weights or predicted probabil-\\n\\n\\n 9ity difference between the molecules by removing one atom at a time. These weights can\\n\\nthen be used to color the molecular graph and give a visual presentation. ChemInformatics\\n\\nModel Explorer (CIME) is an interactive web based toolkit which allows visualization and\\n\\ncomparison of different explanation methods for molecular property prediction models.84\\n\\n\\nSurrogate models\\n\\n\\nOne approach to explain black box predictions is to fit a self-explaining or interpretable\\n\\nmodel to the black box model, in the vicinity of one or a few specific examples. These are\\n\\nknown as surrogate models. Generally, one model per explanation is trained. However, if we\\n\\ncould find one surrogate model that explained the whole DL model, then we would simply\\n\\nhave a globally accurate interpretable model. This means that the black-box model is no\\n\\nlonger needed.79 In the work by White 79, a weighted least squares linear model is used as\\n\\nthe surrogate model. This model provides natural language based descriptor explanations by\\n\\nreplacing input features with chemically interpretable descriptors. This approach is similar\\n\\nto the concept-based explanations approach used by McGrath et al. 85, where human under-\\n\\nstandable concepts were used in place of input features in acquisition of chess knowledge in\\n\\nAlphaZero. Any of the self-explaining models detailed in the Self-explaining models section\\n\\ncan be used as a surrogate model.\\n\\n The most commonly used surrogate model based method is Locally Interpretable Model\\n\\nExplanations (LIME).35 LIME creates perturbations around the example of interest and fits\\n\\nan interpretable model to these local perturbations. Ribeiro et al. 35 mathematically define\\n\\nan explanation \u03BE for an example \u20D7x using Equation 4.\\n\\n\\n\\n \u03BE(\u20D7x) = arg min L(f, g, \u03C0x) + \u2126(g) (4)\\n g\u2208G\\n\\n \ Here f is the black box model and g \u2208G is the interpretable explanation model. G is\\n\\na class of potential interpretable models (e.g.: linear models). \u03C0x is a similarity measure\\n\\n\\n\\n 10between original input \u20D7x and it\u2019s perturbed input \u20D7x\u2032. In context of molecular data, this can\\n\\nbe a chemical similarity metric like Tanimoto86 similarity between fingerprints. The goal for\\n\\nLIME is to minimize the loss, L, such that f is closely approximated by g. \u2126is a parameter\\n\\nthat controls the complexity (sparsity) of g. Ribeiro et al. 35 termed the agreement (how low\\n\\nthe loss is) between f and g as the \u201Cfidelity\u201D.\\n\\n \ GraphLIME87 and LIMEtree88 are modifications to LIME as applicable to graph neural\\n\\nnetworks and regression trees, respectively. LIME has been used in chemistry previously,\\n\\nsuch as Whitmore et al. 89 who used LIME to explain octane number predictions of molecules\\n\\nfrom a random forest classifier. Mehdi and Tiwary 90 used LIME to explain thermodynamic\\n\\ncontributions of features. Gandhi and White 10 use an approach similar to GraphLIME,\\n\\nbut use chemistry specific fragmentation and descriptors to explain molecular property pre-\\n\\ndiction. Some examples are highlighted in the Applications section. \ In recent work by\\n\\nMehdi and Tiwary 90, a thermodynamic-based surrogate model approach was used to inter-\\n\\npret black-box models. The authors define an \u201Cinterpretation free energy\u201D which can be\\n\\nachieved by minimizing the surrogate model\u2019s uncertainty and maximizing simplicity.\\n\\n\\nCounterfactual explanations\\n\\n\\nCounterfactual explanations can be found in many fields such as statistics, mathematics and\\n\\nphilosophy.91\u201394 According to Woodward and Hitchcock 92, a counterfactual is an example\\n\\nwith minimum deviation from the initial instance but with a contrasting outcome. They\\n\\ncan be used to answer the question, \u201Cwhich smallest change could alter the outcome of an\\n\\ninstance of interest?\u201D While the difference between the two instances is based on the exis-\\n\\ntence of similar worlds in philosophy,95 a distance metric based on molecular similarity is\\n\\nemployed in XAI for chemistry. For example, in the work by Wellawatte et al. 9 distance\\n\\nbetween two molecules is defined as the Tanimoto distance96 between ECFP4 fingerprints.97\\n\\nAdditionally, Mohapatra et al. 98 introduced a chemistry-informed graph representation for\\n\\ncomputing macromolecular similarity. Contrastive explanations are peripheral to counterfac-\\n\\n\\n \ 11tual explanations. Unlike the counterfactual approach, contrastive approach employ a dual\\n\\noptimization method, which works by generating a similar and a dissimilar (counterfactuals)\\n\\nexample. Contrastive explanations can interpret the model by identifying contribution of\\n\\npresence \",\"nterfactual approach, contrastive approach employ a dual\\n\\noptimization method, which works by generating a similar and a dissimilar (counterfactuals)\\n\\nexample. Contrastive explanations can interpret the model by identifying contribution of\\n\\npresence and absence of subsets of features towards a certain prediction.36,99\\n\\n \ A counterfactual x\u2032 of an instance x is one with a dissimilar prediction \u02C6f(x) in classi-\\n\\nfication tasks. As shown in equation 5, counterfactual generation can be thought of as a\\n\\nconstrained optimization problem which minimizes the vector distance d(x, x\u2032) between the\\n\\nfeatures.9,100\\n\\n\\n \ minimize d(x, x\u2032)\\n (5)\\n \ such that \u02C6f(x) \u0338= \u02C6f(x\u2032)\\n\\n \ For regression tasks, equation 6 adapted from equation 5 can be used. Here, a counter-\\n\\nfactual is one with a defined increase or decrease in the prediction.\\n\\n\\n \ minimize d(x, x\u2032)\\n (6)\\n \ such that \u02C6f(x) \u2212\u02C6f(x\u2032) \u2265\u2206\\n\\n \ Counterfactuals explanations have become a useful tool for XAI in chemistry, as they\\n\\nprovide intuitive understanding of predictions and are able to uncover spurious relationships\\n\\nin training data.101 Counterfactuals create local (instance-level), actionable explanations.\\n\\nActionability of an explanation suggest which features can be altered to change the outcome.\\n\\nFor example, changing a hydrophobic functional group in a molecule to a hydrophilic group\\n\\nto increase solubility.\\n\\n Counterfactual generation is a demanding task as it requires gradient optimization over\\n\\ndiscrete features that represents a molecule. Recent work by Fu et al. 102 and Shen et al. 103\\n\\npresent two techniques which allow continuous gradient-based optimization. Although, these\\n\\nmethodologies are shown to circumvent the issue of discrete molecular optimization, counter-\\n\\nfactual explanation based model interpretation still remains unexplored compared to other\\n\\n\\n\\n 12post-hoc methods.\\n\\n \ CF-GNNExplainer104 is a counterfactual explanation generating method based on GN-\\n\\nNExplainer69 for graph data. This method generate counterfactuals by perturbing the input\\n\\ndata (removing edges in the graph), and keeping account of perturbations which lead to\\n\\nchanges in the output. However, this method is only applicable to graph-based models\\n\\nand can generate infeasible molecular structures. Another related work by Numeroso and\\n\\nBacciu 105 focus on generating counterfactual explanations for deep graph networks. Their\\n\\nmethod MEG (Molecular counterfactual Explanation Generator) uses a reinforcement learn-\\n\\ning based generator to create molecular counterfactuals (molecular graphs). While this\\n\\nmethod is able to generate counterfactuals through a multi-objective reinforcement learner,\\n\\nthis is not a universal approach and requires training the generator for each task.\\n\\n Work by Wellawatte et al. 9 present a model agnostic counterfactual generator MMACE\\n\\n(Molecular Model Agnostic Counterfactual Explanations) which does not require training\\n\\nor computing gradients. This method firstly populates a local chemical space through ran-\\n\\ndom string mutations of SELFIES106 molecular representations using the STONED algo-\\n\\nrithm.107 Next, the labels (predictions) of the molecules in the local space are generated\\n\\nusing the model that needs to be explained. Finally, the counterfactuals are identified and\\n\\nsorted by their similarities \u2013 Tanimoto distance96 between ECFP4 fingerprints.97 Unlike the\\n\\nCF-GNNExplainer104 and MEG105 methods, the MMACE algorithm ensures that generated\\n\\nmolecules are valid, owing to the surjective property of SELFIES. Additionally, the MMACE\\n\\nmethod can be applied to both regression and classification models. However, like most XAI\\n\\nmethods for molecular prediction, MMACE does not account for the chemical stability of\\n\\npredicted counterfactuals. To circumvent this drawback, Wellawatte et al. 9 propose an-\\n\\nother approach, which identift counterfactuals through a similarity search on the PubChem\\n\\ndatabase.108\\n\\n\\n\\n\\n\\n 13Similarity to adjacent fields\\n\\n\\nTangential examples to counterfactual explanations are adversarial training and matched\\n\\nmolecular pairs. Adversarial perturbations are used during training to deceive the model\\n\\nto expose the vulnerabilities of a model109,110 whereas counterfactuals are applied post-hoc.\\n\\nTherefore, the main difference between adversarial and counterfactual examples are in the\\n\\napplication, although both are derived from the same optimization problem.100 Grabocka\\n\\net al. 111 have developed a method named Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\n\\nwhich improves model robustness via exposure to adversarial examples. While there are\\n\\nconceptual disparities, we note that\",\"same optimization problem.100 Grabocka\\n\\net al. 111 have developed a method named Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\n\\nwhich improves model robustness via exposure to adversarial examples. While there are\\n\\nconceptual disparities, we note that the counterfactual and adversarial explanations are\\n\\nequivalent mathematical objects.\\n\\n Matched molecular pairs (MMPs) are pairs of molecules that differ structurally at only\\n\\none site by a known transformation.112,113 MMPs are widely used in drug discovery and\\n\\nmedicinal chemistry as these facilitate fast and easy understanding of structure-activity re-\\n\\nlationships.114\u2013116 Counterfactuals and MMP examples intersect if the structural change is\\n\\nassociated with a significant change in the properties. In the case the associated changes in\\n\\nthe properties are non-significant, the two molecules are known as bioisosteres.117,118 The con-\\n\\nnection between MMPs and adversarial training examples has been explored by van Tilborg\\n\\net al. 119. MMPs which belong to the counterfactual category are commonly used in outlier\\n\\nand activity cliff detection.113 This approach is analogous to counterfactual explanations,\\n\\nas the common objective is to uncover learned knowledge pertaining to structure-property\\n\\nrelationships.70\\n\\n\\nApplications\\n\\n\\nModel interpretation is certainly not new and a common step in ML in chemistry, but XAI for\\n\\nDL models is becoming more important60,66\u201369,73,88,104,105 Here we illustrate some practical\\n\\nexamples drawn from our published work on how model-agnostic XAI can be utilized to\\n\\n\\n\\n 14interpret black-box models and connect the explanations to structure-property relationships.\\n\\nThe methods are \u201CMolecular Model Agnostic Counterfactual Explanations\u201D (MMACE)9\\n\\nand \u201CExplaining molecular properties with natural language\u201D.10 Then we demonstrate how\\n\\ncounterfactuals and descriptor explanations can propose structure-property relationships in\\n\\nthe domain of molecular scent.31\\n\\n\\nBlood-brain barrier permeation prediction\\n\\n\\nThe passive diffusion of drugs from the blood stream to the brain is a critical aspect in drug\\n\\ndevelopment and discovery.120 Small molecule blood-brain barrier (BBB) permeation is a\\n\\nclassification problem routinely assessed with DL models.121,122 To explain why DL models\\n\\nwork, we trained two models a random forest (RF) model123 and a Gated Recurrent Unit\\n\\nRecurrent Neural Network (GRU-RNN). Then we explained the RF model with generated\\n\\ncounterfactuals explanations using the MMACE9 and the GRU-RNN with descriptor expla-\\n\\nnations.10 Both the models were trained on the dataset developed by Martins et al. 124. The\\n\\nRF model was implemented in Scikit-learn125 using Mordred molecular descriptors126 as the\\n\\ninput features. The GRU-RNN model was implemented in Keras.127 See Wellawatte et al. 9\\n\\nand Gandhi and White 10 for more details.\\n\\n \ According to the counterfactuals of the instance molecule in figure 1, we observe that the\\n\\nmodifications to the carboxylic acid group enable the negative example molecule to permeate\\n\\nthe BBB. Experimental findings by Fischer et al. 120 show that the BBB permeation of\\n\\nmolecules are governed by hydrophobic interactions and surface area. The carboxylic group is\\n\\na hydrophilic functional group which hinders hydrophobic interactions and addition of atoms\\n\\nenhances the surface area. This proves the advantage of using counterfactual explanations,\\n\\nas they suggest actionable modification to the molecule to make it cross the BBB.\\n\\n In Figure 2 we show descriptor explanations generated for Alprozolam, a molecule that\\n\\npermeates the BBB, using the method described by Gandhi and White 10. We see that\\n\\npredicted permeability is positively correlated with the aromaticity of the molecule, while\\n\\n\\n 15negatively correlated with the number of hydrogen bonds donors and acceptors. A similar\\n\\nstructure-property relationship for BBB permeability is proposed in more mechanistic stud-\\n\\nies.128\u2013130 The substructure attributions indicates a reduction in hydrogen bond donors and\\n\\nacceptors. These descriptor explanations are quantitative and interpretable by chemists.\\n\\nFinally, we can use a natural language model to summarize the findings into a written\\n\\nexplanation, as shown in the printed text in Figure 2.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 1: Counterfactuals of a molecule which cannot permeate the blood-brain barrier.\\nSimilarity is the Tanimoto similarity of ECFP4 fingerprints.131 Red indicates deletions and\\ngreen indicates substitutions and addition of atoms. Republished from Ref.9 with permission\\nfrom the Royal Society of Chemistry.\\n\\n\\n\\nSolubility prediction\\n\\n\\nSmall molecule solubility prediction is a classic cheminformatics regression challenge and is\\n\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\u2013136 In our previous\\n\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras to predict solubilities (log\\n\\nmolarity) of small molecules.127 The AqS\\n\\nMedia 0 from page 16's enriched description:\\n\\nThe image illustrates a series of molecular structures and their corresponding counterfactual explanations for a classification task, likely related to predicting a property such as blood-brain barrier (BBB) permeation. The key elements in the image are as follows:\\n\\n1. **Base Molecule (Leftmost Structure):**\\n - The base molecule is shown with a prediction score \\\\( f(x) = 0.000 \\\\), indicating it does not meet the desired property (e.g., BBB permeation).\\n - The molecular structure includes a carboxylic acid group and other functional groups.\\n\\n2. **Counterfactual Molecules (Three Structures to the Right):**\\n - Each counterfactual molecule is a modified version of the base molecule, with changes highlighted in red (deletions) and green (additions or substitutions).\\n - The counterfactuals are associated with a prediction score \\\\( f(x) = 1.000 \\\\), indicating they meet the desired property.\\n - The Tanimoto similarity (based on ECFP4 fingerprints) between the base molecule and each counterfactual is provided:\\n \ - Counterfactual 1: Similarity = 0.80\\n - Counterfactual 2: Similarity = 0.77\\n - Counterfactual 3: Similarity = 0.71\\n\\n3. **Highlighted Modifications:**\\n \ - Counterfactual 1: A red highlight indicates the deletion of a specific atom or group.\\n - Counterfactual 2: Green highlights indicate the addition of two atoms or groups.\\n - Counterfactual 3: Green highlights indicate the addition of a hydroxyl group and another atom or group.\\n\\n4. **Scientific Context:**\\n - The counterfactuals suggest structural modifications that could enable the molecule to achieve the desired property (e.g., BBB permeation).\\n \ - The similarity scores indicate how closely the counterfactuals resemble the base molecule, with lower similarity suggesting more significant structural changes.\\n\\nThis image is relevant for understanding how counterfactual explanations can guide actionable modifications to molecular structures in cheminformatics tasks.\",\"ssion challenge and is\\n\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\u2013136 In our previous\\n\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras to predict solubilities (log\\n\\nmolarity) of small molecules.127 The AqSolDB curated database137 was used to train the\\n\\nRNN model.\\n\\n In this task, counterfactuals are based on equation 6. Figure 3 illustrates the generated\\n\\nlocal chemical space and the top four counterfactuals. Based on the counterfactuals, we ob-\\n\\nserve that the modifications to the ester group and other heteroatoms play an important role\\n\\nin solubility. These findings align with known experimental and basic chemical intuition.134\\n\\nFigure 4 shows a quantitative measurement of how substructures are contributing to the pre-\\n\\n\\n\\n 16Figure 2: Descriptor explanations along with natural language explanation obtained for BBB\\npermeability of Alprozolam molecule. The green and red bars show descriptors that influ-\\nence predictions positively and negatively, respectively. Dotted yellow lines show significance\\nthreshold (\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. Molecular descriptors show molecule-level proper-\\nties that are important for the prediction. ECFP and MACCS descriptors indicate which\\nsubstructures influence model predictions. MACCS explanations lead to text explanations\\nas shown. Republished from Ref.10 with permission from authors. SMARTS annotations for\\nMACCS descriptors were created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\nCopyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n \ 17diction. For example, we see that adding acidic and basic groups as well as hydrogen bond\\n\\nacceptors, increases solubility. Substructure importance from ECFP97 and MACCS138 de-\\n\\nscriptors indicate that adding heteroatoms increases solubility, while adding rings structures\\n\\nmakes the molecule less soluble. Although these are established hypotheses, it is interesting\\n\\nto see they can be derived purely from the data via DL and XAI.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 3: Generated chemical space for solubility prediction using the RNN model. The\\nchemical space is a 2D projection of the pairwise Tanimoto similarities of the local coun-\\nterfactuals. Each data point is colored by solubility. Top 4 counterfactuals are shown here.\\nRepublished from Ref.9 with permission from the Royal Society of Chemistry.\\n\\n\\n\\nGeneralizing XAI \u2013 interpreting scent-structure relationships\\n\\n\\nIn this example, we show how non-local structure-property relationships can be learned with\\n\\nXAI across multiple molecules. Molecular scent prediction is a multi-label classification task\\n\\nbecause a molecule can be described by more than one scent. For example, the molecule\\n\\njasmone can be described as having \u2018jasmine,\u2019 \u2018woody,\u2019 \u2018floral,\u2019 and \u2019herbal\u2019 scents.139 The\\n\\nscent-structure relationship is not very well understood,140 although some relationships are\\n\\nknown. \ For example, molecules with an ester functional group are often associated with\\n\\n\\n 18Figure 4: Descriptor explanations for solubility prediction model. The green and red bars\\nshow descriptors that influence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\\nyellow lines show significance threshold (\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. The MACCS and\\nECFP descriptors indicate which substructures influence model predictions. MACCS sub-\\nstructures may either be present in the molecule as is or may represent a modification. ECFP\\nfingerprints are substructures in the molecule that affect the prediction. MACCS descriptor\\nare used to obtain text explanations as shown. Republished from Ref.10 with permission from\\nauthors. SMARTS annotations for MACCS descriptors were created using SMARTSviewer\\n(smartsview.zbh.uni-hamburg.de, Copyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) de-\\nveloped by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 19the \u2018fruity\u2019 scent. There are some exceptions though, like tert-amyl acetate which has a\\n\\n\u2018camphoraceous\u2019 rather than \u2018fruity\u2019 scent.140,141\\n\\n In Seshadri et al. 31, we trained a GNN model to predict the scent of molecules and utilized\\n\\ncounterfactuals9 and descriptor explanations10 to quantify scent-structure relationships. The\\n\\nMMACE method was modified to account for the multi-label aspect of scent prediction. This\\n\\nmodification defines molecules that differed from the instance molecule by only the selected\\n\\nscent as counterfactuals. For instance, counterfactuals of the jasmone molecule would be false\\n\\nfor the \u2018jasmine\u2019 scent but would still be positive for \u2018woody,\u2019 \u2018floral\u2019 and \u2018herbal\u2019 scents.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 5: Counterfactual for the 2,4 decadienal molecule. \ The counterfactual indicates\\nstructural changes to ethyl benzoate that would result in the model predicting the molecule\\nto not contain the \u2018fruity\u2019 scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual and\\n2,4 decadienal is also\\n\\nMedia 0 from page 16's enriched description:\\n\\nThe image illustrates a series of molecular structures and their corresponding counterfactual explanations for a classification task, likely related to predicting a property such as blood-brain barrier (BBB) permeation. The key elements in the image are as follows:\\n\\n1. **Base Molecule (Leftmost Structure):**\\n - The base molecule is shown with a prediction score \\\\( f(x) = 0.000 \\\\), indicating it does not meet the desired property (e.g., BBB permeation).\\n - The molecular structure includes a carboxylic acid group and other functional groups.\\n\\n2. **Counterfactual Molecules (Three Structures to the Right):**\\n - Each counterfactual molecule is a modified version of the base molecule, with changes highlighted in red (deletions) and green (additions or substitutions).\\n - The counterfactuals are associated with a prediction score \\\\( f(x) = 1.000 \\\\), indicating they meet the desired property.\\n - The Tanimoto similarity (based on ECFP4 fingerprints) between the base molecule and each counterfactual is provided:\\n \ - Counterfactual 1: Similarity = 0.80\\n - Counterfactual 2: Similarity = 0.77\\n - Counterfactual 3: Similarity = 0.71\\n\\n3. **Highlighted Modifications:**\\n \ - Counterfactual 1: A red highlight indicates the deletion of a specific atom or group.\\n - Counterfactual 2: Green highlights indicate the addition of two atoms or groups.\\n - Counterfactual 3: Green highlights indicate the addition of a hydroxyl group and another atom or group.\\n\\n4. **Scientific Context:**\\n - The counterfactuals suggest structural modifications that could enable the molecule to achieve the desired property (e.g., BBB permeation).\\n \ - The similarity scores indicate how closely the counterfactuals resemble the base molecule, with lower similarity suggesting more significant structural changes.\\n\\nThis image is relevant for understanding how counterfactual explanations can guide actionable modifications to molecular structures in cheminformatics tasks.\\n\\nMedia 0 from page 18's enriched description:\\n\\nThe image is a scientific visualization showing a 2D chemical space projection for solubility prediction using a model, likely an RNN (Recurrent Neural Network). Key elements include:\\n\\n1. **Chemical Space Representation**:\\n - The main plot is a scatter plot where each point represents a molecule.\\n - The points are colored on a gradient scale (yellow to green to blue) corresponding to solubility values (Log PM), as indicated by the color bar on the left.\\n\\n2. **Counterfactual Explanations**:\\n - Four specific molecules are highlighted with zoomed-in insets, showing their chemical structures and associated information.\\n - Each inset includes:\\n - The molecular structure.\\n - A similarity score (e.g., \\\"Similarity = 0.82\\\") indicating how similar the counterfactual molecule is to the base molecule.\\n - A label indicating whether the solubility prediction increased or decreased compared to the base molecule.\\n\\n3. **Base Molecule**:\\n - A specific molecule is labeled as the \\\"Base\\\" in the plot, serving as the reference point for the counterfactuals.\\n\\n4. **Relationships**:\\n \ - Lines connect the base molecule to the counterfactuals, visually linking them in the chemical space.\\n - The counterfactuals are distributed across the space, showing how structural changes influence solubility predictions.\\n\\n5. **Scientific Insights**:\\n - The visualization demonstrates how structural modifications (e.g., adding or removing functional groups) impact solubility predictions.\\n - The similarity scores and solubility changes provide quantitative and qualitative insights into the model's predictions.\\n\\nThis figure is likely used to explain how the model generates counterfactuals and how these counterfactuals can be interpreted to understand structure-property relationships in solubility prediction.\",\"nal molecule. The counterfactual indicates\\nstructural changes to ethyl benzoate that would result in the model predicting the molecule\\nto not contain the \u2018fruity\u2019 scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual and\\n2,4 decadienal is also provided. Republished with permission from authors.31\\n\\n\\n The molecule 2,4-decadienal, which is known to have a \u2018fatty\u2019 scent, is analyzed in Fig-\\n\\nure 5.142,143 The resulting counterfactual, which has a shorter carbon chain and no carbonyl\\n\\ngroups, highlights the influence of these structural features on the \u2018fatty\u2019 scent of 2,4 deca-\\n\\ndienal. To generalize to other molecules, Seshadri et al. 31 applied the descriptor attribution\\n\\nmethod to obtain global explanations for the scents. The global explanation for the \u2018fatty\u2019\\n\\nscent was generated by gathering chemical spaces around many \u2018fatty\u2019 scented molecules.\\n\\nThe resulting natural language explanation is: \u201CThe molecular property \u201Cfatty scent\u201D can\\n\\nbe explained by the presence of a heptanyl fragment, two CH2 groups separated by four\\n\\n\\n 20bonds, and a C=O double bond, as well as the lack of more than one or two O atoms.\u201D31\\n\\nThe importance of a heptanyl fragment aligns with that reported in the literature, as \u2018fatty\u2019\\n\\nmolecules often have a long carbon chain.144 Furthermore, the importance of a C=O dou-\\n\\nble bond is supported by the findings reported by Licon et al. 145, where in addition to a\\n\\n\u201Clarger carbon-chain skeleton\u201D, they found that \u2018fatty\u2019 molecules also had \u201Caldehyde or acid\\n\\nfunctions\u201D.145 For the \u2018pineapple\u2019 scent, the following natural language explanation was ob-\\n\\ntained: \u201CThe molecular property \u201Cpineapple scent\u201D can be explained by the presence of ester,\\n\\nethyl/ether O group, alkene/ether O group, and C=O double bond, as well as the absence of\\n\\nan Aromatic atom.\u201D31 Esters, such as ethyl 2-methylbutyrate, are present in many pineap-\\n\\nple volatile compounds.146,147 The combination of a C=O double bond with an ether could\\n\\nalso correspond to an ester group. Additionally, aldehydes and ketones, which contain C=O\\n\\ndouble bonds, are also common in pineapple volatile compounds.146,148\\n\\n\\nDiscussion\\n\\n\\nWe have shown two post-hoc XAI applications based on molecular counterfactual expla-\\n\\nnations9 and descriptor explanations.10 These methods can be used to explain black-box\\n\\nmodels whose input is a molecule. These two methods can be applied for both classification\\n\\nand regression tasks. Note that the \u201Ccorrectness\u201D of the explanations strongly depends on\\n\\nthe accuracy of the black-box model.\\n\\n A molecular counterfactual is one with a minimal distance from a base molecular, but\\n\\nwith contrasting chemical properties. In the above examples, we used Tanimoto similar-\\n\\nity96 of ECFP4 fingreprints97 as distance, although this should be explored in the future.\\n\\nCounterfactual explanations are useful because they are represented as chemical structures\\n\\n(familiar to domain experts), sparse, and are actionable. A few other popular examples of\\n\\ncounterfactual on graph methods are GNNExplainer, MEG and CF-GNNExplainer.69,104,105\\n\\n The descriptor explanation method developed by Gandhi and White 10 fits a self-explaining\\n\\n\\n\\n 21surrogate model to explain the black-box model. This is similar to the GraphLIME87 method,\\n\\nalthough we have the flexibility to use explanation features other than subgraphs. Futher-\\n\\nmore, we show that natural language combined with chemical descriptor attributions can\\n\\ncreate explanations useful for chemists, thus enhancing the accessibility of DL in chemistry.\\n\\nLastly, we examined if XAI can be used beyond interpretation. Work by Seshadri et al. 31 use\\n\\nMMACE and surrogate model explanations to analyze the structure-property relationships\\n\\nof scent. They recovered known structure-property relationships for molecular scent purely\\n\\nfrom explanations, demonstrating the usefulness of a two step process: fit an accurate model\\n\\nand then explain it.\\n\\n Choosing among the plethora of XAI methods described here is still an open question.\\n\\nIt remains to be seen if there will ever be a consensus benchmark, since this field sits on\\n\\nthe intersection of human-machine interaction, machine learning, and philosophy (i.e., what\\n\\nconstitutes an explanation?). Our current advice is to consider first the audience \u2013 domain\\n\\nexperts or ML experts or non-experts \u2013 and what the explanations should accomplish. Are\\n\\nthey meant to inform data selection or model building, how a prediction is used, or how the\\n\\nfeatures can be changed to affect the outcome. The second consideration is what access you\\n\\nhave to the underlying model. The ability to have model derivatives or propagate gradients\\n\\nto the input to models informs the XAI method.\\n\\n\\nConclusion and outlook\\n\\n\\nWe should seek to explain molecular property prediction models because users are more\\n\\nlikely to trust explained predictions, and explanations can help assess if the model is learning\\n\\nt\",\"ut to models informs the XAI method.\\n\\n\\nConclusion and outlook\\n\\n\\nWe should seek to explain molecular property prediction models because users are more\\n\\nlikely to trust explained predictions, and explanations can help assess if the model is learning\\n\\nthe correct underlying chemical principles. We also showed that black-box modeling first,\\n\\nfollowed by XAI, is a path to structure-property relationships without needing to trade\\n\\nbetween accuracy and interpretability. However, XAI in chemistry has some major open\\n\\nquestions, that are also related to the black-box nature of the deep learning. Some are\\n\\n\\n\\n \ 22highlighted below:\\n\\n\\n \u2022 Explanation representation: How is an explanation presented \u2013 text, a molecule, attri-\\n\\n butions, a concept, etc?\\n\\n\\n \u2022 Molecular distance: \ in XAI approaches such as counterfactual generation, the \u201Cdis-\\n\\n \ tance\u201D between two molecules is minimized. Molecular distance is subjective. Possibil-\\n\\n ities are distance based on molecular properties, synthesis routes, and direct structure\\n\\n comparisons.\\n\\n\\n \u2022 Regulations: As black-box models move from research to industry, healthcare, and\\n\\n environmental settings, we expect XAI to become more important to explain decisions\\n\\n \ to chemists or non-experts and possibly be legally required. Explanations may need\\n\\n to be tuned for be for doctors instead of chemists or to satisfy a legal requirement.\\n\\n\\n \u2022 Chemical space: Chemical space is the set of molecules that are realizable; \u201Crealiz-\\n\\n able\u201D can be defined from purchasable to synthesizable to satisfied valences. What is\\n\\n most useful? Can an explanation consider nearby impossible molecules? How can we\\n\\n generate local chemical spaces centered around a specific molecule for finding counter-\\n\\n factuals or other instance explanations? \ Similarly, can \u201Cactivity cliffs\u201D be connected\\n\\n to explanations and the local chemical space.149\\n\\n\\n \u2022 Evaluating XAI : there is a lack of a systematic framework (quantitative or qualitative)\\n\\n to evaluate correctness and applicability of an explanation. Can there be a universal\\n\\n \ framework, or should explanations be chosen and evaluated based on the audience and\\n\\n domain? For example, work by Rasmussen et al. 58 attempts to focus on comparing\\n\\n feature attribution XAI methods via Crippen\u2019s logP scores.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 23Acknowledgements\\n\\n\\nResearch reported in this work was supported by the National Institute of General Medical\\n\\nSciences of the National Institutes of Health under award number R35GM137966. This work\\n\\nwas supported by the NSF under awards 1751471 and 1764415. We thank the Center for\\n\\nIntegrated Research Computing at the University of Rochester for providing computational\\n\\nresources.\\n\\n\\nReferences\\n\\n\\n \ (1) Choudhary, K.; DeCost, B.; Chen, C.; Jain, A.; Tavazza, F.; Cohn, R.; Park, C. W.;\\n\\n Choudhary, A.; Agrawal, A.; Billinge, S. J.; Holm, E.; Ong, S. P.; Wolverton, C.\\n\\n Recent advances and applications of deep learning methods in materials science. npj\\n\\n Computational Materials 2022, 8.\\n\\n\\n (2) Keith, J. 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Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate an answer. Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n \\\"relevance_score\\\": 0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt from wellawatteUnknownyearaperspectiveon pages 12-14: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv, Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02. This article has 1 citations.\\n\\n---\\n\\nnterfactual approach, contrastive approach employ a dual\\n\\noptimization method, which works by generating a similar and a dissimilar (counterfactuals)\\n\\nexample. Contrastive explanations can interpret the model by identifying contribution of\\n\\npresence and absence of subsets of features towards a certain prediction.36,99\\n\\n A counterfactual x\u2032 of an instance x is one with a dissimilar prediction \u02C6f(x) in classi-\\n\\nfication tasks. As shown in equation 5, counterfactual generation can be thought of as a\\n\\nconstrained optimization problem which minimizes the vector distance d(x, x\u2032) between the\\n\\nfeatures.9,100\\n\\n\\n minimize \ d(x, x\u2032)\\n (5)\\n \ such that \u02C6f(x) \u0338= \u02C6f(x\u2032)\\n\\n \ For regression tasks, equation 6 adapted from equation 5 can be used. Here, a counter-\\n\\nfactual is one with a defined increase or decrease in the prediction.\\n\\n\\n \ minimize d(x, x\u2032)\\n (6)\\n \ such that \u02C6f(x) \u2212\u02C6f(x\u2032) \u2265\u2206\\n\\n \ Counterfactuals explanations have become a useful tool for XAI in chemistry, as they\\n\\nprovide intuitive understanding of predictions and are able to uncover spurious relationships\\n\\nin training data.101 Counterfactuals create local (instance-level), actionable explanations.\\n\\nActionability of an explanation suggest which features can be altered to change the outcome.\\n\\nFor example, changing a hydrophobic functional group in a molecule to a hydrophilic group\\n\\nto increase solubility.\\n\\n Counterfactual generation is a demanding task as it requires gradient optimization over\\n\\ndiscrete features that represents a molecule. Recent work by Fu et al. 102 and Shen et al. 103\\n\\npresent two techniques which allow continuous gradient-based optimization. Although, these\\n\\nmethodologies are shown to circumvent the issue of discrete molecular optimization, counter-\\n\\nfactual explanation based model interpretation still remains unexplored compared to other\\n\\n\\n\\n 12post-hoc methods.\\n\\n \ CF-GNNExplainer104 is a counterfactual explanation generating method based on GN-\\n\\nNExplainer69 for graph data. This method generate counterfactuals by perturbing the input\\n\\ndata (removing edges in the graph), and keeping account of perturbations which lead to\\n\\nchanges in the output. However, this method is only applicable to graph-based models\\n\\nand can generate infeasible molecular structures. Another related work by Numeroso and\\n\\nBacciu 105 focus on generating counterfactual explanations for deep graph networks. Their\\n\\nmethod MEG (Molecular counterfactual Explanation Generator) uses a reinforcement learn-\\n\\ning based generator to create molecular counterfactuals (molecular graphs). While this\\n\\nmethod is able to generate counterfactuals through a multi-objective reinforcement learner,\\n\\nthis is not a universal approach and requires training the generator for each task.\\n\\n Work by Wellawatte et al. 9 present a model agnostic counterfactual generator MMACE\\n\\n(Molecular Model Agnostic Counterfactual Explanations) which does not require training\\n\\nor computing gradients. This method firstly populates a local chemical space through ran-\\n\\ndom string mutations of SELFIES106 molecular representations using the STONED algo-\\n\\nrithm.107 Next, the labels (predictions) of the molecules in the local space are generated\\n\\nusing the model that needs to be explained. Finally, the counterfactuals are identified and\\n\\nsorted by their similarities \u2013 Tanimoto distance96 between ECFP4 fingerprints.97 Unlike the\\n\\nCF-GNNExplainer104 and MEG105 methods, the MMACE algorithm ensures that generated\\n\\nmolecules are valid, owing to the surjective property of SELFIES. Additionally, the MMACE\\n\\nmethod can be applied to both regression and classification models. However, like most XAI\\n\\nmethods for molecular prediction, MMACE does not account for the chemical stability of\\n\\npredicted counterfactuals. To circumvent this drawback, Wellawatte et al. 9 propose an-\\n\\nother approach, which identift counterfactuals through a similarity search on the PubChem\\n\\ndatabase.108\\n\\n\\n\\n\\n\\n 13Similarity to adjacent fields\\n\\n\\nTangential examples to counterfactual explanations are adversarial training and matched\\n\\nmolecular pairs. Adversarial perturbations are used during training to deceive the model\\n\\nto expose the vulnerabilities of a model109,110 whereas counterfactuals are applied post-hoc.\\n\\nTherefore, the main difference between adversarial and counterfactual examples are in the\\n\\napplication, although both are derived from the same optimization problem.100 Grabocka\\n\\net al. 111 have developed a method named Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\n\\nwhich improves model robustness via exposure to adversarial examples. While there are\\n\\nconceptual disparities, we note that\\n\\n---\\n\\nQuestion: Are counterfactuals actionable? [yes/no]\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6272" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/41UTW/bMAy951cQOjtB4qVN0+M6DDt2RTEMmwtXkWlbnSwJ+sjqFfnvo+w2TrcO 2MVx+B6pR/LJTzMAJit2CUy0PIjOqvmH99vP+PVXf93am2t1+8mhDNtv51dfbq4f9ixLGWb3gCK8 ZC2EoTwM0ugRFg55wFR1tdmszs6Web4egM5UqFJaY8N8beb5Ml/PVyv6fU5sjRToifGd/gI8Dc8k UVf4SOFl9hLp0HveIMVeSBR0RqUI495LH7gOLJtAYXRAPai+v79/8EYX+qnQAAXzseu46wvCCnZl IhFdzUWIXAE+WsU1T9154A6B4vTOd4pePYQWe/CxadAH+NlK0UJN3UeHHgTXsCOWonJYQTBA49IN piQwMdDccAEfjaNDeBphBlITBztS7/pspEvdAIe2r5yxrdlJAXXUowYFjTPRpiwOHTUvIqmic458 qYg/kpIaqdNuPII3Ku4IDP0Cblvpj10NMbDO7GVFLUgdogxyjxBpBS4NtRoE6QpaVNZTXJg9OvA2 OmmiB4dqnFYrbSoAwXGpU1LFA18ULBuHTjzccy2w9MI4TMNfLQt9KDSt53RxDuvoefKNjkqdAFxr E8azkmXunpHD0STKNNTJzv+RymrS49syjYI8S4bwwVg2oAd63g1mjK/8xahQZ0MZzA8cjlvl5+dj QTb5f4Iv8mcwkER1kvZufZG9UbGsMHCp/ImhmeDkhWrKndzPYyXNCTA76ftvOW/VHnunrfxP+QkQ Ai1d7dKSoaV43fJEc5i+D/+iHec8CGYe3Z5ufRkkurSLCmse1Xh1me99wK6khTXorJPj/a1tudnm YsuX282GzQ6z3/OdwVDIBAAA headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a2984f9c80c60-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:17:05 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "876" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998496" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_0f78619a934d402e8d73301c1948ffc7 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate an answer. Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n \\\"relevance_score\\\": 0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt from wellawatteUnknownyearaperspectiveon pages 9-12: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv, Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02. This article has 1 citations.\\n\\n---\\n\\nthat gives subgraph importance for small molecule activity prediction. On the\\n\\nother hand, similarity maps compare model predictions for two or more molecules based on\\n\\ntheir chemical fingerprints.83 Similarity maps provide atomic weights or predicted probabil-\\n\\n\\n \ 9ity difference between the molecules by removing one atom at a time. These weights can\\n\\nthen be used to color the molecular graph and give a visual presentation. ChemInformatics\\n\\nModel Explorer (CIME) is an interactive web based toolkit which allows visualization and\\n\\ncomparison of different explanation methods for molecular property prediction models.84\\n\\n\\nSurrogate models\\n\\n\\nOne approach to explain black box predictions is to fit a self-explaining or interpretable\\n\\nmodel to the black box model, in the vicinity of one or a few specific examples. These are\\n\\nknown as surrogate models. Generally, one model per explanation is trained. However, if we\\n\\ncould find one surrogate model that explained the whole DL model, then we would simply\\n\\nhave a globally accurate interpretable model. This means that the black-box model is no\\n\\nlonger needed.79 In the work by White 79, a weighted least squares linear model is used as\\n\\nthe surrogate model. This model provides natural language based descriptor explanations by\\n\\nreplacing input features with chemically interpretable descriptors. This approach is similar\\n\\nto the concept-based explanations approach used by McGrath et al. 85, where human under-\\n\\nstandable concepts were used in place of input features in acquisition of chess knowledge in\\n\\nAlphaZero. Any of the self-explaining models detailed in the Self-explaining models section\\n\\ncan be used as a surrogate model.\\n\\n The most commonly used surrogate model based method is Locally Interpretable Model\\n\\nExplanations (LIME).35 LIME creates perturbations around the example of interest and fits\\n\\nan interpretable model to these local perturbations. Ribeiro et al. 35 mathematically define\\n\\nan explanation \u03BE for an example \u20D7x using Equation 4.\\n\\n\\n\\n \u03BE(\u20D7x) = arg min L(f, g, \u03C0x) + \u2126(g) (4)\\n g\u2208G\\n\\n \ Here f is the black box model and g \u2208G is the interpretable explanation model. G is\\n\\na class of potential interpretable models (e.g.: linear models). \u03C0x is a similarity measure\\n\\n\\n\\n 10between original input \u20D7x and it\u2019s perturbed input \u20D7x\u2032. In context of molecular data, this can\\n\\nbe a chemical similarity metric like Tanimoto86 similarity between fingerprints. The goal for\\n\\nLIME is to minimize the loss, L, such that f is closely approximated by g. \u2126is a parameter\\n\\nthat controls the complexity (sparsity) of g. Ribeiro et al. 35 termed the agreement (how low\\n\\nthe loss is) between f and g as the \u201Cfidelity\u201D.\\n\\n \ GraphLIME87 and LIMEtree88 are modifications to LIME as applicable to graph neural\\n\\nnetworks and regression trees, respectively. LIME has been used in chemistry previously,\\n\\nsuch as Whitmore et al. 89 who used LIME to explain octane number predictions of molecules\\n\\nfrom a random forest classifier. Mehdi and Tiwary 90 used LIME to explain thermodynamic\\n\\ncontributions of features. Gandhi and White 10 use an approach similar to GraphLIME,\\n\\nbut use chemistry specific fragmentation and descriptors to explain molecular property pre-\\n\\ndiction. Some examples are highlighted in the Applications section. \ In recent work by\\n\\nMehdi and Tiwary 90, a thermodynamic-based surrogate model approach was used to inter-\\n\\npret black-box models. The authors define an \u201Cinterpretation free energy\u201D which can be\\n\\nachieved by minimizing the surrogate model\u2019s uncertainty and maximizing simplicity.\\n\\n\\nCounterfactual explanations\\n\\n\\nCounterfactual explanations can be found in many fields such as statistics, mathematics and\\n\\nphilosophy.91\u201394 According to Woodward and Hitchcock 92, a counterfactual is an example\\n\\nwith minimum deviation from the initial instance but with a contrasting outcome. They\\n\\ncan be used to answer the question, \u201Cwhich smallest change could alter the outcome of an\\n\\ninstance of interest?\u201D While the difference between the two instances is based on the exis-\\n\\ntence of similar worlds in philosophy,95 a distance metric based on molecular similarity is\\n\\nemployed in XAI for chemistry. For example, in the work by Wellawatte et al. 9 distance\\n\\nbetween two molecules is defined as the Tanimoto distance96 between ECFP4 fingerprints.97\\n\\nAdditionally, Mohapatra et al. 98 introduced a chemistry-informed graph representation for\\n\\ncomputing macromolecular similarity. Contrastive explanations are peripheral to counterfac-\\n\\n\\n \ 11tual explanations. Unlike the counterfactual approach, contrastive approach employ a dual\\n\\noptimization method, which works by generating a similar and a dissimilar (counterfactuals)\\n\\nexample. Contrastive explanations can interpret the model by identifying contribution of\\n\\npresence \\n\\n---\\n\\nQuestion: Are counterfactuals actionable? 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from wellawatteUnknownyearaperspectiveon pages 14-16: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv, Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02. This article has 1 citations.\\n\\n---\\n\\nsame optimization problem.100 Grabocka\\n\\net al. 111 have developed a method named Adversarial Training on EXplanations (ATEX)\\n\\nwhich improves model robustness via exposure to adversarial examples. While there are\\n\\nconceptual disparities, we note that the counterfactual and adversarial explanations are\\n\\nequivalent mathematical objects.\\n\\n Matched molecular pairs (MMPs) are pairs of molecules that differ structurally at only\\n\\none site by a known transformation.112,113 MMPs are widely used in drug discovery and\\n\\nmedicinal chemistry as these facilitate fast and easy understanding of structure-activity re-\\n\\nlationships.114\u2013116 Counterfactuals and MMP examples intersect if the structural change is\\n\\nassociated with a significant change in the properties. In the case the associated changes in\\n\\nthe properties are non-significant, the two molecules are known as bioisosteres.117,118 The con-\\n\\nnection between MMPs and adversarial training examples has been explored by van Tilborg\\n\\net al. 119. MMPs which belong to the counterfactual category are commonly used in outlier\\n\\nand activity cliff detection.113 This approach is analogous to counterfactual explanations,\\n\\nas the common objective is to uncover learned knowledge pertaining to structure-property\\n\\nrelationships.70\\n\\n\\nApplications\\n\\n\\nModel interpretation is certainly not new and a common step in ML in chemistry, but XAI for\\n\\nDL models is becoming more important60,66\u201369,73,88,104,105 Here we illustrate some practical\\n\\nexamples drawn from our published work on how model-agnostic XAI can be utilized to\\n\\n\\n\\n 14interpret black-box models and connect the explanations to structure-property relationships.\\n\\nThe methods are \u201CMolecular Model Agnostic Counterfactual Explanations\u201D (MMACE)9\\n\\nand \u201CExplaining molecular properties with natural language\u201D.10 Then we demonstrate how\\n\\ncounterfactuals and descriptor explanations can propose structure-property relationships in\\n\\nthe domain of molecular scent.31\\n\\n\\nBlood-brain barrier permeation prediction\\n\\n\\nThe passive diffusion of drugs from the blood stream to the brain is a critical aspect in drug\\n\\ndevelopment and discovery.120 Small molecule blood-brain barrier (BBB) permeation is a\\n\\nclassification problem routinely assessed with DL models.121,122 To explain why DL models\\n\\nwork, we trained two models a random forest (RF) model123 and a Gated Recurrent Unit\\n\\nRecurrent Neural Network (GRU-RNN). Then we explained the RF model with generated\\n\\ncounterfactuals explanations using the MMACE9 and the GRU-RNN with descriptor expla-\\n\\nnations.10 Both the models were trained on the dataset developed by Martins et al. 124. The\\n\\nRF model was implemented in Scikit-learn125 using Mordred molecular descriptors126 as the\\n\\ninput features. The GRU-RNN model was implemented in Keras.127 See Wellawatte et al. 9\\n\\nand Gandhi and White 10 for more details.\\n\\n \ According to the counterfactuals of the instance molecule in figure 1, we observe that the\\n\\nmodifications to the carboxylic acid group enable the negative example molecule to permeate\\n\\nthe BBB. Experimental findings by Fischer et al. 120 show that the BBB permeation of\\n\\nmolecules are governed by hydrophobic interactions and surface area. The carboxylic group is\\n\\na hydrophilic functional group which hinders hydrophobic interactions and addition of atoms\\n\\nenhances the surface area. This proves the advantage of using counterfactual explanations,\\n\\nas they suggest actionable modification to the molecule to make it cross the BBB.\\n\\n In Figure 2 we show descriptor explanations generated for Alprozolam, a molecule that\\n\\npermeates the BBB, using the method described by Gandhi and White 10. We see that\\n\\npredicted permeability is positively correlated with the aromaticity of the molecule, while\\n\\n\\n 15negatively correlated with the number of hydrogen bonds donors and acceptors. A similar\\n\\nstructure-property relationship for BBB permeability is proposed in more mechanistic stud-\\n\\nies.128\u2013130 The substructure attributions indicates a reduction in hydrogen bond donors and\\n\\nacceptors. These descriptor explanations are quantitative and interpretable by chemists.\\n\\nFinally, we can use a natural language model to summarize the findings into a written\\n\\nexplanation, as shown in the printed text in Figure 2.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 1: Counterfactuals of a molecule which cannot permeate the blood-brain barrier.\\nSimilarity is the Tanimoto similarity of ECFP4 fingerprints.131 Red indicates deletions and\\ngreen indicates substitutions and addition of atoms. Republished from Ref.9 with permission\\nfrom the Royal Society of Chemistry.\\n\\n\\n\\nSolubility prediction\\n\\n\\nSmall molecule solubility prediction is a classic cheminformatics regression challenge and is\\n\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\u2013136 In our previous\\n\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras to predict solubilities (log\\n\\nmolarity) of small molecules.127 The AqS\\n\\n---\\n\\nQuestion: Are counterfactuals actionable? [yes/no]\"}]}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "22903" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/41UyW7bMBC9+ysGPLWAbFhKnLQ9OkVOLbogQA91IFDkSGJLkSqXxEbgf+9QsmNl KdCLlnkzw/dm4cMMgCnJPgATLQ+i6/X84/r9N9xdKfPl/vsnffZDFO3157q++ZObr+9YliJs9QtF OEYthKU4DMqaERYOecCUNb+8zFerZVGcD0BnJeoU1vRhfm7nxbI4n+c5vQ+BrVUCPXn8pF+Ah+GZ KBqJWzIvs6OlQ+95g2Q7OpHRWZ0sjHuvfOAmsOwECmsCmoH1w8YAbJiPXcfdbkOmDbuykXBXcxEi 1x64Q6BvEsUrTZ8eQos78LFp0AcgKapWgicHgiwZNIqoMfnxAIIb0MhlgiR65VACFctQMCgDvbM9 uqDQL+DaOsAtTzXMEkbnwEB2G8DWUGlr5bxynKCKO6fQwZv1ev0WKEOHA4OMAqb0KV+vuTmwU5J0 E1ui8IL2cBh3ld3utBKkWElonI39KAMH9RL4o74UdDgYh2iisoCbFv2TeinjVdMGqqNWjYF7FdpE Cp3qiAwxrKmnyjQ+o/J0RCY4ImWaIWUMSquwS+rFs7Ycamd98qWgSHZH6Y61JXZctArvEHyPIokF GwONKJV6w7Kx8w413nEjsPTCOkwTkC83Zj+dF4d19DyNq4laTwBujA1jBdOk3h6Q/eNsatsQx8o/ C2UkWfm2pO3wtCo0hz7Yng3onp63ww7EJ2PNKFHXhzLY3zgcl68uijEhO63dBF6eHdBAHPUEuLhY Za+kLCUGrrSfLBITVEGUp9jT1vEolZ0As4nwl3xeyz2Kp+b9T/oTIAT2dKWUPe2REk81n9wcpnvp X26PhR4IM4/ujm6bkpbQpWZIrHnU45XB/M4H7ErqWIOud2q8N+q+LFairotVXhdstp/9BUpdthVA BQAA headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a2984febfeb22-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:17:06 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "1828" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-input-images: - "250000" x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-input-images: - "249999" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29997735" x-ratelimit-reset-input-images: - 0s x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 4ms x-request-id: - req_3f538d1e24244ef39b337574c47a7315 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. 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The counterfactual indicates\\nstructural changes to ethyl benzoate that would result in the model predicting the molecule\\nto not contain the \u2018fruity\u2019 scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual and\\n2,4 decadienal is also provided. Republished with permission from authors.31\\n\\n\\n The molecule 2,4-decadienal, which is known to have a \u2018fatty\u2019 scent, is analyzed in Fig-\\n\\nure 5.142,143 The resulting counterfactual, which has a shorter carbon chain and no carbonyl\\n\\ngroups, highlights the influence of these structural features on the \u2018fatty\u2019 scent of 2,4 deca-\\n\\ndienal. To generalize to other molecules, Seshadri et al. 31 applied the descriptor attribution\\n\\nmethod to obtain global explanations for the scents. The global explanation for the \u2018fatty\u2019\\n\\nscent was generated by gathering chemical spaces around many \u2018fatty\u2019 scented molecules.\\n\\nThe resulting natural language explanation is: \u201CThe molecular property \u201Cfatty scent\u201D can\\n\\nbe explained by the presence of a heptanyl fragment, two CH2 groups separated by four\\n\\n\\n 20bonds, and a C=O double bond, as well as the lack of more than one or two O atoms.\u201D31\\n\\nThe importance of a heptanyl fragment aligns with that reported in the literature, as \u2018fatty\u2019\\n\\nmolecules often have a long carbon chain.144 Furthermore, the importance of a C=O dou-\\n\\nble bond is supported by the findings reported by Licon et al. 145, where in addition to a\\n\\n\u201Clarger carbon-chain skeleton\u201D, they found that \u2018fatty\u2019 molecules also had \u201Caldehyde or acid\\n\\nfunctions\u201D.145 For the \u2018pineapple\u2019 scent, the following natural language explanation was ob-\\n\\ntained: \u201CThe molecular property \u201Cpineapple scent\u201D can be explained by the presence of ester,\\n\\nethyl/ether O group, alkene/ether O group, and C=O double bond, as well as the absence of\\n\\nan Aromatic atom.\u201D31 Esters, such as ethyl 2-methylbutyrate, are present in many pineap-\\n\\nple volatile compounds.146,147 The combination of a C=O double bond with an ether could\\n\\nalso correspond to an ester group. Additionally, aldehydes and ketones, which contain C=O\\n\\ndouble bonds, are also common in pineapple volatile compounds.146,148\\n\\n\\nDiscussion\\n\\n\\nWe have shown two post-hoc XAI applications based on molecular counterfactual expla-\\n\\nnations9 and descriptor explanations.10 These methods can be used to explain black-box\\n\\nmodels whose input is a molecule. These two methods can be applied for both classification\\n\\nand regression tasks. Note that the \u201Ccorrectness\u201D of the explanations strongly depends on\\n\\nthe accuracy of the black-box model.\\n\\n A molecular counterfactual is one with a minimal distance from a base molecular, but\\n\\nwith contrasting chemical properties. In the above examples, we used Tanimoto similar-\\n\\nity96 of ECFP4 fingreprints97 as distance, although this should be explored in the future.\\n\\nCounterfactual explanations are useful because they are represented as chemical structures\\n\\n(familiar to domain experts), sparse, and are actionable. A few other popular examples of\\n\\ncounterfactual on graph methods are GNNExplainer, MEG and CF-GNNExplainer.69,104,105\\n\\n The descriptor explanation method developed by Gandhi and White 10 fits a self-explaining\\n\\n\\n\\n 21surrogate model to explain the black-box model. This is similar to the GraphLIME87 method,\\n\\nalthough we have the flexibility to use explanation features other than subgraphs. Futher-\\n\\nmore, we show that natural language combined with chemical descriptor attributions can\\n\\ncreate explanations useful for chemists, thus enhancing the accessibility of DL in chemistry.\\n\\nLastly, we examined if XAI can be used beyond interpretation. Work by Seshadri et al. 31 use\\n\\nMMACE and surrogate model explanations to analyze the structure-property relationships\\n\\nof scent. They recovered known structure-property relationships for molecular scent purely\\n\\nfrom explanations, demonstrating the usefulness of a two step process: fit an accurate model\\n\\nand then explain it.\\n\\n Choosing among the plethora of XAI methods described here is still an open question.\\n\\nIt remains to be seen if there will ever be a consensus benchmark, since this field sits on\\n\\nthe intersection of human-machine interaction, machine learning, and philosophy (i.e., what\\n\\nconstitutes an explanation?). Our current advice is to consider first the audience \u2013 domain\\n\\nexperts or ML experts or non-experts \u2013 and what the explanations should accomplish. Are\\n\\nthey meant to inform data selection or model building, how a prediction is used, or how the\\n\\nfeatures can be changed to affect the outcome. The second consideration is what access you\\n\\nhave to the underlying model. The ability to have model derivatives or propagate gradients\\n\\nto the input to models informs the XAI method.\\n\\n\\nConclusion and outlook\\n\\n\\nWe should seek to explain molecular property prediction models because users are more\\n\\nlikely to trust explained predictions, and explanations can help assess if the model is learning\\n\\nt\\n\\n---\\n\\nQuestion: Are counterfactuals actionable? [yes/no]\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6306" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/41UTW/bMAy951cQOidFkiXLsmM3YMBuHXabC1eW6FitPjxR7hoU+e+j7KR2uw3Y xYn5yMevRz/PAITR4iMI1cikXGsXn6/3N/VNc728+fazJqu2IXxRO/f+69YdazHPEaG6R5UuUVcq cBwmE/wAq4gyYWZd7Xar7Xa5Xm97wAWNNocd2rTYhMV6ud4sViv+PQc2wSgk9vjBrwDP/TOX6DU+ sXk5v1gcEskDsu3ixMYYbLYISWQoSZ/EfARV8Al9X/Xd3d09BV/458IDFII652Q8FowV4nuDgE8K Y5tAG1IdERIktnaEEGpwnEV1VkZQoWPOWEuVOmkJjOfI1krjjT9AZaV6WFThCfq+6Qo+vfGXEUEj qWgq1CDZoPIUZWURKlQyJ+TEx94xYhuRuIPBVTXojJIWKMWO+RiDWjpjDReWAujg5FAPxkTznoJa GQn5v9fQxvBoNILjYh3T6H5iCqGOwYGESnLyc6sIvxrDzzzCKCnl7pj7pQTmylkMco88PsJhDF7m boY2uZW6s1CHCB0vM+ZkOvPkWng+pj7mt3G2E85CzIc9RbT4mIssSYWIeV+rZeFPheeNTncdORnJ LDXfWTsBpPchDWVlld2ekdOLrmw4cOaK3oSKmsdETcnKZuFkDVEKrejREz9ve/12ryQpmMi1qUzh Aft0q3ebs4DFeDIj/GF7BhOXaCdhm/UFecVYakzSWJrcgFCSl6LH2PFgZKdNmACzSd9/lvM37qF3 3tL/0I+AUtiyZktWrzbqdcujW8T8SfmX28uc+4IFYXzkD0XJ6oh5Fxpr2dnh2gUdKaEreWEHvuFo hpOv23K3X6u9XO53OzE7zX4DY9KWdfsEAAA= headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a298b99fe0c60-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:17:06 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "1080" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998488" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_5b2db0b489b7453885a50a2212232081 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. 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\"}},{\"type\":\"text\",\"text\":\"Excerpt from wellawatteUnknownyearaperspectiveon pages 16-20: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv, Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02. This article has 1 citations.\\n\\n---\\n\\nssion challenge and is\\n\\nimportant for chemical process design, drug design and crystallization.133\u2013136 In our previous\\n\\nworks,9,10 we implemented and trained an RNN model in Keras to predict solubilities (log\\n\\nmolarity) of small molecules.127 The AqSolDB curated database137 was used to train the\\n\\nRNN model.\\n\\n In this task, counterfactuals are based on equation 6. Figure 3 illustrates the generated\\n\\nlocal chemical space and the top four counterfactuals. Based on the counterfactuals, we ob-\\n\\nserve that the modifications to the ester group and other heteroatoms play an important role\\n\\nin solubility. These findings align with known experimental and basic chemical intuition.134\\n\\nFigure 4 shows a quantitative measurement of how substructures are contributing to the pre-\\n\\n\\n\\n 16Figure 2: Descriptor explanations along with natural language explanation obtained for BBB\\npermeability of Alprozolam molecule. The green and red bars show descriptors that influ-\\nence predictions positively and negatively, respectively. Dotted yellow lines show significance\\nthreshold (\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. Molecular descriptors show molecule-level proper-\\nties that are important for the prediction. ECFP and MACCS descriptors indicate which\\nsubstructures influence model predictions. MACCS explanations lead to text explanations\\nas shown. Republished from Ref.10 with permission from authors. SMARTS annotations for\\nMACCS descriptors were created using SMARTSviewer (smartsview.zbh.uni-hamburg.de,\\nCopyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) developed by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n \ 17diction. For example, we see that adding acidic and basic groups as well as hydrogen bond\\n\\nacceptors, increases solubility. Substructure importance from ECFP97 and MACCS138 de-\\n\\nscriptors indicate that adding heteroatoms increases solubility, while adding rings structures\\n\\nmakes the molecule less soluble. Although these are established hypotheses, it is interesting\\n\\nto see they can be derived purely from the data via DL and XAI.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 3: Generated chemical space for solubility prediction using the RNN model. The\\nchemical space is a 2D projection of the pairwise Tanimoto similarities of the local coun-\\nterfactuals. Each data point is colored by solubility. Top 4 counterfactuals are shown here.\\nRepublished from Ref.9 with permission from the Royal Society of Chemistry.\\n\\n\\n\\nGeneralizing XAI \u2013 interpreting scent-structure relationships\\n\\n\\nIn this example, we show how non-local structure-property relationships can be learned with\\n\\nXAI across multiple molecules. Molecular scent prediction is a multi-label classification task\\n\\nbecause a molecule can be described by more than one scent. For example, the molecule\\n\\njasmone can be described as having \u2018jasmine,\u2019 \u2018woody,\u2019 \u2018floral,\u2019 and \u2019herbal\u2019 scents.139 The\\n\\nscent-structure relationship is not very well understood,140 although some relationships are\\n\\nknown. \ For example, molecules with an ester functional group are often associated with\\n\\n\\n 18Figure 4: Descriptor explanations for solubility prediction model. The green and red bars\\nshow descriptors that influence predictions positively and negatively, respectively. Dotted\\nyellow lines show significance threshold (\u03B1 = 0.05) for the t-statistic. The MACCS and\\nECFP descriptors indicate which substructures influence model predictions. MACCS sub-\\nstructures may either be present in the molecule as is or may represent a modification. ECFP\\nfingerprints are substructures in the molecule that affect the prediction. MACCS descriptor\\nare used to obtain text explanations as shown. Republished from Ref.10 with permission from\\nauthors. SMARTS annotations for MACCS descriptors were created using SMARTSviewer\\n(smartsview.zbh.uni-hamburg.de, Copyright: ZBH, Center for Bioinformatics Hamburg) de-\\nveloped by Schomburg et al. 132.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 19the \u2018fruity\u2019 scent. There are some exceptions though, like tert-amyl acetate which has a\\n\\n\u2018camphoraceous\u2019 rather than \u2018fruity\u2019 scent.140,141\\n\\n In Seshadri et al. 31, we trained a GNN model to predict the scent of molecules and utilized\\n\\ncounterfactuals9 and descriptor explanations10 to quantify scent-structure relationships. The\\n\\nMMACE method was modified to account for the multi-label aspect of scent prediction. This\\n\\nmodification defines molecules that differed from the instance molecule by only the selected\\n\\nscent as counterfactuals. For instance, counterfactuals of the jasmone molecule would be false\\n\\nfor the \u2018jasmine\u2019 scent but would still be positive for \u2018woody,\u2019 \u2018floral\u2019 and \u2018herbal\u2019 scents.\\n\\n\\n\\n\\n\\nFigure 5: Counterfactual for the 2,4 decadienal molecule. \ The counterfactual indicates\\nstructural changes to ethyl benzoate that would result in the model predicting the molecule\\nto not contain the \u2018fruity\u2019 scent. The Tanimoto96 similarity between the counterfactual and\\n2,4 decadienal is also\\n\\n---\\n\\nQuestion: Are counterfactuals actionable? 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This article has 1 citations.\\n\\n---\\n\\n13,\\n\\n 1\u201320.\\n\\n\\n(78) Mastropietro, A.; Pasculli, G.; Feldmann, C.; Rodr\xB4\u0131guez-P\xB4erez, R.; Bajorath, J. Edge-\\n\\n SHAPer: Bond-Centric Shapley Value-Based Explanation Method for Graph Neural\\n\\n Networks. iScience 2022, 25, 105043.\\n\\n\\n(79) White, A. D. Deep learning for molecules and materials. Living Journal of Computa-\\n\\n \ tional Molecular Science 2022, 3.\\n\\n(80) \u02D8Strumbelj, E.; Kononenko, I. Explaining prediction models and individual predictions\\n\\n with feature contributions. Knowledge and Information Systems 2014, 41, 647\u2013665.\\n\\n\\n(81) Erhan, D.; Bengio, Y.; Courville, A.; Vincent, P. Visualizing Higher-Layer Features of\\n\\n a Deep Network. Technical Report, Univerist\xB4e de Montr\xB4eal 2009,\\n\\n\\n(82) Weber, J. K.; Morrone, J. A.; Bagchi, S.; Pabon, J. D.; gu Kang, S.; Zhang, L.;\\n\\n Cornell, W. D. 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Machine Learning: Science and Technology 2022, 3, 015028.\\n\\n\\n (99) Doshi-Velez, F.; Kortz, M.; Budish, R.; Bavitz, C.; Gershman, S.; O\u2019Brien, D.;\\n\\n Scott, K.; Schieber, S.; Waldo, J.; Weinberger, D.; Weller, A.; Wood, A. Account-\\n\\n ability of AI Under the Law: The Role of Explanation. SSRN Electronic Journal\\n\\n 2017,\\n\\n\\n(100) Wachter, S.; Mittelstadt, B.; Russell, C. Counterfactual explanations without opening\\n\\n the black box: Automated decisions and the GDPR. Harv. JL & Tech. 2017, 31, 841.\\n\\n\\n(101) Jim\xB4enez-Luna, J.; Grisoni, F.; Schneider, G. Drug discovery with explainable artificial\\n\\n intelligence. Nature Machine Intelligence 2020 2:10 2020, 2, 573\u2013584.\\n\\n\\n(102) Fu, T.; Gao, W.; Xiao, C.; Yasonik, J.; Coley, C. W.; Sun, J. Differentiable Scaffold-\\n\\n ing Tree for Molecule Optimization. International Conference on Learning Represen-\\n\\n tations. 2022.\\n\\n\\n(103) Shen, C.; Krenn, M.; Eppel, S.; Aspuru-Guzik, A. Deep molecular dreaming: inverse\\n\\n \ machine learning for de-novo molecular design and interpretability with surjective\\n\\n representations. Machine Learning: Science and Technology 2021, 2, 03LT02.\\n\\n\\n(104) Lucic, A.; ter Hoeve, M.; Tolomei, G.; \ Rijke, M.; Silvestri, F. CF-\\n\\n GNNExplainer: Counterfactual Explanations for Graph Neural Networks. arXiv\\n\\n---\\n\\nQuestion: Are counterfactuals actionable? [yes/no]\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6320" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/41STW+cMBS8769A78xGgMLS7a1R1VSV+pHcqhIhxzzAG2NbfmaVaLX/vTbsBtIm Ui4gZt4M8z4OqygCUcPHCHjHHO+NXH++2t60zf7Xl92nq83PHzbPb39//5oVzfW3XQdxUOj7HXJ3 Vl1w7XXohFYTzS0yh8E1LYo0z5Ms24xEr2uUQdYat77U6yzJLtdp6t8nYacFR/IVf/xnFB3GZ4io anz0cBKfkR6JWIseOxd50GoZEGBEghxTDuKZ5Fo5VGPqQ6miqAQa+p7Zp9JDJZQQT6hFiXumOFbE tcXAJqU6Lq0sNgOx0IkapFwQTCntWJjE2MTdiTk+x5a6NVbf0z9SaIQS1FV+cOSn6COS0wZG9uif d+N4hhcdgzfqjaucfsDxd2mRZ5MhzBtZ0JsT6XxEuZRtPsSvOFY1OiYkLUYMnPEO61k774MNtdAL YrXo+/84r3lPvQvVvsd+JjhH44+tMhZrwV+2PJdZDBf7VtnznMfAQGj3/g4rJ9CGXdTYsEFOxwT0 RA77yi+sRWusmC6qMVWxzfiWJduigNVx9RcTqu5/WgMAAA== headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a298d4f18ca3e-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:17:07 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "513" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998494" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_c05c47806e814a0795ea8e108709d642 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate an answer. Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n \\\"relevance_score\\\": 0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt from wellawatteUnknownyearaperspectiveon pages 5-8: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv, Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02. This article has 1 citations.\\n\\n---\\n\\nnct?\\n\\n\\n We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the above\\n\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation method based on feature\\n\\nattribution, as they offer a complete explanation - each feature is assigned a fraction of\\n\\nthe prediction value.44,45 Completeness is a clearly measurable and well-defined metric, but\\n\\nyields explanations with many components. Yet Shapley values are not actionable nor sparse.\\n\\nThey are non-sparse as every feature has a non-zero attribution and not-actionable because\\n\\nthey do not provide a set of features which changes the outcome.46 Ribeiro et al. 35 proposed\\n\\na surrogate model method that aims to provide sparse/succinct explanations that have high\\n\\n\\n 5fidelity to the original model. In Wellawatte et al. 9 we argue that counterfactuals are \u201Cbet-\\n\\nter\u201D explanations because they are actionable and sparse. We highlight that, evaluation of\\n\\nexplanations is a difficult task because explanations are fundamentally for and by humans.\\n\\nTherefore, these evaluations are subjective, as they depend on \u201Ccomplex human factors and\\n\\napplication scenarios.\u201D37\\n\\n\\nSelf-explaining models\\n\\nA self-explanatory model is one that is intrinsically interpretable to an expert.47 Two com-\\n\\nmon examples found in the literature are linear regression models and decision trees (DT).\\n\\nIntrinsic models can be found in other XAI applications acting as surrogate models (proxy\\n\\nmodels) due to their transparent nature.48,49 A linear model is described by the equation\\n\\n1 where, W\u2019s are the weight parameters and x\u2019s are the input features associated with the\\n\\nprediction \u02C6y. Therefore, we observe that the weights can be used to derive a complete expla-\\n\\nnation of the model - trained weights quantify the importance of each feature.47 DT models\\n\\nare another type of self-explaining models which have been used in classification and high-\\n\\nthroughput screening tasks. Gajewicz et al. 50 used DT models to classify nanomaterials\\n\\nthat identify structural features responsible for surface activity. In another study by Han\\n\\net al. 51, a DT model was developed to filter compounds by their bioactivity based on the\\n\\nchemical fingerprints.\\n\\n\\n\\n \u02C6y = \u03A3iWixi (1)\\n\\n\\n Regularization techniques such as EXPO52 and RRR53 are designed to enhance the black-\\n\\nbox model interpretability.54 Although one can argue that \u201Csimplicity\u201D of models are posi-\\n\\ntively correlated with interpretability, this is based on how the interpretability is evaluated.\\n\\nFor example, Lipton 55 argue that, from the notion of \u201Csimulatability\u201D (the degree to which a\\n\\nhuman can predict the outcome based on inputs), self-explanatory linear models, rule-based\\n\\n\\n\\n \ 6systems, and DT\u2019s can be claimed uninterpretable. A human can predict the outcome given\\n\\nthe inputs only if the input features are interpretable. Therefore, a linear model which takes\\n\\nin non-descriptive inputs may not be as transparent. On the other hand, a linear model\\n\\nis not innately accurate as they fail to capture non-linear relationships in data, limiting is\\n\\napplicability. Similarly, a DT is a rule-based model and lacks physics informed knowledge.\\n\\nTherefore, an existing drawback is the trade-offbetween the degree of understandability and\\n\\nthe accuracy of a model. For example, an intrinsic model (linear regression or decision trees)\\n\\ncan be described through the trainable parameters, but it may fail to \u201Ccorrectly\u201D capture\\n\\nnon-linear relations in the data.\\n\\n\\nAttribution methods\\n\\n\\nFeature attribution methods explain black box predictions by assigning each input feature\\n\\na numerical value, which indicates its importance or contribution to the prediction. Feature\\n\\nattributions provide local explanations, but can be averaged or combined to explain multi-\\n\\nple instances. Atom-based numerical assignments are commonly referred to as heatmaps.56\\n\\nSheridan 57 describes an atom-wise attribution method for interpreting QSAR models. Re-\\n\\ncently, Rasmussen et al. 58 showed that Crippen logP models serve as a benchmark for\\n\\nheatmap approaches. Other most widely used feature attribution approaches in the litera-\\n\\nture are gradient based methods,59,60 Shapley Additive exPlanations (SHAP),44 and layer-\\n\\nwise relevance prorogation.61\\n\\n Gradient based approaches are based on the hypothesis that gradients for neural net-\\n\\nworks are analogous to coefficients for regression models.62 Class activation maps (CAM),63\\n\\ngradCAM,64 smoothGrad,,65 and integrated gradients62 are examples of this method. The\\n\\nmain idea behind feature attributions with gradients can be represented with equation \ 2.\\n\\n \u2206\u02C6f(\u20D7x) \u2248\u2202\u02C6f(\u20D7x) \ (2)\\n \u2206xi \ \u2202xi\\n\\n\\n\\n 7 \\n\\n---\\n\\nQuestion: Are counterfactuals actionable? [yes/no]\"}],\"model\":\"gpt-4o-2024-11-20\",\"n\":1,\"temperature\":0.0}" headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "6291" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/41Ty27bMBC8+ysWvORiB5bzcN1bih56CFC0zaWoA2FNrSTWFClwKTdG4H/vUnIi J02AArJk7XBG+5h9nAAoU6iPoHSNUTetnX3+tPpW8c2clqHMvm+/bu9uuy+3FyvdbX/eqGli+M1v 0vGJda698Cga7wZYB8JISTVbLrOrq/licd0DjS/IJlrVxtmlny3mi8tZlsnzSKy90cRy4pe8Ajz2 95SiK+hBwvPpU6QhZqxIYk+HJBi8TRGFzIYjuqimI6i9i+T6rB/XDmCtuGsaDPu1hNbqriagB02h jSDcSAxRigPtO+GFEnXs0DJgIIk5NgUFKuBsQ1HgM+G2Fh2mLjBsSGPHJAq07xnCFgA3Vv66ArjF wHQOd7VhSJdLmjEgR4geftQoDd3DDm1HPIU/tdF1r1MQ62A28mFkcN7NXgmn0CguCdBDhNpUtZVf fKekNvidlAMITBF8CaXMrwvPHUDJrkZX9fWA76IMnKbQ4Na4KsWak/rO12o6tDeQpR06TTlrHyi1 OZuv3eF0KIHKjjF5wnXWngDonI9DN5Md7o/I4dkA1leS94ZfUVVpnOE6Fwuy+FGGzdG3qkcPcr/v jda98I4SoaaNefRb6j+XLa5Xg6AavT3CHxZHMEqK9oR2cZVN31DMC4poLJ+YVWnUNRUjd3Q2doXx J8DkpO5/03lLe6hdZvM/8iOgNbWytnkrvjb6ZcnjsUBp99879tznPmHFFHay0Xk0FNIsCiqxs8Na Kt5zpCaXgVWydcEMu1m2+XK10Cucr5ZLNTlM/gJ1hx4kpAQAAA== headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a2995b90f2c2d-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:17:07 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "940" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998493" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 3ms x-request-id: - req_f4f41cac77d44dfdb336ba6954c41915 status: code: 200 message: OK - request: body: "{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"Provide a summary of the relevant information that could help answer the question based on the excerpt. 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This article has 1 citations.\\n\\n---\\n\\n a passive characteristic of a model, whereas explainability\\n\\nis an active characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\n\\nNamely, an explanation is extra information that gives the context and a cause for one or\\n\\nmore predictions.29 We adopt the same nomenclature in this perspective.\\n\\n Accuracy and interpretability are two attractive characteristics of DL models. However,\\n\\nDL models are often highly accurate and less interpretable.28,30 XAI provides a way to avoid\\n\\nthat trade-off in chemical property prediction. XAI can be viewed as a two-step process.\\n\\nFirst, we develop an accurate but uninterpretable DL model. Next, we add explanations to\\n\\npredictions. Ideally, if the DL model has correctly learned the input-output relations, then\\n\\nthe explanations should give insight into the underlying mechanism.\\n\\n In the remainder of this article, we review recent approaches for XAI of chemical property\\n\\nprediction while drawing specific examples from our recent XAI work.9,10,31 We show how\\n\\nin various systems these methods yield explanations that are consistent with known and\\n\\nmechanisms in structure-property relationships.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 3Theory\\n\\n\\nIn this work, we aim to assemble a common taxonomy for the landscape of XAI while\\n\\nproviding our perspectives. We utilized the vocabulary proposed by Das and Rad 32 to classify\\n\\nXAI. According to their classification, interpretations can be categorized as global or local\\n\\ninterpretations on the basis of \u201Cwhat is being explained?\u201D. For example, counterfactuals are\\n\\nlocal interpretations, as these can explain only a given instance. The second classification is\\n\\nbased on the relation between the model and the interpretation \u2013 is interpretability post-hoc\\n\\n(extrinsic) or intrinsic to the model?.32,33 An intrinsic XAI method is part of the model\\n\\nand is self-explanatory32 These are also referred to as white-box models to contrast them\\n\\nwith non-interpretable black box models.28 An extrinsic method is one that can be applied\\n\\npost-training to any model.33 Post-hoc methods found in the literature focus on interpreting\\n\\nmodels through 1) training data34 and feature attribution,35 2) surrogate models10 and, 3)\\n\\ncounterfactual9 or contrastive explanations.36\\n\\n Often, what is a \u201Cgood\u201D explanation and what are the required components of an ex-\\n\\nplanation are debated.32,37,38 Palacio et al. 29 state that the lack of a standard framework\\n\\nhas caused the inability to evaluate the interpretability of a model. In physical sciences,\\n\\nwe may instead consider if the explanations somehow reflect and expand our understanding\\n\\nof physical phenomena. For example, Oviedo et al. 39 propose that a model explanation\\n\\ncan be evaluated by considering its agreement with physical observations, which they term\\n\\n\u201Ccorrectness.\u201D For example, if an explanation suggests that polarity affects solubility of a\\n\\nmolecule, and the experimental evidence strengthen the hypothesis, then the explanation\\n\\nis assumed \u201Ccorrect\u201D. In instances where such mechanistic knowledge is sparse, expert bi-\\n\\nases and subjectivity can be used to measure the correctness.40 Other similar metrics of\\n\\ncorrectness such as \u201Cexplanation satisfaction scale\u201D can be found in the literature.41,42 In a\\n\\nrecent study, Humer et al. 43 introduced CIME an interactive web-based tool that allows the\\n\\nusers to inspect model explanations. The aim of this study is to bridge the gap between\\n\\nanalysis of XAI methods. Based on the above discussion, we identify that an agreed upon\\n\\n\\n \ 4evaluation metric is necessary in XAI. We suggest the following attributes can be used to\\n\\nevaluate explanations. However, the relative importance of each attribute may depend on\\n\\nthe application - actionability may not be as important as faithfulness when evaluating the\\n\\ninterpretability of a static physics based model. Therefore, one can select relative importance\\n\\nof each attribute based on the application.\\n\\n\\n \u2022 Actionable. Is it clear how we could change the input features to modify the output?\\n\\n\\n \ \u2022 Complete. Does the explanation completely account for the prediction? Did features\\n\\n not included in the explanation really contribute zero effect to the prediction?44\\n\\n\\n \u2022 Correct. Does the explanation agree with hypothesized or known underlying physical\\n\\n mechanism?39\\n\\n\\n \ \u2022 Domain Applicable. Does the explanation use language and concepts of domain ex-\\n\\n perts?\\n\\n\\n \u2022 Fidelity/Faithful. Does the explanation agree with the black box model?\\n\\n\\n \u2022 Robust. Does the explanation change significantly with small changes to the model or\\n\\n instance being explained?\\n\\n\\n \u2022 Sparse/Succinct. Is the explanation succinct?\\n\\n\\n \ We present an example evaluation of the SHAP explanation method based on the above\\n\\nattributes.44 Shapley values were proposed as a local explanation method based on feature\\n\\nattribution, as they offer a complete explanation - each feature i\\n\\n---\\n\\nQuestion: Are counterfactuals actionable? 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Your summary, combined with many others, will be given to the model to generate an answer. Respond with the following JSON format:\\n\\n{\\n \\\"summary\\\": \\\"...\\\",\\n \\\"relevance_score\\\": 0-10\\n}\\n\\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100 words words. `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question.\\n\\nThe excerpt may or may not contain relevant information. If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Excerpt from wellawatteUnknownyearaperspectiveon pages 1-3: Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv, Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02. This article has 1 citations.\\n\\n---\\n\\n A Perspective on Explanations of Molecular\\n\\n Prediction Models\\n\\n\\nGeemi P. Wellawatte,\u2020 \ Heta A. Gandhi,\u2021 Aditi Seshadri,\u2021 and Andrew\\n\\n D. White\u2217,\u2021\\n\\n\\n \u2020Department of Chemistry, University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\n\\n\u2021Department of Chemical Engineering, University of Rochester, Rochester, NY, 14627\\n\\n \xB6Vial Health Technology, Inc., San Francisco, CA 94111\\n\\n\\n E-mail: andrew.white@rochester.edu\\n\\n\\n\\n Abstract\\n\\n\\n \ Chemists can be skeptical in using deep learning (DL) in decision making, due to\\n\\n the lack of interpretability in \u201Cblack-box\u201D models. \ Explainable artificial intelligence\\n\\n (XAI) is a branch of AI which addresses this drawback by providing tools to interpret\\n\\n DL models and their predictions. We review the principles of XAI in the domain of\\n\\n chemistry and emerging methods for creating and evaluating explanations. Then we\\n\\n \ focus on methods developed by our group and their applications in predicting solubil-\\n\\n ity, blood-brain barrier permeability, and the scent of molecules. We show that XAI\\n\\n methods like chemical counterfactuals and descriptor explanations can explain DL pre-\\n\\n dictions while giving insight into structure-property relationships. Finally, we discuss\\n\\n how a two-step process of developing a black-box model and explaining predictions can\\n\\n \ uncover structure-property relationships.\\n\\n\\n\\n\\n\\n 1Introduction\\n\\n\\nDeep learning (DL) is advancing the boundaries of computational chemistry because it can\\n\\naccurately model non-linear structure-function relationships.1\u20133 Applications of DL can be\\n\\nfound in a broad spectrum spanning from quantum computing4,5 to drug discovery6\u201310 to\\n\\nmaterials design.11,12 According to Kre 13, DL models can contribute to scientific discovery\\n\\nin three \u201Cdimensions\u201D - 1) as a \u2018computational microscope\u2019 to gain insight which are not\\n\\nattainable through experiments 2) as a \u2018resource of inspiration\u2019 to motivate scientific thinking\\n\\n3) as an \u2018agent of understanding\u2019 to uncover new observations. However, the rationale of\\n\\na DL prediction is not always apparent due to the model architecture consisting a large\\n\\nparameter count.14,15 DL models are thus often termed\u201Cblack box\u201D models. We can only\\n\\nreason about the input and output of an DL model, not the underlying cause that leads to\\n\\na specific prediction.\\n\\n It is routine in chemistry now for DL to exceed human level performance \u2014 humans are\\n\\nnot good at predicting solubility from structure for example161 \u2014 and so understanding how\\n\\na model makes predictions can guide hypotheses. This is in contrast to a topic like finding\\n\\na stop sign in an image, where there is little new to be learned about visual perception\\n\\nby explaining a DL model. However, the black box nature of DL has its own limitations.\\n\\nUsers are more likely to trust and use predictions from a model if they can understand why\\n\\nthe prediction was made.17 Explaining predictions can help developers of DL models ensure\\n\\nthe model is not learning spurious correlations.18,19 Two infamous examples are, 1)neural\\n\\nnetworks that learned to recognize horses by looking for a photographer\u2019s watermark20 and,\\n\\n2) neural networks that predicted a COVID-19 diagnoses by looking at the font choice\\n\\non medical images.21 As a result, there is an emerging regulatory framework for when any\\n\\ncomputer algorithms impact humans.22\u201324 Although we know of no examples yet in chemistry,\\n\\none can assume the use of AI in predicting toxicity, carcinogenicity, and environmental\\n\\npersistence will require rationale for the predictions due to regulatory consequences.\\n\\n \ 1there does happen to be one human solubility savant, participant 11, who matched machine performance\\n\\n\\n 2 \ EXplainable Artificial Intelligence (XAI) is a field of growing importance that aims to\\n\\nprovide model interpretations of DL predictions Three terms highly associated with XAI are,\\n\\ninterpretability, justifications and explainability. Miller 25 defines that interpretability of a\\n\\nmodel refers to the degree of human understandability intrinsic within the model. Murdoch\\n\\net al. 26 clarify that interpretability can be perceived as \u201Cknowledge\u201D which provide insight\\n\\nto a particular problem. Justifications are quantitative metrics tell the users \u201Cwhy the\\n\\nmodel should be trusted,\u201D like test error.27 Justifications are evidence which defend why a\\n\\nprediction is trustworthy.25 An \u201Cexplanation\u201D is a description on why a certain prediction was\\n\\nmade.9,28 Interpretability and explanation are often used interchangeably. Arrieta et al. 14\\n\\ndistinguish that interpretability is a passive characteristic of a model, whereas explainability\\n\\nis an active characteristic which is used to clarify the internal decision-making process.\\n\\nNamely, an explanation is extra information that gives the context and a cause for one or\\n\\nmore \\n\\n---\\n\\nQuestion: Are counterfactuals actionable? 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Your audience is an expert, so be highly specific. If there are ambiguous terms or acronyms, first define them."},{"role":"user","content":"Answer the question below with the context.\n\nContext:\n\npqac-2a9aa41f: Counterfactual explanations are actionable as they suggest which features can be altered to change the outcome. For example, in chemistry, changing a hydrophobic functional group in a molecule to a hydrophilic group can increase solubility. This actionability provides intuitive understanding and helps uncover spurious relationships in training data.\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv, Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02. This article has 1 citations.\n\npqac-b4c5b571: Counterfactuals are actionable as they suggest modifications to molecules that can lead to desired changes in properties. For example, in the context of blood-brain barrier (BBB) permeation, counterfactual explanations identified modifications to the carboxylic acid group that enabled a molecule to permeate the BBB. These actionable insights align with experimental findings, demonstrating the utility of counterfactuals in proposing structural changes to achieve specific outcomes.\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv, Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02. This article has 1 citations.\n\npqac-e3ce979c: The text discusses the use of counterfactuals in molecular prediction models, particularly for solubility and scent prediction. Counterfactuals are generated to explore structural modifications that influence model predictions, such as solubility or scent. For example, modifications to ester groups and heteroatoms were found to significantly impact solubility, aligning with known chemical intuition. Similarly, counterfactuals were used to identify structural changes affecting scent predictions. These findings suggest that counterfactuals provide actionable insights into how molecular modifications can alter properties, making them useful for tasks like drug design and chemical process optimization.\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv, Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02. This article has 1 citations.\n\npqac-6737b77f: The excerpt discusses the use of molecular counterfactuals in explaining black-box models. Counterfactuals are described as actionable because they are represented as chemical structures familiar to domain experts, are sparse, and provide minimal distance from a base molecule while contrasting in chemical properties. These explanations are useful for understanding and modifying molecular properties.\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv, Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02. This article has 1 citations.\n\npqac-9523a67c: The excerpt states that counterfactuals are considered ''better'' explanations because they are actionable and sparse. This is in contrast to Shapley values, which are described as non-actionable and non-sparse. The text highlights that counterfactuals provide a set of features that can change the outcome, making them actionable.\nFrom Geemi P. Wellawatte, Heta A. Gandhi, Aditi Seshadri, and Andrew D. White. A perspective on explanations of molecular prediction models. ChemRxiv, Unknown year. URL: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-qfv02, doi:10.26434/chemrxiv-2022-qfv02. This article has 1 citations.\n\nValid Keys: pqac-2a9aa41f, pqac-b4c5b571, pqac-e3ce979c, pqac-6737b77f, pqac-9523a67c\n\n---\n\nQuestion: Are counterfactuals actionable? [yes/no]\n\nWrite an answer based on the context. If the context provides insufficient information reply \"I cannot answer.\" For each part of your answer, indicate which sources most support it via citation keys at the end of sentences, like (pqac-0f650d59). Only cite from the context above and only use the citation keys from the context.\n\n## Valid citation examples, only use comma/space delimited parentheticals:\n- (pqac-d79ef6fa, pqac-0f650d59)\n- (pqac-d79ef6fa)\n## Invalid citation examples:\n- (pqac-d79ef6fa and pqac-0f650d59)\n- (pqac-d79ef6fa;pqac-0f650d59)\n- (pqac-d79ef6fa-pqac-0f650d59)\n- pqac-d79ef6fa and pqac-0f650d59\n- Example''s work (pqac-d79ef6fa)\n- (pages pqac-d79ef6fa)\n- Author et al. (2023)\n\nDo not concatenate citation keys, just use them as is. Write in the style of a scientific article, with concise sentences and coherent paragraphs. This answer will be used directly, so do not add any extraneous information.\n\nAnswer (about 200 words, but can be longer):"}],"model":"gpt-4o-2024-11-20","n":1,"temperature":0.0}' headers: accept: - application/json accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive content-length: - "5219" content-type: - application/json host: - api.openai.com user-agent: - AsyncOpenAI/Python 2.21.0 x-stainless-arch: - arm64 x-stainless-async: - async:asyncio x-stainless-lang: - python x-stainless-os: - MacOS x-stainless-package-version: - 2.21.0 x-stainless-raw-response: - "true" x-stainless-read-timeout: - "60.0" x-stainless-retry-count: - "0" x-stainless-runtime: - CPython x-stainless-runtime-version: - 3.13.5 method: POST uri: https://api.openai.com/v1/chat/completions response: body: string: !!binary | H4sIAAAAAAAA/4xWTW/jNhC951cQOm0A24iVeBX3tmmxQI9Feul2FwZFjiQmFKnyIxvtIv+9j5Q/ 5CYBeogTcz44780bTn5eMFYoWfzCCtHxIPpBL3+72/7x8HD96XbcXLvqfrC6+tJtvnR3n9XNQ7FI EbZ+IBEOUSthEUdBWTOZhSMeKGVdV9V6s7kqy2029FaSTmHtEJY3dllelTfL9Rq/94GdVYI8PP7G V8Z+5s9UopH0jOOrxeGkJ+95Szg7OOHQWZ1OCu698oGbUCxORmFNIJOr/ov8ggkbceAaLkLk2jPu iOFvoOC1phX7s6ORDc4+KUnMDyRUowQDhPSbJz/PgmUNsEZHnlkHoyYRNXfMBxfFdB5AERPcME1c pghJXjmSDNyZFg7KMBsDSCS/Yp+Rhp55InSRLKKjHljc+LpgH1uEB8Y1TpVpWTdKZ4fO1qiziWbC olnrbBxyrXsHpeFgDeUz1SeMQGh1rGEJuMk2zZTxxAdro5LcCGINKkTIQC6MzA5B9epHpoN9GP7h YlnyLec36+Zyxe5hAxt6zFBCRyw34TngBlZra+WydhymmjunyLEPd3d3lwype8opX4NGM0xAB8Df q1YI7mr7PCZ0XCh5BJ4aQBmFPLRowi6c9T7XhXsXIFK1JsH+rkKHLqAO1eM6cNhAgbBAJUaigT1u DA43wxnhKjGSuBJwjSGzuGejvhGbelOtL1dfzVfz61ua097Oia5J8Ogp5R2zgx+481BDY0X06UZQ 3Sujelx20BDAvCm+72g2sR4cB/ykYJUKGBwFPnU791Pa5DJBDj5pX3lEPWb5Us8IgkCFT1P3I6bR pfmSWSNm34oxfTtVsdeIQo6Jio/VdVVXVRLGJynVpM6kjTCftBkTynjVdiFNCPAdUM1Rp84q0+hI SZmzG30UHeN+pupcpxdo5yKxkszgVjg1dS3h4sOgj3rS6pGYdLHN89qaHJ+nMbnjKjxU/i3907Wg bbUVU8d/N1nzjmNQU5ModFbus993HGM+sicOAH5elrFmeSLi9RSgUahUBT0eBmI8e4je4yo9Q/m5 OL44kFV0aABenX7ouFc/Tpo+VDDX83ZTXvOPFdBBJPG9ZzRDyj0M1k7kpvfjXCDn85vo5aJT9JS8 ju/ttGqgPL+aP+aOmuh52iUmaj0zcGNsmFKmNfJtb3k5Lg5tWzSv9v8JLTDhync7rC6PPYYl4YMd imx9wee3vKDi2c4pkKgfwi7YR8rXrcvbzZSwOO3Ek7m83e+vIqBGPYvbfDzEnaXcSYyp0n625QoB kkieYk8rkUep7MxwMQP+up63ck/gwf//SX8yCEED9v0Or4pU4hzzyc1R6uR7bkeic8GFJ/eEfwV2 GGaXmiGp4VFP+7zwow/U79CxNj1lalrqzbArN6Jpys26KYuLl4t/AQAA//8DANxdU4DdCAAA headers: Access-Control-Expose-Headers: - X-Request-ID CF-RAY: - 9d0a29a36aa3ca3e-SJC Connection: - keep-alive Content-Encoding: - gzip Content-Type: - application/json Date: - Fri, 20 Feb 2026 01:17:11 GMT Server: - cloudflare Strict-Transport-Security: - max-age=31536000; includeSubDomains; preload Transfer-Encoding: - chunked X-Content-Type-Options: - nosniff alt-svc: - h3=":443"; ma=86400 cf-cache-status: - DYNAMIC openai-organization: - future-house-xr4tdh openai-processing-ms: - "2083" openai-project: - proj_RpeV6PrPclPHBb5GlExPXSBj openai-version: - "2020-10-01" x-openai-proxy-wasm: - v0.1 x-ratelimit-limit-requests: - "10000" x-ratelimit-limit-tokens: - "30000000" x-ratelimit-remaining-requests: - "9999" x-ratelimit-remaining-tokens: - "29998734" x-ratelimit-reset-requests: - 6ms x-ratelimit-reset-tokens: - 2ms x-request-id: - req_9b071933abfe48e28d47bb0ef8b0e74f status: code: 200 message: OK version: 1 ================================================ FILE: tests/cassettes/test_s2_only_fields_filtering.yaml ================================================ interactions: - request: body: "" headers: accept: - "*/*" accept-encoding: - gzip, deflate connection: - keep-alive host: - api.semanticscholar.org user-agent: - python-httpx/0.28.1 method: GET uri: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search/match?query=Augmenting+large+language+models+with+chemistry+tools&fields=authors%2CexternalIds%2Ctitle response: body: string: '{"data": [{"paperId": "354dcdebf3f8b5feeed5c62090e0bc1f0c28db06", "externalIds": {"DBLP": "journals/natmi/BranCSBWS24", "ArXiv": "2304.05376", "PubMedCentral": "11116106", "DOI": "10.1038/s42256-024-00832-8", "CorpusId": 258059792, "PubMed": "38799228"}, "title": "Augmenting large language models with chemistry tools", "authors": [{"authorId": "2216007369", "name": "Andr\u00e9s M Bran"}, {"authorId": "2161337138", "name": "Sam Cox"}, {"authorId": "1820929773", "name": "Oliver Schilter"}, {"authorId": "2251414370", "name": "Carlo Baldassari"}, {"authorId": "2150199535", "name": "Andrew D. 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https://api.crossref.org/works/10.1186%2F1471-2148-11-4/transform/application/x-bibtex response: body: string: " @article{Brown_2011, title={Phylogenomics of phosphoinositide lipid kinases: perspectives on the evolution of second messenger signaling and drug discovery}, volume={11}, ISSN={1471-2148}, url={http://dx.doi.org/10.1186/1471-2148-11-4}, DOI={10.1186/1471-2148-11-4}, number={1}, journal={BMC Evolutionary Biology}, publisher={Springer Science and Business Media LLC}, author={Brown, James R and Auger, Kurt R}, year={2011}, month=jan } " headers: Connection: - keep-alive Date: - Mon, 11 Aug 2025 23:07:29 GMT Transfer-Encoding: - chunked access-control-allow-headers: - X-Requested-With, Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset, Accept-Language, Accept-Ranges, Cache-Control access-control-allow-origin: - "*" access-control-expose-headers: - Link permissions-policy: - interest-cohort=() server: - Jetty(9.4.40.v20210413) x-api-pool: - plus x-rate-limit-interval: - 1s 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bool = os.getenv("GITHUB_ACTIONS") == "true" @pytest.fixture(autouse=True, scope="session") def _load_env() -> None: load_dotenv() @pytest.fixture(autouse=True, scope="session") def _setup_default_logs() -> None: # Lazily import from paperqa so typeguard doesn't throw: # > /path/to/.venv/lib/python3.12/site-packages/typeguard/_pytest_plugin.py:93: # > InstrumentationWarning: typeguard cannot check these packages because they # > are already imported: paperqa from paperqa.settings import ParsingSettings from paperqa.utils import setup_default_logs setup_default_logs() ParsingSettings.model_fields["configure_pdf_parser"].default() @pytest.fixture(autouse=True, scope="session") def _defeat_litellm_callbacks() -> None: update_litellm_max_callbacks() @pytest.fixture(autouse=True, scope="session") def _patch_litellm_logging_worker_for_race_condition() -> Iterator[None]: """ Patch litellm's GLOBAL_LOGGING_WORKER for asyncio functionality. SEE: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/16518 SEE: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/14521 """ try: from litellm.litellm_core_utils import logging_worker except ImportError: if tuple(int(x) for x in version(litellm.__name__).split(".")) < (1, 76, 0): # Module didn't exist before https://github.com/BerriAI/litellm/pull/13905 yield return raise class NoOpLoggingWorker: """No-op worker that executes callbacks immediately without queuing.""" def start(self) -> None: pass def enqueue(self, coroutine: Coroutine) -> None: # Execute immediately in current loop instead of queueing, # and do nothing if there's no current loop with contextlib.suppress(RuntimeError): # This logging task is fire-and-forget asyncio.create_task( # type: ignore[unused-awaitable] # noqa: RUF006 coroutine ) def ensure_initialized_and_enqueue(self, async_coroutine: Coroutine) -> None: self.enqueue(async_coroutine) async def stop(self) -> None: pass async def flush(self) -> None: pass async def clear_queue(self) -> None: pass with patch.object(logging_worker, "GLOBAL_LOGGING_WORKER", NoOpLoggingWorker()): yield @pytest.fixture(scope="session", name="vcr_config") def fixture_vcr_config() -> dict[str, Any]: return { "filter_headers": [ CROSSREF_KEY_HEADER, SEMANTIC_SCHOLAR_KEY_HEADER, OPENAI_API_KEY_HEADER, ANTHROPIC_API_KEY_HEADER, "cookie", ], "ignore_hosts": ["huggingface.co"], "record_mode": "once" if not IN_GITHUB_ACTIONS else "none", "allow_playback_repeats": True, "cassette_library_dir": str(CASSETTES_DIR), # "drop_unused_requests": True, # Restore after https://github.com/kevin1024/vcrpy/issues/961 } @pytest.fixture(name="tmp_path_cleanup") def fixture_tmp_path_cleanup(tmp_path: Path) -> Iterator[Path]: yield tmp_path # Cleanup after the test if tmp_path.exists(): shutil.rmtree(tmp_path, ignore_errors=True) @pytest.fixture(name="agent_home_dir") def fixture_agent_home_dir( tmp_path_cleanup: str | os.PathLike, ) -> Iterator[str | os.PathLike]: """Set up a unique temporary folder for the agent module.""" with patch.dict("os.environ", {"PQA_HOME": str(tmp_path_cleanup)}): yield tmp_path_cleanup @pytest.fixture(name="agent_index_dir") def fixture_agent_index_dir(agent_home_dir: Path) -> Path: return agent_home_dir / ".pqa" / "indexes" @pytest.fixture(scope="session", name="stub_data_dir") def fixture_stub_data_dir() -> Path: return Path(__file__).parent / "stub_data" @pytest.fixture def agent_test_settings(agent_index_dir: Path, stub_data_dir: Path) -> Settings: # Lazily import from paperqa so typeguard doesn't throw: # > /path/to/.venv/lib/python3.12/site-packages/typeguard/_pytest_plugin.py:93: # > InstrumentationWarning: typeguard cannot check these packages because they # > are already imported: paperqa from paperqa.settings import Settings # NOTE: originally here we had usage of embedding="sparse", but this was # shown to be too crappy of an embedding to get past the Obama article settings = Settings() settings.agent.index.paper_directory = stub_data_dir settings.agent.index.index_directory = agent_index_dir settings.agent.search_count = 2 settings.answer.answer_max_sources = 2 settings.answer.evidence_k = 10 return settings @pytest.fixture def agent_stub_session() -> PQASession: # Lazily import from paperqa so typeguard doesn't throw: # > /path/to/.venv/lib/python3.12/site-packages/typeguard/_pytest_plugin.py:93: # > InstrumentationWarning: typeguard cannot check these packages because they # > are already imported: paperqa from paperqa.types import PQASession return PQASession(question="What is a self-explanatory model?") @pytest.fixture def stub_data_dir_w_near_dupes(stub_data_dir: Path, tmp_path: Path) -> Iterator[Path]: # add some near duplicate files then removes them after testing for filename in ("bates.txt", "obama.txt"): if not (tmp_path / f"{filename}_modified.txt").exists(): with (stub_data_dir / filename).open() as f: content = f.read() with (tmp_path / f"{Path(filename).stem}_modified.txt").open("w") as f: f.write(content) f.write("## MODIFIED FOR HASH") yield tmp_path if tmp_path.exists(): shutil.rmtree(tmp_path, ignore_errors=True) class PreReadCompatibleAiohttpResponseStream( httpx_aiohttp.transport.AiohttpResponseStream ): """aiohttp-backed response stream that works if the response was pre-read.""" async def __aiter__(self) -> AsyncIterator[bytes]: with httpx_aiohttp.transport.map_aiohttp_exceptions(): if self._aiohttp_response._body is not None: # Happens if some intermediary called `await _aiohttp_response.read()` # TODO: take into account chunk size yield self._aiohttp_response._body else: async for chunk in self._aiohttp_response.content.iter_chunked( self.CHUNK_SIZE ): yield chunk async def _vcr_handle_async_request( cassette, # noqa: ARG001 real_handle_async_request, self, real_request, ): """VCR handler that only sends, not possibly recording or playing back responses.""" return await real_handle_async_request(self, real_request) # Permanently patch the original response stream, # to work around https://github.com/karpetrosyan/httpx-aiohttp/issues/23 # and https://github.com/BerriAI/litellm/issues/11724 httpx_aiohttp.transport.AiohttpResponseStream = ( # type: ignore[misc] litellm.llms.custom_httpx.aiohttp_transport.AiohttpResponseStream # type: ignore[misc] ) = PreReadCompatibleAiohttpResponseStream # type: ignore[assignment] # Permanently patch vcrpy's async VCR recording functionality, # to work around https://github.com/kevin1024/vcrpy/issues/944 vcr.stubs.httpcore_stubs._vcr_handle_async_request = _vcr_handle_async_request # Permanently patch vcrpy's aiohttp build_response to set raw_headers, # to work around https://github.com/kevin1024/vcrpy/issues/970 _original_aiohttp_stubs_build_response = vcr.stubs.aiohttp_stubs.build_response def _build_response_with_raw_headers(vcr_request, vcr_response, history): """Patched build_response that also sets _raw_headers on MockClientResponse.""" response = _original_aiohttp_stubs_build_response( vcr_request, vcr_response, history ) if response._raw_headers is None and response._headers is not None: response._raw_headers = tuple( (k.encode("utf-8"), v.encode("utf-8")) for k, v in response._headers.items() ) return response vcr.stubs.aiohttp_stubs.build_response = _build_response_with_raw_headers ================================================ FILE: tests/duplicate_media_template.md ================================================ # SF Districts in the style of Andy Warhol [//]: # "To generate `stub_data/duplicate_media.pdf` from this:" [//]: # "1. `pandoc duplicate_media_template.md --standalone --katex -t html -o temp.html`" [//]: # "2. `Chromium --headless --disable-gpu --print-to-pdf=stub_data/duplicate_media.pdf --no-pdf-header-footer temp.html`" [//]: # "3. `rm temp.html`"
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Map of SF districts Text under image 1. | Col1 | Col2 | | ----- | ----- | | Val11 | Val12 | | Val21 | Val11 | Text under table 1. Inline LaTeX: $E = mc^2$ Block LaTeX: $$ x + n + a = \sqrt{ax + (n + a)^2 + x \sqrt{a (x + n) + (n + a)^2 + (x + n) \sqrt{\dots}}} $$
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Map of SF districts Text under image 2. | Col1 | Col2 | | ----- | ----- | | Val11 | Val12 | | Val21 | Val11 | Text under table 2. Inline LaTeX: $E = mc^2$ Block LaTeX: $$ x + n + a = \sqrt{ax + (n + a)^2 + x \sqrt{a (x + n) + (n + a)^2 + (x + n) \sqrt{\dots}}} $$
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Map of SF districts Text under image 5. | Col1 | Col2 | | ----- | ----- | | Val11 | Val12 | | Val21 | Val11 | Text under table 5. Inline LaTeX: $E = mc^2$ Block LaTeX: $$ x + n + a = \sqrt{ax + (n + a)^2 + x \sqrt{a (x + n) + (n + a)^2 + (x + n) \sqrt{\dots}}} $$ ================================================ FILE: tests/stub_data/bates.txt ================================================ Frederick Bates (politician) - Wikipedia Jump to content

Frederick Bates (politician)

From Wikipedia, the free encyclopedia
Frederick Bates
2nd Governor of Missouri
In office
November 15, 1824 – August 4, 1825
LieutenantBenjamin Harrison Reeves
Preceded byAlexander McNair
Succeeded byAbraham J. Williams
Personal details
Born(1777-06-23)June 23, 1777
Belmont, Goochland County, Virginia, U.S.
DiedAugust 4, 1825(1825-08-04) (aged 48)
Chesterfield, Missouri, U.S.
SpouseNancy Opie Ball
RelationsEdward (brother), James (brother); see Bates extended family
ChildrenEmily Caroline (1820–1891), Lucius Lee (1821–1898), Woodville (1823–1840) and Frederick Jr. (1826–1862)

Frederick Bates (June 23, 1777 – August 4, 1825), was an American attorney and politician. He was elected in 1824 as the second governor of Missouri and died in office in 1825. Before that he had served as a justice of the Territorial Supreme Court for Michigan Territory, was appointed by Thomas Jefferson as Secretary of the Louisiana Territory and started to build his political base in St. Louis.

Early life and education[edit]

Frederick Bates was born in 1777 into the slave-holding class in Goochland County, Virginia. Though a Quaker, Bates and his family were lifelong slaveholders. Bates was schooled privately at his family's Belmont plantation by tutors. Later he went to college and read the law with an established firm. He settled in Detroit in 1797 and became its first postmaster in 1803.[1] He was a member of the Bates family along with his brothers Edward and James Woodson Bates.[2]

Career[edit]

After working as an attorney, Bates started his political career when appointed as a justice of the Territorial Supreme Court for Michigan Territory in Detroit. He received a significant promotion when the Aaron Burr conspiracy was uncovered. In February 1807, while Bates was in Washington, President Thomas Jefferson appointed him to be Secretary of the Louisiana Territory, as well as a recorder of land titles.[3] As secretary, he was also commander in chief of the militia.[4] He held this position in St. Louis until 1812. Bates helped determine whether conflicting French, Spanish, and American land claims in the territory would be upheld, as it had been subject to three differing political systems.[5]

Jefferson had already decided on the returning explorer and fellow Virginian Meriwether Lewis as governor of the huge new Louisiana Territory, which approximately equaled the size of the existing United States. Bates preceded Lewis to St. Louis and became a powerful political force in the new territory; he was a political rival of Lewis until the latter's death while traveling from St. Louis to Washington on business in 1809. Later, as Secretary of the newly formed Missouri Territory (1812–1821), he became acting governor in the frequent absences of Territorial Governor William Clark.[3]

In the August 1824 election, Bates was elected the second governor of Missouri. He died in office in August 1825 in Chesterfield, Missouri, due to a short illness thought to be pneumonia. Bates was buried at the family cemetery on the Thornhill estate near St. Louis.

Marriage and family[edit]

Main house at Thornhill, Governor Bates estate.

In 1819, Bates married Nancy Opie Ball (1802–1877), daughter of a wealthy Virginia colonel. The couple had four children, Emily Caroline (1820–1891), Lucius Lee (1821–1898), Woodville (1823–1840) and Frederick Jr. (1826–1862).[6]

During his time in Missouri, Bates acquired nearly 1000 acres (4 km2) of land, which he called Thornhill. He also acquired several enslaved men, women, and children. He had built a Federal-style home with high ceilings for summer ventilation, fine woodwork and a sophisticated floor plan; all this would have been familiar to Bates from his childhood home, Belmont, in Goochland County, Virginia. The Thornhill estate still exists today and can be viewed by the public. It is located in Faust County Park in Chesterfield, Missouri.

Legacy and honors[edit]

Governor Bates is the namesake of Bates County, Missouri.[7]

References[edit]

  1. ^ Dunbar, Willis F. & May, George S. (3d ed. 1995). Michigan: A History of the Wolverine State, p. 113. Wm. B. Eerdmans Publishing Co.
  2. ^ Mercer, Thomas (1990). Bates: A Familial Journey. Boston Herald Publ.
  3. ^ a b William E. Foley (12 March 2014). The Genesis of Missouri: From Wilderness Outpost to Statehood. University of Missouri Press. pp. 215–. ISBN 978-0-8262-6053-6.
  4. ^ Salter, William. "The life of Henry Dodge, from 1782 to 1833: with portrait by George Catlin and maps of the battles of the Pecatonica and Wisconsin Heights in the Black Hawk War". American West. Adam Matthew Digital. p. 3. Retrieved 5 April 2023.
  5. ^ Henry Putney Beers (1 December 1989). French and Spanish Records of Louisiana: A Bibliographical Guide to Archive and Manuscript Sources. LSU Press. pp. 281–. ISBN 978-0-8071-2793-3.
  6. ^ William Smith Bryan; Macgunnigle (1 June 2009). Rhode Island Freemen, 1747-1755. Genealogical Publishing Com. pp. 131–. ISBN 978-0-8063-0753-4.
  7. ^ Eaton, David Wolfe (1916). How Missouri Counties, Towns and Streams Were Named. The State Historical Society of Missouri. pp. 208.

External links[edit]

Political offices
Preceded by Governor of Missouri
1824–1825 		Succeeded by
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National Flag of Canada Day

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National Flag of Canada Day
The national flag of Canada
Observed by Canada
Date February 15
Next time February 15, 2025 (2025-02-15)
Frequency Annual

National Flag of Canada Day (French: Jour du drapeau national du Canada), commonly shortened to Flag Day, is observed annually on February 15 to commemorate the inauguration of the flag of Canada on that date in 1965.[1] The day is marked by flying the flag, occasional public ceremonies and educational programs in schools. It is not a public holiday, although there has been discussion about creating one.

History

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Background

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Amid much controversy, the Parliament of Canada in 1964 voted to adopt a new design for the Canadian flag and issued a call for submissions.[2]

This flag would replace the Canadian Red Ensign, which had been, with various successive alterations, in conventional use as the national flag of Canada since 1868. Nearly 4,000 designs were submitted by Canadians.[2] On October 22, 1964, the Maple Leaf flag—designed by historian George Stanley—won with a unanimous vote.[3] Under the leadership of Prime Minister Lester Pearson, resolutions recommending the new design were passed by the House of Commons on December 15, 1964, and by the Senate two days later.[4]

The flag was proclaimed by Elizabeth II, Queen of Canada, on January 28, 1965,[3][5] and took effect "upon, from and after" February 15 that year.[6]

Flag Day

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National Flag of Canada Day was instituted in 1996 by an Order in Council from Governor General Roméo LeBlanc, on the initiative of Prime Minister Jean Chrétien.[7] At the first Flag Day ceremony in Hull, Quebec, Chrétien was confronted by demonstrators against proposed cuts to the unemployment insurance system, and while walking through the crowd he was grabbed by the neck and pushed aside a protester who had approached him.

In 2010, on the flag's 45th anniversary, federal ceremonies were held to mark Flag Day at Ottawa, Winnipeg, St. John's, and at Whistler and Vancouver in conjunction with the 2010 Winter Olympics in Vancouver.[8] In 2011, Prime Minister Stephen Harper observed Flag Day by presenting two citizens, whose work honoured the military, with Canadian flags that had flown over the Peace Tower. It was announced as inaugurating an annual recognition of patriotism.[9]

See also

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Footnotes

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  1. ^ Department of Canadian Heritage. "Ceremonial and Canadian Symbols Promotion > The National Flag of Canada". Queen's Printer for Canada. Archived from the original on April 23, 2010. Retrieved March 21, 2010.
  2. ^ a b Government of Canada, Public Services and Procurement Canada (July 31, 2015). "Infographic: National Flag of Canada Day – February 15 – Canada's Parliamentary Precinct – PWGSC". www.tpsgc-pwgsc.gc.ca. Retrieved February 5, 2022.
  3. ^ a b "What is the National Flag Day of Canada?". westernfinancialgroup.ca. Retrieved February 5, 2022.
  4. ^ Department of Canadian Heritage. "Ceremonial and Canadian Symbols Promotion > The National Flag of Canada > Birth of the Canadian flag". Queen's Printer for Canada. Archived from the original on February 24, 2010. Retrieved March 21, 2010.
  5. ^ "Birth of the Canadian flag". Department of Canadian Heritage. Archived from the original on December 20, 2008. Retrieved December 16, 2008.
  6. ^ Conserving the Proclamation of the Canadian Flag Archived October 21, 2012, at the Wayback Machine, Library and Archives of Canada, from John Grace in The Archivist, National Archives, Ottawa, 1990. Retrieved February 15, 2011.
  7. ^ Department of Canadian Heritage. "National Flag of Canada Day". Queen's Printer for Canada. Archived from the original on February 17, 2010. Retrieved March 21, 2010.
  8. ^ Dept. of Canadian Heritage news release Archived July 6, 2011, at the Wayback Machine, February 15, 2010. Retrieved February 15, 2011.
  9. ^ PM pays tribute to outstanding Canadians on Flag Day Archived July 6, 2011, at the Wayback Machine, Prime Minister's Office news release. Retrieved February 16, 2011.
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Barack Obama

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Barack Obama
Obama standing in the Oval Office with his arms folded and smiling
Official portrait, 2012
44th President of the United States
In office
January 20, 2009 – January 20, 2017
Vice PresidentJoe Biden
Preceded byGeorge W. Bush
Succeeded byDonald Trump
United States Senator
from Illinois
In office
January 3, 2005 – November 16, 2008
Preceded byPeter Fitzgerald
Succeeded byRoland Burris
Member of the Illinois Senate
from the 13th district
In office
January 8, 1997 – November 4, 2004
Preceded byAlice Palmer
Succeeded byKwame Raoul
Personal details
Born
Barack Hussein Obama II

(1961-08-04) August 4, 1961 (age 62)
Honolulu, Hawaii, U.S.
Political partyDemocratic
Spouse
​
(m. 1992)​
Children
Parents
RelativesObama family
Education
Occupation
  • Politician
  • lawyer
  • author
AwardsFull list
SignatureCursive signature in ink
Website
Barack Obama's voice
Obama on the death of Osama bin Laden
Recorded May 2, 2011
This article is part of
a series about
Barack Obama
Pre-presidency
44th President of the United States
Policies
Appointments
First term
Second term
Presidential campaigns
Post-presidency
Publications
Personal
Others
Seal of the President of the United States

Barack Hussein Obama II[a] (born August 4, 1961) is an American politician who served as the 44th president of the United States from 2009 to 2017. As a member of the Democratic Party, he was the first African-American president in United States history. Obama previously served as a U.S. senator representing Illinois from 2005 to 2008, as an Illinois state senator from 1997 to 2004, and as a community service organizer, civil rights lawyer, and university lecturer.

Obama was born in Honolulu, Hawaii. He graduated from Columbia University in 1983 with a Bachelor of Arts degree in political science and later worked as a community organizer in Chicago. In 1988, Obama enrolled in Harvard Law School, where he was the first black president of the Harvard Law Review. He became a civil rights attorney and an academic, teaching constitutional law at the University of Chicago Law School from 1992 to 2004. He also went into elective politics; Obama represented the 13th district in the Illinois Senate from 1997 until 2004, when he successfully ran for the U.S. Senate. In 2008, after a close primary campaign against Hillary Clinton, he was nominated by the Democratic Party for president and chose Delaware Senator Joe Biden as his running mate. Obama was elected president, defeating Republican Party nominee John McCain in the presidential election, and was inaugurated on January 20, 2009. Nine months later he was named the 2009 Nobel Peace Prize laureate, a decision that drew a mixture of criticism and praise.

Obama's first-term actions addressed the global financial crisis and included a major stimulus package to guide the economy in recovering from the Great Recession, a partial extension of George W. Bush's tax cuts, legislation to reform health care, a major financial regulation reform bill, and the end of a major U.S. military presence in Iraq. Obama also appointed Supreme Court justices Sonia Sotomayor and Elena Kagan, the former being the first Hispanic American on the Supreme Court. He ordered the counterterrorism raid which killed Osama bin Laden and downplayed Bush's counterinsurgency model, expanding air strikes and making extensive use of special forces, while encouraging greater reliance on host-government militaries. Obama also ordered military involvement in Libya in order to implement UN Security Council Resolution 1973, contributing to the overthrow of Muammar Gaddafi.

After winning re-election by defeating Republican opponent Mitt Romney, Obama was sworn in for a second term on January 20, 2013. In his second term, Obama took steps to combat climate change, signing a major international climate agreement and an executive order to limit carbon emissions. Obama also presided over the implementation of the Affordable Care Act and other legislation passed in his first term. He negotiated a nuclear agreement with Iran and normalized relations with Cuba. The number of American soldiers in Afghanistan fell dramatically during Obama's second term, though U.S. soldiers remained in the country throughout Obama's presidency. Obama promoted inclusion for LGBT Americans, becoming the first sitting U.S. president to publicly support same-sex marriage.

Obama left office on January 20, 2017, and continues to reside in Washington, D.C. His presidential library in Chicago began construction in 2021. Since leaving office, Obama has remained politically active, campaigning for candidates in various American elections, including Biden's successful bid for president in 2020. Outside of politics, Obama has published three books: Dreams from My Father (1995), The Audacity of Hope (2006), and A Promised Land (2020). Historians and political scientists rank him among the upper tier in historical rankings of American presidents.

Early life and career

Main article: Early life and career of Barack Obama
Photo of a young Obama sitting on grass with his grandfather, mother, and half-sister.
Obama (right) with grandfather Stanley Armour Dunham, mother Ann Dunham, and half-sister Maya Soetoro, mid-1970s in Honolulu

Obama was born on August 4, 1961,[1] at Kapiolani Medical Center for Women and Children in Honolulu, Hawaii.[2][3][4][5] He is the only president born outside the contiguous 48 states.[6] He was born to an American mother and a Kenyan father. His mother, Ann Dunham (1942–1995), was born in Wichita, Kansas and was of English, Welsh, German, Swiss, and Irish descent. In 2007 it was discovered her great-great-grandfather Falmouth Kearney emigrated from the village of Moneygall, Ireland to the US in 1850.[7] In July 2012, Ancestry.com found a strong likelihood that Dunham was descended from John Punch, an enslaved African man who lived in the Colony of Virginia during the seventeenth century.[8][9] Obama's father, Barack Obama Sr. (1934–1982),[10][11] was a married[12][13][14] Luo Kenyan from Nyang'oma Kogelo.[12][15] His last name, Obama, was derived from his Luo descent.[16] Obama's parents met in 1960 in a Russian language class at the University of Hawaiʻi at Mānoa, where his father was a foreign student on a scholarship.[17][18] The couple married in Wailuku, Hawaii, on February 2, 1961, six months before Obama was born.[19][20]

In late August 1961, a few weeks after he was born, Barack and his mother moved to the University of Washington in Seattle, where they lived for a year. During that time, Barack's father completed his undergraduate degree in economics in Hawaii, graduating in June 1962. He left to attend graduate school on a scholarship at Harvard University, where he earned an M.A. in economics. Obama's parents divorced in March 1964.[21] Obama Sr. returned to Kenya in 1964, where he married for a third time and worked for the Kenyan government as the Senior Economic Analyst in the Ministry of Finance.[22] He visited his son in Hawaii only once, at Christmas 1971,[23] before he was killed in an automobile accident in 1982, when Obama was 21 years old.[24] Recalling his early childhood, Obama said: "That my father looked nothing like the people around me—that he was black as pitch, my mother white as milk—barely registered in my mind."[18] He described his struggles as a young adult to reconcile social perceptions of his multiracial heritage.[25]

In 1963, Dunham met Lolo Soetoro at the University of Hawaii; he was an Indonesian East–West Center graduate student in geography. The couple married on Molokai on March 15, 1965.[26] After two one-year extensions of his J-1 visa, Lolo returned to Indonesia in 1966. His wife and stepson followed sixteen months later in 1967. The family initially lived in the Menteng Dalam neighborhood in the Tebet district of South Jakarta. From 1970, they lived in a wealthier neighborhood in the Menteng district of Central Jakarta.[27]

Education

Scan of Obama's elementary school record, where he is wrongly recorded as Indonesian and Muslim.
Obama's Indonesian school record in St. Francis of Assisi Catholic Elementary School. Obama was enrolled as "Barry Soetoro" (no. 1), and was wrongly recorded as an Indonesian citizen (no. 3) and a Muslim (no. 4).[28]

At the age of six, Obama and his mother had moved to Indonesia to join his stepfather. From age six to ten, he was registered in school as "Barry"[28] and attended local Indonesian-language schools: Sekolah Dasar Katolik Santo Fransiskus Asisi (St. Francis of Assisi Catholic Elementary School) for two years and Sekolah Dasar Negeri Menteng 01 (State Elementary School Menteng 01) for one and a half years, supplemented by English-language Calvert School homeschooling by his mother.[29][30] As a result of his four years in Jakarta, he was able to speak Indonesian fluently as a child.[31] During his time in Indonesia, Obama's stepfather taught him to be resilient and gave him "a pretty hardheaded assessment of how the world works".[32]

In 1971, Obama returned to Honolulu to live with his maternal grandparents, Madelyn and Stanley Dunham. He attended Punahou School—a private college preparatory school—with the aid of a scholarship from fifth grade until he graduated from high school in 1979.[33] In high school, Obama continued to use the nickname "Barry" which he kept until making a visit to Kenya in 1980.[34] Obama lived with his mother and half-sister, Maya Soetoro, in Hawaii for three years from 1972 to 1975 while his mother was a graduate student in anthropology at the University of Hawaii.[35] Obama chose to stay in Hawaii when his mother and half-sister returned to Indonesia in 1975, so his mother could begin anthropology field work.[36] His mother spent most of the next two decades in Indonesia, divorcing Lolo Soetoro in 1980 and earning a PhD degree in 1992, before dying in 1995 in Hawaii following unsuccessful treatment for ovarian and uterine cancer.[37]

Of his years in Honolulu, Obama wrote: "The opportunity that Hawaii offered — to experience a variety of cultures in a climate of mutual respect — became an integral part of my world view, and a basis for the values that I hold most dear."[38] Obama has also written and talked about using alcohol, marijuana, and cocaine during his teenage years to "push questions of who I was out of my mind".[39] Obama was also a member of the "Choom Gang" (the slang term for smoking marijuana), a self-named group of friends who spent time together and smoked marijuana.[40][41]

College and research jobs

After graduating from high school in 1979, Obama moved to Los Angeles to attend Occidental College on a full scholarship. In February 1981, Obama made his first public speech, calling for Occidental to participate in the disinvestment from South Africa in response to that nation's policy of apartheid.[42] In mid-1981, Obama traveled to Indonesia to visit his mother and half-sister Maya, and visited the families of college friends in Pakistan for three weeks.[42] Later in 1981, he transferred to Columbia University in New York City as a junior, where he majored in political science with a specialty in international relations[43] and in English literature[44] and lived off-campus on West 109th Street.[45] He graduated with a Bachelor of Arts degree in 1983 and a 3.7 GPA. After graduating, Obama worked for about a year at the Business International Corporation, where he was a financial researcher and writer,[46][47] then as a project coordinator for the New York Public Interest Research Group on the City College of New York campus for three months in 1985.[48][49][50]

Community organizer and Harvard Law School

Two years after graduating from Columbia, Obama moved from New York to Chicago when he was hired as director of the Developing Communities Project, a faith-based community organization originally comprising eight Catholic parishes in Roseland, West Pullman, and Riverdale on Chicago's South Side. He worked there as a community organizer from June 1985 to May 1988.[49][51] He helped set up a job training program, a college preparatory tutoring program, and a tenants' rights organization in Altgeld Gardens.[52] Obama also worked as a consultant and instructor for the Gamaliel Foundation, a community organizing institute.[53] In mid-1988, he traveled for the first time in Europe for three weeks and then for five weeks in Kenya, where he met many of his paternal relatives for the first time.[54][55]

External videos
video icon Derrick Bell threatens to leave Harvard, April 24, 1990, 11:34, Boston TV Digital Archive[56] Student Barack Obama introduces Professor Derrick Bell starting at 6:25.

Despite being offered a full scholarship to Northwestern University School of Law, Obama enrolled at Harvard Law School in the fall of 1988, living in nearby Somerville, Massachusetts.[57] He was selected as an editor of the Harvard Law Review at the end of his first year,[58] president of the journal in his second year,[52][59] and research assistant to the constitutional scholar Laurence Tribe while at Harvard.[60] During his summers, he returned to Chicago, where he worked as a summer associate at the law firms of Sidley Austin in 1989 and Hopkins & Sutter in 1990.[61] Obama's election as the first black president of the Harvard Law Review gained national media attention[52][59] and led to a publishing contract and advance for a book about race relations,[62] which evolved into a personal memoir. The manuscript was published in mid-1995 as Dreams from My Father.[62] Obama graduated from Harvard Law in 1991 with a Juris Doctor magna cum laude.[63][58]

University of Chicago Law School

In 1991, Obama accepted a two-year position as Visiting Law and Government Fellow at the University of Chicago Law School to work on his first book.[62][64] He then taught constitutional law at the University of Chicago Law School for twelve years, first as a lecturer from 1992 to 1996, and then as a senior lecturer from 1996 to 2004.[65]

From April to October 1992, Obama directed Illinois's Project Vote, a voter registration campaign with ten staffers and seven hundred volunteer registrars; it achieved its goal of registering 150,000 of 400,000 unregistered African Americans in the state, leading Crain's Chicago Business to name Obama to its 1993 list of "40 under Forty" powers to be.[66]

Family and personal life

Main article: Family of Barack Obama

In a 2006 interview, Obama highlighted the diversity of his extended family: "It's like a little mini-United Nations," he said. "I've got relatives who look like Bernie Mac, and I've got relatives who look like Margaret Thatcher."[67] Obama has a half-sister with whom he was raised (Maya Soetoro-Ng) and seven other half-siblings from his Kenyan father's family, six of them living.[68] Obama's mother was survived by her Kansas-born mother, Madelyn Dunham,[69] until her death on November 2, 2008,[70] two days before his election to the presidency. Obama also has roots in Ireland; he met with his Irish cousins in Moneygall in May 2011.[71] In Dreams from My Father, Obama ties his mother's family history to possible Native American ancestors and distant relatives of Jefferson Davis, President of the Confederate States of America during the American Civil War. He also shares distant ancestors in common with George W. Bush and Dick Cheney, among others.[72][73][74]

Obama lived with anthropologist Sheila Miyoshi Jager while he was a community organizer in Chicago in the 1980s.[75] He proposed to her twice, but both Jager and her parents turned him down.[75][76] The relationship was not made public until May 2017, several months after his presidency had ended.[76]

Picture of Obama, his wife, and their two daughters smiling at the camera. Obama wears a dress shirt and tie.
Obama poses in the Green Room of the White House with wife Michelle and daughters Sasha and Malia, 2009.

In June 1989, Obama met Michelle Robinson when he was employed at Sidley Austin.[77] Robinson was assigned for three months as Obama's adviser at the firm, and she joined him at several group social functions but declined his initial requests to date.[78] They began dating later that summer, became engaged in 1991, and were married on October 3, 1992.[79] After suffering a miscarriage, Michelle underwent in vitro fertilization to conceive their children.[80] The couple's first daughter, Malia Ann, was born in 1998,[81] followed by a second daughter, Natasha ("Sasha"), in 2001.[82] The Obama daughters attended the University of Chicago Laboratory Schools. When they moved to Washington, D.C., in January 2009, the girls started at the Sidwell Friends School.[83] The Obamas had two Portuguese Water Dogs; the first, a male named Bo, was a gift from Senator Ted Kennedy.[84] In 2013, Bo was joined by Sunny, a female.[85] Bo died of cancer on May 8, 2021.[86]

Obama is a supporter of the Chicago White Sox, and he threw out the first pitch at the 2005 ALCS when he was still a senator.[87] In 2009, he threw out the ceremonial first pitch at the All-Star Game while wearing a White Sox jacket.[88] He is also primarily a Chicago Bears football fan in the NFL, but in his childhood and adolescence was a fan of the Pittsburgh Steelers, and rooted for them ahead of their victory in Super Bowl XLIII 12 days after he took office as president.[89] In 2011, Obama invited the 1985 Chicago Bears to the White House; the team had not visited the White House after their Super Bowl win in 1986 due to the Space Shuttle Challenger disaster.[90] He plays basketball, a sport he participated in as a member of his high school's varsity team,[91] and he is left-handed.[92]

In 2005, the Obama family applied the proceeds of a book deal and moved from a Hyde Park, Chicago condominium to a $1.6 million house (equivalent to $2.5 million in 2023) in neighboring Kenwood, Chicago.[93] The purchase of an adjacent lot—and sale of part of it to Obama by the wife of developer, campaign donor and friend Tony Rezko—attracted media attention because of Rezko's subsequent indictment and conviction on political corruption charges that were unrelated to Obama.[94]

In December 2007, Money Magazine estimated Obama's net worth at $1.3 million (equivalent to $1.9 million in 2023).[95] Their 2009 tax return showed a household income of $5.5 million—up from about $4.2 million in 2007 and $1.6 million in 2005—mostly from sales of his books.[96][97] On his 2010 income of $1.7 million, he gave 14 percent to non-profit organizations, including $131,000 to Fisher House Foundation, a charity assisting wounded veterans' families, allowing them to reside near where the veteran is receiving medical treatments.[98][99] Per his 2012 financial disclosure, Obama may be worth as much as $10 million.[100]

Religious views

Obama is a Protestant Christian whose religious views developed in his adult life.[101] He wrote in The Audacity of Hope that he "was not raised in a religious household." He described his mother, raised by non-religious parents, as being detached from religion, yet "in many ways the most spiritually awakened person ... I have ever known", and "a lonely witness for secular humanism." He described his father as a "confirmed atheist" by the time his parents met, and his stepfather as "a man who saw religion as not particularly useful." Obama explained how, through working with black churches as a community organizer while in his twenties, he came to understand "the power of the African-American religious tradition to spur social change."[102]

Obama and his wife standing in a crowded Church, looking forward, with their mouths open mid-sentence while reciting a prayer.
The Obamas worship at African Methodist Episcopal Church in Washington, D.C., January 2013

In January 2008, Obama told Christianity Today: "I am a Christian, and I am a devout Christian. I believe in the redemptive death and resurrection of Jesus Christ. I believe that faith gives me a path to be cleansed of sin and have eternal life."[103] On September 27, 2010, Obama released a statement commenting on his religious views, saying:

I'm a Christian by choice. My family didn't—frankly, they weren't folks who went to church every week. And my mother was one of the most spiritual people I knew, but she didn't raise me in the church. So I came to my Christian faith later in life, and it was because the precepts of Jesus Christ spoke to me in terms of the kind of life that I would want to lead—being my brothers' and sisters' keeper, treating others as they would treat me.[104][105]

Obama met Trinity United Church of Christ pastor Jeremiah Wright in October 1987 and became a member of Trinity in 1992.[106] During Obama's first presidential campaign in May 2008, he resigned from Trinity after some of Wright's statements were criticized.[107] Since moving to Washington, D.C., in 2009, the Obama family has attended several Protestant churches, including Shiloh Baptist Church and St. John's Episcopal Church, as well as Evergreen Chapel at Camp David, but the members of the family do not attend church on a regular basis.[108][109][110]

In 2016, he said that he gets inspiration from a few items that remind him "of all the different people I've met along the way", adding: "I carry these around all the time. I'm not that superstitious, so it's not like I think I necessarily have to have them on me at all times." The items, "a whole bowl full", include rosary beads given to him by Pope Francis, a figurine of the Hindu deity Hanuman, a Coptic cross from Ethiopia, a small Buddha statue given by a monk, and a metal poker chip that used to be the lucky charm of a motorcyclist in Iowa.[111][112]

Legal career

Civil rights attorney

He joined Davis, Miner, Barnhill & Galland, a 13-attorney law firm specializing in civil rights litigation and neighborhood economic development, where he was an associate for three years from 1993 to 1996, then of counsel from 1996 to 2004. In 1994, he was listed as one of the lawyers in Buycks-Roberson v. Citibank Fed. Sav. Bank, 94 C 4094 (N.D. Ill.). This class action lawsuit was filed in 1994 with Selma Buycks-Roberson as lead plaintiff and alleged that Citibank Federal Savings Bank had engaged in practices forbidden under the Equal Credit Opportunity Act and the Fair Housing Act. The case was settled out of court.

From 1994 to 2002, Obama served on the boards of directors of the Woods Fund of Chicago—which in 1985 had been the first foundation to fund the Developing Communities Project—and of the Joyce Foundation.[49] He served on the board of directors of the Chicago Annenberg Challenge from 1995 to 2002, as founding president and chairman of the board of directors from 1995 to 1999.[49] Obama's law license became inactive in 2007.[113][114]

Legislative career

Illinois Senate (1997–2004)

Main article: Illinois Senate career of Barack Obama
Photo of Obama and others carrying a streetsign that reads "Honorary: Milton Davis Blvd."
State Senator Obama and others celebrate the naming of a street in Chicago after ShoreBank co-founder Milton Davis in 1998.

Obama was elected to the Illinois Senate in 1996, succeeding Democratic State Senator Alice Palmer from Illinois's 13th District, which, at that time, spanned Chicago South Side neighborhoods from Hyde Park–Kenwood south to South Shore and west to Chicago Lawn.[115] Once elected, Obama gained bipartisan support for legislation that reformed ethics and health care laws.[116][117] He sponsored a law that increased tax credits for low-income workers, negotiated welfare reform, and promoted increased subsidies for childcare.[118] In 2001, as co-chairman of the bipartisan Joint Committee on Administrative Rules, Obama supported Republican Governor George Ryan's payday loan regulations and predatory mortgage lending regulations aimed at averting home foreclosures.[119][120]

He was reelected to the Illinois Senate in 1998, defeating Republican Yesse Yehudah in the general election, and was re-elected again in 2002.[121][122] In 2000, he lost a Democratic primary race for Illinois's 1st congressional district in the United States House of Representatives to four-term incumbent Bobby Rush by a margin of two to one.[123]

In January 2003, Obama became chairman of the Illinois Senate's Health and Human Services Committee when Democrats, after a decade in the minority, regained a majority.[124] He sponsored and led unanimous, bipartisan passage of legislation to monitor racial profiling by requiring police to record the race of drivers they detained, and legislation making Illinois the first state to mandate videotaping of homicide interrogations.[118][125][126][127] During his 2004 general election campaign for the U.S. Senate, police representatives credited Obama for his active engagement with police organizations in enacting death penalty reforms.[128] Obama resigned from the Illinois Senate in November 2004 following his election to the U.S. Senate.[129]

2004 U.S. Senate campaign

Main article: 2004 United States Senate election in Illinois

In May 2002, Obama commissioned a poll to assess his prospects in a 2004 U.S. Senate race. He created a campaign committee, began raising funds, and lined up political media consultant David Axelrod by August 2002. Obama formally announced his candidacy in January 2003.[130]

Obama was an early opponent of the George W. Bush administration's 2003 invasion of Iraq.[131] On October 2, 2002, the day President Bush and Congress agreed on the joint resolution authorizing the Iraq War,[132] Obama addressed the first high-profile Chicago anti-Iraq War rally,[133] and spoke out against the war.[134] He addressed another anti-war rally in March 2003 and told the crowd "it's not too late" to stop the war.[135]

Decisions by Republican incumbent Peter Fitzgerald and his Democratic predecessor Carol Moseley Braun not to participate in the election resulted in wide-open Democratic and Republican primary contests involving 15 candidates.[136] In the March 2004 primary election, Obama won in an unexpected landslide—which overnight made him a rising star within the national Democratic Party, started speculation about a presidential future, and led to the reissue of his memoir, Dreams from My Father.[137] In July 2004, Obama delivered the keynote address at the 2004 Democratic National Convention,[138] seen by nine million viewers. His speech was well received and elevated his status within the Democratic Party.[139]

Obama's expected opponent in the general election, Republican primary winner Jack Ryan, withdrew from the race in June 2004.[140] Six weeks later, Alan Keyes accepted the Republican nomination to replace Ryan.[141] In the November 2004 general election, Obama won with 70 percent of the vote, the largest margin of victory for a Senate candidate in Illinois history.[142] He took 92 of the state's 102 counties, including several where Democrats traditionally do not do well.

U.S. Senate (2005–2008)

See also: United States Senate career of Barack Obama and List of bills sponsored by Barack Obama in the United States Senate
Photo of Obama smiling with his arms crossed, with the Capitol building and the sky in the background
Official portrait of Obama as a member of the United States Senate

Obama was sworn in as a senator on January 3, 2005,[143] becoming the only Senate member of the Congressional Black Caucus.[144] He introduced two initiatives that bore his name: Lugar–Obama, which expanded the Nunn–Lugar Cooperative Threat Reduction concept to conventional weapons;[145] and the Federal Funding Accountability and Transparency Act of 2006, which authorized the establishment of USAspending.gov, a web search engine on federal spending.[146] On June 3, 2008, Senator Obama—along with Senators Tom Carper, Tom Coburn, and John McCain—introduced follow-up legislation: Strengthening Transparency and Accountability in Federal Spending Act of 2008.[147] He also cosponsored the Secure America and Orderly Immigration Act.[148]

In December 2006, President Bush signed into law the Democratic Republic of the Congo Relief, Security, and Democracy Promotion Act, marking the first federal legislation to be enacted with Obama as its primary sponsor.[149][150] In January 2007, Obama and Senator Feingold introduced a corporate jet provision to the Honest Leadership and Open Government Act, which was signed into law in September 2007.[151][152]

Later in 2007, Obama sponsored an amendment to the Defense Authorization Act to add safeguards for personality-disorder military discharges.[153] This amendment passed the full Senate in the spring of 2008.[154] He sponsored the Iran Sanctions Enabling Act supporting divestment of state pension funds from Iran's oil and gas industry, which was never enacted but later incorporated in the Comprehensive Iran Sanctions, Accountability, and Divestment Act of 2010;[155] and co-sponsored legislation to reduce risks of nuclear terrorism.[156] Obama also sponsored a Senate amendment to the State Children's Health Insurance Program, providing one year of job protection for family members caring for soldiers with combat-related injuries.[157]

Obama held assignments on the Senate Committees for Foreign Relations, Environment and Public Works and Veterans' Affairs through December 2006.[158] In January 2007, he left the Environment and Public Works committee and took additional assignments with Health, Education, Labor and Pensions and Homeland Security and Governmental Affairs.[159] He also became Chairman of the Senate's subcommittee on European Affairs.[160] As a member of the Senate Foreign Relations Committee, Obama made official trips to Eastern Europe, the Middle East, Central Asia and Africa. He met with Mahmoud Abbas before Abbas became President of the Palestinian National Authority, and gave a speech at the University of Nairobi in which he condemned corruption within the Kenyan government.[161]

Obama resigned his Senate seat on November 16, 2008, to focus on his transition period for the presidency.[162]

Presidential campaigns

2008

Main articles: 2008 United States presidential election, Barack Obama 2008 presidential primary campaign, and Barack Obama 2008 presidential campaign
Electoral college map, depicting Obama winning many states in the Northeast, Midwest, and Pacific West, and Florida, and McCain winning many states in the South and Rocky Mountains.
2008 electoral vote results. Obama won 365–173.
Official portrait, 2009

On February 10, 2007, Obama announced his candidacy for President of the United States in front of the Old State Capitol building in Springfield, Illinois.[163][164] The choice of the announcement site was viewed as symbolic, as it was also where Abraham Lincoln delivered his "House Divided" speech in 1858.[163][165] Obama emphasized issues of rapidly ending the Iraq War, increasing energy independence, and reforming the health care system.[166]

Numerous candidates entered the Democratic Party presidential primaries. The field narrowed to Obama and Senator Hillary Clinton after early contests, with the race remaining close throughout the primary process, but with Obama gaining a steady lead in pledged delegates due to better long-range planning, superior fundraising, dominant organizing in caucus states, and better exploitation of delegate allocation rules.[167] On June 2, 2008, Obama had received enough votes to clinch his nomination. After an initial hesitation to concede, on June 7, Clinton ended her campaign and endorsed Obama.[168] On August 23, 2008, Obama announced his selection of Delaware Senator Joe Biden as his vice presidential running mate.[169] Obama selected Biden from a field speculated to include former Indiana Governor and Senator Evan Bayh and Virginia Governor Tim Kaine.[169] At the Democratic National Convention in Denver, Colorado, Hillary Clinton called for her supporters to endorse Obama, and she and Bill Clinton gave convention speeches in his support.[170][171] Obama delivered his acceptance speech at Invesco Field at Mile High stadium to a crowd of about eighty-four thousand; the speech was viewed by over three million people worldwide.[172][173][174] During both the primary process and the general election, Obama's campaign set numerous fundraising records, particularly in the quantity of small donations.[175] On June 19, 2008, Obama became the first major-party presidential candidate to turn down public financing in the general election since the system was created in 1976.[176]

John McCain was nominated as the Republican candidate, and he selected Sarah Palin as his running mate. Obama and McCain engaged in three presidential debates in September and October 2008.[177] On November 4, Obama won the presidency with 365 electoral votes to 173 received by McCain.[178] Obama won 52.9 percent of the popular vote to McCain's 45.7 percent.[179] He became the first African-American to be elected president.[180] Obama delivered his victory speech before hundreds of thousands of supporters in Chicago's Grant Park.[181][182] He is one of the three United States senators moved directly from the U.S. Senate to the White House, the others being Warren G. Harding and John F. Kennedy.[183]

2012

Main articles: 2012 United States presidential election and Barack Obama 2012 presidential campaign
Electoral college map, depicting Obama winning many states in the Northeast, Midwest, and Pacific West, and Florida, and Romney winning many states in the South and Rocky Mountains.
2012 electoral vote results. Obama won 332–206.

On April 4, 2011, Obama filed election papers with the Federal Election Commission and then announced his reelection campaign for 2012 in a video titled "It Begins with Us" that he posted on his website.[184][185][186] As the incumbent president, he ran virtually unopposed in the Democratic Party presidential primaries,[187] and on April 3, 2012, Obama secured the 2778 convention delegates needed to win the Democratic nomination.[188] At the Democratic National Convention in Charlotte, North Carolina, Obama and Joe Biden were formally nominated by former President Bill Clinton as the Democratic Party candidates for president and vice president in the general election. Their main opponents were Republicans Mitt Romney, the former governor of Massachusetts, and Representative Paul Ryan of Wisconsin.[189]

On November 6, 2012, Obama won 332 electoral votes, exceeding the 270 required for him to be reelected as president.[190][191][192] With 51.1 percent of the popular vote,[193] Obama became the first Democratic president since Franklin D. Roosevelt to win the majority of the popular vote twice.[194][195] Obama addressed supporters and volunteers at Chicago's McCormick Place after his reelection and said: "Tonight you voted for action, not politics as usual. You elected us to focus on your jobs, not ours. And in the coming weeks and months, I am looking forward to reaching out and working with leaders of both parties."[196][197]

Presidency (2009–2017)

Main article: Presidency of Barack Obama
For a chronological guide, see Timeline of the Barack Obama presidency.

First 100 days

Main article: First 100 days of Barack Obama's presidency
Photo of Obama raising his left hand for the oath of office
Obama takes the oath of office administered by Chief Justice John G. Roberts Jr. at the Capitol, January 20, 2009.

The inauguration of Barack Obama as the 44th president took place on January 20, 2009. In his first few days in office, Obama issued executive orders and presidential memoranda directing the U.S. military to develop plans to withdraw troops from Iraq.[198] He ordered the closing of the Guantanamo Bay detention camp,[199] but Congress prevented the closure by refusing to appropriate the required funds[200][201] and preventing moving any Guantanamo detainee.[202] Obama reduced the secrecy given to presidential records.[203] He also revoked President George W. Bush's restoration of President Ronald Reagan's Mexico City policy which prohibited federal aid to international family planning organizations that perform or provide counseling about abortion.[204]

Domestic policy

See also: Social policy of the Barack Obama administration

The first bill signed into law by Obama was the Lilly Ledbetter Fair Pay Act of 2009, relaxing the statute of limitations for equal-pay lawsuits.[205] Five days later, he signed the reauthorization of the State Children's Health Insurance Program to cover an additional four million uninsured children.[206] In March 2009, Obama reversed a Bush-era policy that had limited funding of embryonic stem cell research and pledged to develop "strict guidelines" on the research.[207]

Photo of Obama giving a speech to Congress, with Pelosi and Biden clapping behind him
Obama delivers a speech at a joint session of Congress with Vice President Joe Biden and House Speaker Nancy Pelosi on February 24, 2009.

Obama appointed two women to serve on the Supreme Court in the first two years of his presidency. He nominated Sonia Sotomayor on May 26, 2009, to replace retiring Associate Justice David Souter. She was confirmed on August 6, 2009,[208] becoming the first Supreme Court Justice of Hispanic descent.[209] Obama nominated Elena Kagan on May 10, 2010, to replace retiring Associate Justice John Paul Stevens. She was confirmed on August 5, 2010, bringing the number of women sitting simultaneously on the Court to three for the first time in American history.[210]

On March 11, 2009, Obama created the White House Council on Women and Girls, which formed part of the Office of Intergovernmental Affairs, having been established by Executive Order 13506 with a broad mandate to advise him on issues relating to the welfare of American women and girls. The council was chaired by Senior Advisor to the President Valerie Jarrett. Obama also established the White House Task Force to Protect Students from Sexual Assault through a government memorandum on January 22, 2014, with a broad mandate to advise him on issues relating to sexual assault on college and university campuses throughout the United States. The co-chairs of the Task Force were Vice President Joe Biden and Jarrett. The Task Force was a development out of the White House Council on Women and Girls and Office of the Vice President of the United States, and prior to that the 1994 Violence Against Women Act first drafted by Biden.

In July 2009, Obama launched the Priority Enforcement Program, an immigration enforcement program that had been pioneered by George W. Bush, and the Secure Communities fingerprinting and immigration status data-sharing program.[211]

In a major space policy speech in April 2010, Obama announced a planned change in direction at NASA, the U.S. space agency. He ended plans for a return of human spaceflight to the moon and development of the Ares I rocket, Ares V rocket and Constellation program, in favor of funding earth science projects, a new rocket type, research and development for an eventual crewed mission to Mars, and ongoing missions to the International Space Station.[212]

Photo of Obama smiling at a hospital patient while hugging her friend
Obama visits an Aurora shooting victim at University of Colorado Hospital, 2012.

On January 16, 2013, one month after the Sandy Hook Elementary School shooting, Obama signed 23 executive orders and outlined a series of sweeping proposals regarding gun control.[213] He urged Congress to reintroduce an expired ban on military-style assault weapons, such as those used in several recent mass shootings, impose limits on ammunition magazines to 10 rounds, introduce background checks on all gun sales, pass a ban on possession and sale of armor-piercing bullets, introduce harsher penalties for gun-traffickers, especially unlicensed dealers who buy arms for criminals and approving the appointment of the head of the federal Bureau of Alcohol, Tobacco, Firearms and Explosives for the first time since 2006.[214] On January 5, 2016, Obama announced new executive actions extending background check requirements to more gun sellers.[215] In a 2016 editorial in The New York Times, Obama compared the struggle for what he termed "common-sense gun reform" to women's suffrage and other civil rights movements in American history.

In 2011, Obama signed a four-year renewal of the Patriot Act.[216] Following the 2013 global surveillance disclosures by whistleblower Edward Snowden, Obama condemned the leak as unpatriotic,[217] but called for increased restrictions on the National Security Agency (NSA) to address violations of privacy.[218][219] Obama continued and expanded surveillance programs set up by George W. Bush, while implementing some reforms.[220] He supported legislation that would have limited the NSA's ability to collect phone records in bulk under a single program and supported bringing more transparency to the Foreign Intelligence Surveillance Court (FISC).[220]

Racial issues

See also: Race and ethnicity in the United States

In his speeches as president, Obama did not make more overt references to race relations than his predecessors,[221][222] but according to one study, he implemented stronger policy action on behalf of African-Americans than any president since the Nixon era.[223]

Following Obama's election, many pondered the existence of a "postracial America".[224][225] However, lingering racial tensions quickly became apparent,[224][226] and many African-Americans expressed outrage over what they saw as an intense racial animosity directed at Obama.[227] The acquittal of George Zimmerman following the killing of Trayvon Martin sparked national outrage, leading to Obama giving a speech in which he noted that "Trayvon Martin could have been me 35 years ago."[228] The shooting of Michael Brown in Ferguson, Missouri sparked a wave of protests.[229] These and other events led to the birth of the Black Lives Matter movement, which campaigns against violence and systemic racism toward black people.[229] Though Obama entered office reluctant to talk about race, by 2014 he began openly discussing the disadvantages faced by many members of minority groups.[230]

Several incidents during Obama's presidency generated disapproval from the African-American community and with law enforcement, and Obama sought to build trust between law enforcement officials and civil rights activists, with mixed results. Some in law enforcement criticized Obama's condemnation of racial bias after incidents in which police action led to the death of African-American men, while some racial justice activists criticized Obama's expressions of empathy for the police.[231] In a March 2016 Gallup poll, nearly one third of Americans said they worried "a great deal" about race relations, a higher figure than in any previous Gallup poll since 2001.[232]

LGBT rights

On October 8, 2009, Obama signed the Matthew Shepard and James Byrd Jr. Hate Crimes Prevention Act, a measure that expanded the 1969 United States federal hate-crime law to include crimes motivated by a victim's actual or perceived gender, sexual orientation, gender identity, or disability.[233] On October 30, 2009, Obama lifted the ban on travel to the United States by those infected with HIV. The lifting of the ban was celebrated by Immigration Equality.[234] On December 22, 2010, Obama signed the Don't Ask, Don't Tell Repeal Act of 2010, which fulfilled a promise made in the 2008 presidential campaign[235][236] to end the don't ask, don't tell policy of 1993 that had prevented gay and lesbian people from serving openly in the United States Armed Forces. In 2016, the Pentagon ended the policy that barred transgender people from serving openly in the military.[237]

Same-sex marriage

As a candidate for the Illinois state senate in 1996, Obama stated he favored legalizing same-sex marriage.[238] During his Senate run in 2004, he said he supported civil unions and domestic partnerships for same-sex partners but opposed same-sex marriages.[239] In 2008, he reaffirmed this position by stating "I believe marriage is between a man and a woman. I am not in favor of gay marriage."[240] On May 9, 2012, shortly after the official launch of his campaign for re-election as president, Obama said his views had evolved, and he publicly affirmed his personal support for the legalization of same-sex marriage, becoming the first sitting U.S. president to do so.[241][242] During his second inaugural address on January 21, 2013,[197] Obama became the first U.S. president in office to call for full equality for gay Americans, and the first to mention gay rights or the word "gay" in an inaugural address.[243][244] In 2013, the Obama administration filed briefs that urged the Supreme Court to rule in favor of same-sex couples in the cases of Hollingsworth v. Perry (regarding same-sex marriage)[245] and United States v. Windsor (regarding the Defense of Marriage Act).[246]

Economic policy

Main article: Economic policy of the Barack Obama administration

On February 17, 2009, Obama signed the American Recovery and Reinvestment Act of 2009, a $787 billion (equivalent to $1118 billion in 2023) economic stimulus package aimed at helping the economy recover from the deepening worldwide recession.[247] The act includes increased federal spending for health care, infrastructure, education, various tax breaks and incentives, and direct assistance to individuals.[248] In March 2009, Obama's Treasury Secretary, Timothy Geithner, took further steps to manage the financial crisis, including introducing the Public–Private Investment Program for Legacy Assets, which contains provisions for buying up to $2 trillion in depreciated real estate assets.[249]

Graph showing large deficit increases in 2008 and 2009, followed by a decline
Deficit and debt increases, 2001–2016

Obama intervened in the troubled automotive industry[250] in March 2009, renewing loans for General Motors (GM) and Chrysler to continue operations while reorganizing. Over the following months the White House set terms for both firms' bankruptcies, including the sale of Chrysler to Italian automaker Fiat[251] and a reorganization of GM giving the U.S. government a temporary 60 percent equity stake in the company.[252] In June 2009, dissatisfied with the pace of economic stimulus, Obama called on his cabinet to accelerate the investment.[253] He signed into law the Car Allowance Rebate System, known colloquially as "Cash for Clunkers", which temporarily boosted the economy.[254][255][256]

The Bush and Obama administrations authorized spending and loan guarantees from the Federal Reserve and the Department of the Treasury. These guarantees totaled about $11.5 trillion, but only $3 trillion had been spent by the end of November 2009.[257] On August 2, 2011, after a lengthy congressional debate over whether to raise the nation's debt limit, Obama signed the bipartisan Budget Control Act of 2011. The legislation enforced limits on discretionary spending until 2021, established a procedure to increase the debt limit, created a Congressional Joint Select Committee on Deficit Reduction to propose further deficit reduction with a stated goal of achieving at least $1.5 trillion in budgetary savings over 10 years, and established automatic procedures for reducing spending by as much as $1.2 trillion if legislation originating with the new joint select committee did not achieve such savings.[258] By passing the legislation, Congress was able to prevent a U.S. government default on its obligations.[259]

The unemployment rate rose in 2009, reaching a peak in October at 10.0 percent and averaging 10.0 percent in the fourth quarter. Following a decrease to 9.7 percent in the first quarter of 2010, the unemployment rate fell to 9.6 percent in the second quarter, where it remained for the rest of the year.[260] Between February and December 2010, employment rose by 0.8 percent, which was less than the average of 1.9 percent experienced during comparable periods in the past four employment recoveries.[261] By November 2012, the unemployment rate fell to 7.7 percent,[262] decreasing to 6.7 percent in the last month of 2013.[263] During 2014, the unemployment rate continued to decline, falling to 6.3 percent in the first quarter.[264] GDP growth returned in the third quarter of 2009, expanding at a rate of 1.6 percent, followed by a 5.0 percent increase in the fourth quarter.[265] Growth continued in 2010, posting an increase of 3.7 percent in the first quarter, with lesser gains throughout the rest of the year.[265] In July 2010, the Federal Reserve noted that economic activity continued to increase, but its pace had slowed, and chairman Ben Bernanke said the economic outlook was "unusually uncertain".[266] Overall, the economy expanded at a rate of 2.9 percent in 2010.[267]

Graph showing increased unemployment in Obama's first year, followed by consistent jobs growth
U.S. unemployment rate and monthly changes in net employment during Obama's tenure as president[268][269]
Graph showing lower jobs growth under Obama was lower than previous presidents, except George W. Bush
Job growth during the presidency of Obama compared to other presidents, as measured as a cumulative percentage change from month after inauguration to end of his term

The Congressional Budget Office (CBO) and a broad range of economists credit Obama's stimulus plan for economic growth.[270][271] The CBO released a report stating that the stimulus bill increased employment by 1–2.1 million,[271][272][273] while conceding that "it is impossible to determine how many of the reported jobs would have existed in the absence of the stimulus package."[270] Although an April 2010, survey of members of the National Association for Business Economics showed an increase in job creation (over a similar January survey) for the first time in two years, 73 percent of 68 respondents believed the stimulus bill has had no impact on employment.[274] The economy of the United States has grown faster than the other original NATO members by a wider margin under President Obama than it has anytime since the end of World War II.[275] The Organisation for Economic Co-operation and Development credits the much faster growth in the United States to the stimulus plan of the U.S. and the austerity measures in the European Union.[276]

Within a month of the 2010 midterm elections, Obama announced a compromise deal with the Congressional Republican leadership that included a temporary, two-year extension of the 2001 and 2003 income tax rates, a one-year payroll tax reduction, continuation of unemployment benefits, and a new rate and exemption amount for estate taxes.[277] The compromise overcame opposition from some in both parties, and the resulting $858 billion (equivalent to $1.2 trillion in 2023) Tax Relief, Unemployment Insurance Reauthorization, and Job Creation Act of 2010 passed with bipartisan majorities in both houses of Congress before Obama signed it on December 17, 2010.[278]

In December 2013, Obama declared that growing income inequality is a "defining challenge of our time" and called on Congress to bolster the safety net and raise wages. This came on the heels of the nationwide strikes of fast-food workers and Pope Francis' criticism of inequality and trickle-down economics.[279] Obama urged Congress to ratify a 12-nation free trade pact called the Trans-Pacific Partnership.[280]

Environmental policy

See also: Climate change policy of the United States and Energy policy of the Barack Obama administration
Photo of Obama listening to a briefing, surrounded by senior staffers
Obama at a 2010 briefing on the BP oil spill at the Coast Guard Station Venice in Venice, Louisiana

On April 20, 2010, an explosion destroyed an offshore drilling rig at the Macondo Prospect in the Gulf of Mexico, causing a major sustained oil leak. Obama visited the Gulf, announced a federal investigation, and formed a bipartisan commission to recommend new safety standards, after a review by Secretary of the Interior Ken Salazar and concurrent Congressional hearings. He then announced a six-month moratorium on new deepwater drilling permits and leases, pending regulatory review.[281] As multiple efforts by BP failed, some in the media and public expressed confusion and criticism over various aspects of the incident, and stated a desire for more involvement by Obama and the federal government.[282] Prior to the oil spill, on March 31, 2010, Obama ended a ban on oil and gas drilling along the majority of the East Coast of the United States and along the coast of northern Alaska in an effort to win support for an energy and climate bill and to reduce foreign imports of oil and gas.[283]

In July 2013, Obama expressed reservations and said he "would reject the Keystone XL pipeline if it increased carbon pollution [or] greenhouse emissions."[284][285] On February 24, 2015, Obama vetoed a bill that would have authorized the pipeline.[286] It was the third veto of Obama's presidency and his first major veto.[287]

In December 2016, Obama permanently banned new offshore oil and gas drilling in most United States-owned waters in the Atlantic and Arctic Oceans using the 1953 Outer Continental Shelf Act.[288][289][290]

Obama emphasized the conservation of federal lands during his term in office. He used his power under the Antiquities Act to create 25 new national monuments during his presidency and expand four others, protecting a total of 553,000,000 acres (224,000,000 ha) of federal lands and waters, more than any other U.S. president.[291][292][293]

Health care reform

Main article: Healthcare reform in the United States

Obama called for Congress to pass legislation reforming health care in the United States, a key campaign promise and a top legislative goal.[294] He proposed an expansion of health insurance coverage to cover the uninsured, cap premium increases, and allow people to retain their coverage when they leave or change jobs. His proposal was to spend $900 billion over ten years and include a government insurance plan, also known as the public option, to compete with the corporate insurance sector as a main component to lowering costs and improving quality of health care. It would also make it illegal for insurers to drop sick people or deny them coverage for pre-existing conditions, and require every American to carry health coverage. The plan also includes medical spending cuts and taxes on insurance companies that offer expensive plans.[295][296]

Graph of maximum out-of-pocket premiums by poverty level, showing single-digit premiums for everyone under 400% of the federal poverty level.
Maximum Out-of-Pocket Premium as Percentage of Family Income and federal poverty level, under Patient Protection and Affordable Care Act, starting in 2014 (Source: CRS)[297]

On July 14, 2009, House Democratic leaders introduced a 1,017-page plan for overhauling the U.S. health care system, which Obama wanted Congress to approve by the end of 2009.[294] After public debate during the Congressional summer recess of 2009, Obama delivered a speech to a joint session of Congress on September 9 where he addressed concerns over the proposals.[298] In March 2009, Obama lifted a ban on using federal funds for stem cell research.[299]

On November 7, 2009, a health care bill featuring the public option was passed in the House.[300][301] On December 24, 2009, the Senate passed its own bill—without a public option—on a party-line vote of 60–39.[302] On March 21, 2010, the Patient Protection and Affordable Care Act (ACA, colloquially "Obamacare") passed by the Senate in December was passed in the House by a vote of 219 to 212. Obama signed the bill into law on March 23, 2010.[303]

The ACA includes health-related provisions, most of which took effect in 2014, including expanding Medicaid eligibility for people making up to 133 percent of the federal poverty level (FPL) starting in 2014,[304] subsidizing insurance premiums for people making up to 400 percent of the FPL ($88,000 for family of four in 2010) so their maximum "out-of-pocket" payment for annual premiums will be from 2 percent to 9.5 percent of income,[305] providing incentives for businesses to provide health care benefits, prohibiting denial of coverage and denial of claims based on pre-existing conditions, establishing health insurance exchanges, prohibiting annual coverage caps, and support for medical research. According to White House and CBO figures, the maximum share of income that enrollees would have to pay would vary depending on their income relative to the federal poverty level.[306]

Graph showing significant decreases in uninsured rates after the creation of Medicare and Medicaid, and after the creation of Obamacare
Percentage of Individuals in the United States without Health Insurance, 1963–2015 (Source: JAMA)[307]

The costs of these provisions are offset by taxes, fees, and cost-saving measures, such as new Medicare taxes for those in high-income brackets, taxes on indoor tanning, cuts to the Medicare Advantage program in favor of traditional Medicare, and fees on medical devices and pharmaceutical companies;[308] there is also a tax penalty for those who do not obtain health insurance, unless they are exempt due to low income or other reasons.[309] In March 2010, the CBO estimated that the net effect of both laws will be a reduction in the federal deficit by $143 billion over the first decade.[310]

The law faced several legal challenges, primarily based on the argument that an individual mandate requiring Americans to buy health insurance was unconstitutional. On June 28, 2012, the Supreme Court ruled by a 5–4 vote in National Federation of Independent Business v. Sebelius that the mandate was constitutional under the U.S. Congress's taxing authority.[311] In Burwell v. Hobby Lobby the Court ruled that "closely-held" for-profit corporations could be exempt on religious grounds under the Religious Freedom Restoration Act from regulations adopted under the ACA that would have required them to pay for insurance that covered certain contraceptives. In June 2015, the Court ruled 6–3 in King v. Burwell that subsidies to help individuals and families purchase health insurance were authorized for those doing so on both the federal exchange and state exchanges, not only those purchasing plans "established by the State", as the statute reads.[312]

Foreign policy

Main article: Foreign policy of the Barack Obama administration
refer to caption
June 4, 2009 − after his speech A New Beginning at Cairo University, U.S. President Obama participates in a roundtable interview in 2009 with among others Jamal Khashoggi, Bambang Harymurti and Nahum Barnea.

In February and March 2009, Vice President Joe Biden and Secretary of State Hillary Clinton made separate overseas trips to announce a "new era" in U.S. foreign relations with Russia and Europe, using the terms "break" and "reset" to signal major changes from the policies of the preceding administration.[313] Obama attempted to reach out to Arab leaders by granting his first interview to an Arab satellite TV network, Al Arabiya.[314] On March 19, Obama continued his outreach to the Muslim world, releasing a New Year's video message to the people and government of Iran.[315][316] On June 4, 2009, Obama delivered a speech at Cairo University in Egypt calling for "A New Beginning" in relations between the Islamic world and the United States and promoting Middle East peace.[317] On June 26, 2009, Obama condemned the Iranian government's actions towards protesters following Iran's 2009 presidential election.[318]

In 2011, Obama ordered a drone strike in Yemen which targeted and killed Anwar al-Awlaki, an American imam suspected of being a leading Al-Qaeda organizer. al-Awlaki became the first U.S. citizen to be targeted and killed by a U.S. drone strike. The Department of Justice released a memo justifying al-Awlaki's death as a lawful act of war,[319] while civil liberties advocates described it as a violation of al-Awlaki's constitutional right to due process. The killing led to significant controversy.[320] His teenage son and young daughter, also Americans, were later killed in separate US military actions, although they were not targeted specifically.[321][322]

Obama, King Salman of Saudi Arabia, Saudi Crown Prince Mohammed bin Salman and other leaders at the GCC summit in Saudi Arabia, April 2016

In March 2015, Obama declared that he had authorized U.S. forces to provide logistical and intelligence support to the Saudis in their military intervention in Yemen, establishing a "Joint Planning Cell" with Saudi Arabia.[323][324] In 2016, the Obama administration proposed a series of arms deals with Saudi Arabia worth $115 billion.[325] Obama halted the sale of guided munition technology to Saudi Arabia after Saudi warplanes targeted a funeral in Yemen's capital Sanaa, killing more than 140 people.[326]

In September 2016 Obama was snubbed by Xi Jinping and the Chinese Communist Party as he descended from Air Force One to the tarmac of Hangzhou International Airport for the 2016 G20 Hangzhou summit without the usual red carpet welcome.[327]

War in Iraq

Main articles: Iraq War and American-led intervention in Iraq (2014–2021)

On February 27, 2009, Obama announced that combat operations in Iraq would end within 18 months.[328] The Obama administration scheduled the withdrawal of combat troops to be completed by August 2010, decreasing troop's levels from 142,000 while leaving a transitional force of about 50,000 in Iraq until the end of 2011. On August 19, 2010, the last U.S. combat brigade exited Iraq. Remaining troops transitioned from combat operations to counter-terrorism and the training, equipping, and advising of Iraqi security forces.[329][330] On August 31, 2010, Obama announced that the United States combat mission in Iraq was over.[331] On October 21, 2011, President Obama announced that all U.S. troops would leave Iraq in time to be "home for the holidays."[332]

In June 2014, following the capture of Mosul by ISIL, Obama sent 275 troops to provide support and security for U.S. personnel and the U.S. Embassy in Baghdad. ISIS continued to gain ground and to commit widespread massacres and ethnic cleansing.[333][334] In August 2014, during the Sinjar massacre, Obama ordered a campaign of U.S. airstrikes against ISIL.[335] By the end of 2014, 3,100 American ground troops were committed to the conflict[336] and 16,000 sorties were flown over the battlefield, primarily by U.S. Air Force and Navy pilots.[337] In early 2015, with the addition of the "Panther Brigade" of the 82nd Airborne Division the number of U.S. ground troops in Iraq increased to 4,400,[338] and by July American-led coalition air forces counted 44,000 sorties over the battlefield.[339]

Afghanistan and Pakistan

Main articles: War in Afghanistan (2001–2021) and AfPak
Photo of Obama and other heads of state walking along the Colonnade outside the White House
Obama after a trilateral meeting with Afghan President Hamid Karzai (left) and Pakistani President Asif Ali Zardari (right), May 2009

In his election campaign, Obama called the war in Iraq a "dangerous distraction" and that emphasis should instead be put on the war in Afghanistan,[340] the region he cites as being most likely where an attack against the United States could be launched again.[341] Early in his presidency, Obama moved to bolster U.S. troop strength in Afghanistan. He announced an increase in U.S. troop levels to 17,000 military personnel in February 2009 to "stabilize a deteriorating situation in Afghanistan", an area he said had not received the "strategic attention, direction and resources it urgently requires."[342] He replaced the military commander in Afghanistan, General David D. McKiernan, with former Special Forces commander Lt. Gen. Stanley A. McChrystal in May 2009, indicating that McChrystal's Special Forces experience would facilitate the use of counterinsurgency tactics in the war.[343] On December 1, 2009, Obama announced the deployment of an additional 30,000 military personnel to Afghanistan and proposed to begin troop withdrawals 18 months from that date;[344] this took place in July 2011. David Petraeus replaced McChrystal in June 2010, after McChrystal's staff criticized White House personnel in a magazine article.[345] In February 2013, Obama said the U.S. military would reduce the troop level in Afghanistan from 68,000 to 34,000 U.S. troops by February 2014.[346] In October 2015, the White House announced a plan to keep U.S. Forces in Afghanistan indefinitely in light of the deteriorating security situation.[347]

Regarding neighboring Pakistan, Obama called its tribal border region the "greatest threat" to the security of Afghanistan and Americans, saying that he "cannot tolerate a terrorist sanctuary." In the same speech, Obama claimed that the U.S. "cannot succeed in Afghanistan or secure our homeland unless we change our Pakistan policy."[348]

Death of Osama bin Laden
Main article: Killing of Osama bin Laden
Photo of Obama, Biden, and national security staffers in the Situation Room, somberly listening to updates on the bin Laden raid
Obama and members of the national security team receive an update on Operation Neptune's Spear in the White House Situation Room, May 1, 2011. See also: Situation Room.

Starting with information received from Central Intelligence Agency operatives in July 2010, the CIA developed intelligence over the next several months that determined what they believed to be the hideout of Osama bin Laden. He was living in seclusion in a large compound in Abbottabad, Pakistan, a suburban area 35 miles (56 km) from Islamabad.[349] CIA head Leon Panetta reported this intelligence to President Obama in March 2011.[349] Meeting with his national security advisers over the course of the next six weeks, Obama rejected a plan to bomb the compound, and authorized a "surgical raid" to be conducted by United States Navy SEALs.[349] The operation took place on May 1, 2011, and resulted in the shooting death of bin Laden and the seizure of papers, computer drives and disks from the compound.[350][351] DNA testing was one of five methods used to positively identify bin Laden's corpse,[352] which was buried at sea several hours later.[353] Within minutes of the President's announcement from Washington, DC, late in the evening on May 1, there were spontaneous celebrations around the country as crowds gathered outside the White House, and at New York City's Ground Zero and Times Square.[350][354] Reaction to the announcement was positive across party lines, including from former presidents Bill Clinton and George W. Bush.[355]

Relations with Cuba

Main article: Cuban thaw
Photo of Obama shaking hands with the Cuban president
President Obama meeting with Cuban President Raúl Castro in Panama, April 2015

Since the spring of 2013, secret meetings were conducted between the United States and Cuba in the neutral locations of Canada and Vatican City.[356] The Vatican first became involved in 2013 when Pope Francis advised the U.S. and Cuba to exchange prisoners as a gesture of goodwill.[357] On December 10, 2013, Cuban President Raúl Castro, in a significant public moment, greeted and shook hands with Obama at the Nelson Mandela memorial service in Johannesburg.[358]

In December 2014, after the secret meetings, it was announced that Obama, with Pope Francis as an intermediary, had negotiated a restoration of relations with Cuba, after nearly sixty years of détente.[359] Popularly dubbed the Cuban Thaw, The New Republic deemed the Cuban Thaw to be "Obama's finest foreign policy achievement."[360] On July 1, 2015, President Obama announced that formal diplomatic relations between Cuba and the United States would resume, and embassies would be opened in Washington and Havana.[361] The countries' respective "interests sections" in one another's capitals were upgraded to embassies on July 20 and August 13, 2015, respectively.[362] Obama visited Havana, Cuba for two days in March 2016, becoming the first sitting U.S. president to arrive since Calvin Coolidge in 1928.[363]

Israel

Photo of Obama shaking hands with Israeli President Shimon Peres, with Biden overlooking
Obama meeting with Israeli President Shimon Peres in the Oval Office, May 2009

During the initial years of the Obama administration, the U.S. increased military cooperation with Israel, including increased military aid, re-establishment of the U.S.-Israeli Joint Political Military Group and the Defense Policy Advisory Group, and an increase in visits among high-level military officials of both countries.[364] The Obama administration asked Congress to allocate money toward funding the Iron Dome program in response to the waves of Palestinian rocket attacks on Israel.[365] In March 2010, Obama took a public stance against plans by the government of Israeli Prime Minister Benjamin Netanyahu to continue building Jewish housing projects in predominantly Arab neighborhoods of East Jerusalem.[366][367] In 2011, the United States vetoed a Security Council resolution condemning Israeli settlements, with the United States being the only nation to do so.[368] Obama supports the two-state solution to the Arab–Israeli conflict based on the 1967 borders with land swaps.[369]

In 2013, Jeffrey Goldberg reported that, in Obama's view, "with each new settlement announcement, Netanyahu is moving his country down a path toward near-total isolation."[370] In 2014, Obama likened the Zionist movement to the civil rights movement in the United States. He said both movements seek to bring justice and equal rights to historically persecuted peoples, explaining: "To me, being pro-Israel and pro-Jewish is part and parcel with the values that I've been fighting for since I was politically conscious and started getting involved in politics."[371] Obama expressed support for Israel's right to defend itself during the 2014 Israel–Gaza conflict.[372] In 2015, Obama was harshly criticized by Israel for advocating and signing the Iran Nuclear Deal; Israeli Prime Minister Benjamin Netanyahu, who had advocated the U.S. congress to oppose it, said the deal was "dangerous" and "bad."[373]

On December 23, 2016, under the Obama Administration, the United States abstained from United Nations Security Council Resolution 2334, which condemned Israeli settlement building in the occupied Palestinian territories as a violation of international law, effectively allowing it to pass.[374] Netanyahu strongly criticized the Obama administration's actions,[375][376] and the Israeli government withdrew its annual dues from the organization, which totaled $6 million, on January 6, 2017.[377] On January 5, 2017, the United States House of Representatives voted 342–80 to condemn the UN Resolution.[378][379]

Libya

Main articles: 2011 military intervention in Libya and 2012 Benghazi attack

In February 2011, protests in Libya began against long-time dictator Muammar Gaddafi as part of the Arab Spring. They soon turned violent. In March, as forces loyal to Gaddafi advanced on rebels across Libya, calls for a no-fly zone came from around the world, including Europe, the Arab League, and a resolution[380] passed unanimously by the U.S. Senate.[381] In response to the passage of United Nations Security Council Resolution 1973 on March 17, the Foreign Minister of Libya Moussa Koussa announced a ceasefire. However Gaddafi's forces continued to attack the rebels.[382]

On March 19 a multinational coalition lead by France and the United Kingdom with Italian and U.S. support, approved by Obama, took part in air strikes to destroy the Libyan government's air defense capabilities to protect civilians and enforce a no-fly-zone,[383] including the use of Tomahawk missiles, B-2 Spirits, and fighter jets.[384][385][386] Six days later, on March 25, by unanimous vote of all its 28 members, NATO took over leadership of the effort, dubbed Operation Unified Protector.[387] Some members of Congress[388] questioned whether Obama had the constitutional authority to order military action in addition to questioning its cost, structure and aftermath.[389][390] In 2016 Obama said “Our coalition could have and should have done more to fill a vacuum left behind” and that it was "a mess".[391] He has stated that the lack of preparation surrounding the days following the government's overthrow was the "worst mistake" of his presidency.[392]

Syrian civil war

See also: Foreign involvement in the Syrian civil war § United States, and American-led intervention in the Syrian civil war

On August 18, 2011, several months after the start of the Syrian civil war, Obama issued a written statement that said: "The time has come for President Assad to step aside."[393] This stance was reaffirmed in November 2015.[394] In 2012, Obama authorized multiple programs run by the CIA and the Pentagon to train anti-Assad rebels.[395] The Pentagon-run program was later found to have failed and was formally abandoned in October 2015.[396][397]

In the wake of a chemical weapons attack in Syria, formally blamed by the Obama administration on the Assad government, Obama chose not to enforce the "red line" he had pledged[398] and, rather than authorize the promised military action against Assad, went along with the Russia-brokered deal that led to Assad giving up chemical weapons; however attacks with chlorine gas continued.[399][400] In 2014, Obama authorized an air campaign aimed primarily at ISIL.[401]

Iran nuclear talks

Main article: Joint Comprehensive Plan of Action
refer to caption
Obama talks with Israeli prime minister Benjamin Netanyahu in Jerusalem, March 2013.

On October 1, 2009, the Obama administration went ahead with a Bush administration program, increasing nuclear weapons production. The "Complex Modernization" initiative expanded two existing nuclear sites to produce new bomb parts. In November 2013, the Obama administration opened negotiations with Iran to prevent it from acquiring nuclear weapons, which included an interim agreement. Negotiations took two years with numerous delays, with a deal being announced on July 14, 2015. The deal titled the "Joint Comprehensive Plan of Action" saw sanctions removed in exchange for measures that would prevent Iran from producing nuclear weapons. While Obama hailed the agreement as being a step towards a more hopeful world, the deal drew strong criticism from Republican and conservative quarters, and from Israeli Prime Minister Benjamin Netanyahu.[402][403][404] In addition, the transfer of $1.7 billion in cash to Iran shortly after the deal was announced was criticized by the Republican party. The Obama administration said that the payment in cash was because of the "effectiveness of U.S. and international sanctions."[405] In order to advance the deal, the Obama administration shielded Hezbollah from the Drug Enforcement Administration's Project Cassandra investigation regarding drug smuggling and from the Central Intelligence Agency.[406][407] On a side note, the very same year, in December 2015, Obama started a $348 billion worth program to back the biggest U.S. buildup of nuclear arms since Ronald Reagan left the White House.[408]

Russia

See also: Russia–United States relations § Obama administration (2009–2017)
Photo of Obama shaking hands with Vladimir Putin in front of Russian and American flags
Obama meets Russian President Vladimir Putin in September 2015.

In March 2010, an agreement was reached with the administration of Russian President Dmitry Medvedev to replace the 1991 Strategic Arms Reduction Treaty with a new pact reducing the number of long-range nuclear weapons in the arsenals of both countries by about a third.[409] Obama and Medvedev signed the New START treaty in April 2010, and the U.S. Senate ratified it in December 2010.[410] In December 2011, Obama instructed agencies to consider LGBT rights when issuing financial aid to foreign countries.[411] In August 2013, he criticized Russia's law that discriminates against gays,[412] but he stopped short of advocating a boycott of the upcoming 2014 Winter Olympics in Sochi, Russia.[413]

After Russia's invasion of Crimea in 2014, military intervention in Syria in 2015, and the interference in the 2016 U.S. presidential election,[414] George Robertson, a former UK defense secretary and NATO secretary-general, said Obama had "allowed Putin to jump back on the world stage and test the resolve of the West", adding that the legacy of this disaster would last.[415]

Cultural and political image

Main article: Public image of Barack Obama
See also: International media reaction to the 2008 United States presidential election

Obama's family history, upbringing, and Ivy League education differ markedly from those of African-American politicians who launched their careers in the 1960s through participation in the civil rights movement.[416] Expressing puzzlement over questions about whether he is "black enough", Obama told an August 2007 meeting of the National Association of Black Journalists that "we're still locked in this notion that if you appeal to white folks then there must be something wrong."[417] Obama acknowledged his youthful image in an October 2007 campaign speech, saying: "I wouldn't be here if, time and again, the torch had not been passed to a new generation."[418] Additionally, Obama has frequently been referred to as an exceptional orator.[419] During his pre-inauguration transition period and continuing into his presidency, Obama delivered a series of weekly Internet video addresses.[420]

Job approval

refer to adjacent text
Graph of Obama's approval ratings per Gallup

According to the Gallup Organization, Obama began his presidency with a 68 percent approval rating,[421] the fifth highest for a president following their swearing in.[422] His ratings remained above the majority level until November 2009[423] and by August 2010 his approval was in the low 40s,[424] a trend similar to Ronald Reagan's and Bill Clinton's first years in office.[425] Following the death of Osama bin Laden on May 2, 2011, Obama experienced a small poll bounce and steadily maintained 50–53 percent approval for about a month, until his approval numbers dropped back to the low 40s.[426][427][428]

His approval rating fell to 38 percent on several occasions in late 2011[429] before recovering in mid-2012 with polls showing an average approval of 50 percent.[430] After his second inauguration in 2013, Obama's approval ratings remained stable around 52 percent[431] before declining for the rest of the year and eventually bottoming out at 39 percent in December.[426] In polling conducted before the 2014 midterm elections, Obama's approval ratings were at their lowest[432][433] with his disapproval rating reaching a high of 57 percent.[426][434][435] His approval rating continued to lag throughout most of 2015 but began to reach the high 40s by the end of the year.[426][436] According to Gallup, Obama's approval rating reached 50 percent in March 2016, a level unseen since May 2013.[426][437] In polling conducted January 16–19, 2017, Obama's final approval rating was 59 percent, which placed him on par with George H. W. Bush and Dwight D. Eisenhower, whose final Gallup ratings also measured in the high 50s.[438]

Obama has maintained relatively positive public perceptions after his presidency.[439] In Gallup's retrospective approval polls of former presidents, Obama garnered a 63 percent approval rating in 2018 and again in 2023, ranking him the fourth most popular president since World War II.[440][441]

Foreign perceptions

Polls showed strong support for Obama in other countries both before and during his presidency.[442][443][444] In a February 2009 poll conducted in Western Europe and the U.S. by Harris Interactive for France 24 and the International Herald Tribune, Obama was rated as the most respected world leader, as well as the most powerful.[445] In a similar poll conducted by Harris in May 2009, Obama was rated as the most popular world leader, as well as the one figure most people would pin their hopes on for pulling the world out of the economic downturn.[446][447]

On October 9, 2009—only nine months into his first term—the Norwegian Nobel Committee announced that Obama had won the 2009 Nobel Peace Prize "for his extraordinary efforts to strengthen international diplomacy and cooperation between peoples",[448] which drew a mixture of praise and criticism from world leaders and media figures.[449][450][451][452] He became the fourth U.S. president to be awarded the Nobel Peace Prize, and the third to become a Nobel laureate while in office.[453] He himself called it a "call to action" and remarked: "I do not view it as a recognition of my own accomplishments but rather an affirmation of American leadership on behalf of aspirations held by people in all nations".[454]

Thanks, Obama

Main article: Thanks, Obama

In 2009 the saying "thanks, Obama" first appeared in a Twitter hashtag "#thanks Obama" and was later used in a demotivational poster. It was later adopted satirically to blame Obama for any socio-economic ills. Obama himself used the phrase in video in 2015 and 2016. In 2017 the phrase was used by Stephen Colbert to express gratitude to Obama on his last day in office.

Post-presidency (2017–present)

refer to caption
Obama playing golf with Argentinian president Mauricio Macri, October 2017

Obama's presidency ended on January 20, 2017, upon the inauguration of his successor, Donald Trump.[455][456] The family moved to a house they rented in Kalorama, Washington, D.C.[457] On March 2, the John F. Kennedy Presidential Library and Museum awarded the Profile in Courage Award to Obama "for his enduring commitment to democratic ideals and elevating the standard of political courage."[458] His first public appearance since leaving the office was a seminar at the University of Chicago on April 24, where he appealed for a new generation to participate in politics.[459] On September 7, Obama partnered with former presidents Jimmy Carter, George H. W. Bush, Bill Clinton, and George W. Bush to work with One America Appeal to help the victims of Hurricane Harvey and Hurricane Irma in the Gulf Coast and Texas communities.[460] From October 31 to November 1, Obama hosted the inaugural summit of the Obama Foundation,[461] which he intended to be the central focus of his post-presidency and part of his ambitions for his subsequent activities following his presidency to be more consequential than his time in office.[462]

Barack and Michelle Obama signed a deal on May 22, 2018, to produce docu-series, documentaries and features for Netflix under the Obamas' newly formed production company, Higher Ground Productions.[463][464] Higher Ground's first film, American Factory, won the Academy Award for Best Documentary Feature in 2020.[465] On October 24, a pipe bomb addressed to Obama was intercepted by the Secret Service. It was one of several pipe-bombs that had been mailed out to Democratic lawmakers and officials.[466] In 2019, Barack and Michelle Obama bought a home on Martha's Vineyard from Wyc Grousbeck.[467] On October 29, Obama criticized "wokeness" and call-out culture at the Obama Foundation's annual summit.[468][469]

Obama was reluctant to make an endorsement in the 2020 Democratic presidential primaries because he wanted to position himself to unify the party, regardless of the nominee.[470] On April 14, 2020, Obama endorsed Biden, the presumptive nominee, for president in the presidential election, stating that he has "all the qualities we need in a president right now."[471][472] In May, Obama criticized President Trump for his handling of the COVID-19 pandemic, calling his response to the crisis "an absolute chaotic disaster", and stating that the consequences of the Trump presidency have been "our worst impulses unleashed, our proud reputation around the world badly diminished, and our democratic institutions threatened like never before."[473] On November 17, Obama's presidential memoir, A Promised Land, was released.[474][475][476]

In February 2021, Obama and musician Bruce Springsteen started a podcast called Renegades: Born in the USA where the two talk about "their backgrounds, music and their 'enduring love of America.'"[477][478] Later that year, Regina Hicks had signed a deal with Netflix, in a venture with his and Michelle's Higher Ground to develop comedy projects.[479]

Photo of Obama standing behind a lectern, giving a speech at the White House, with Biden and Harris smiling in the background
Obama with president Joe Biden and vice president Kamala Harris in the White House, April 5, 2022

On March 4, 2022, Obama won an Audio Publishers Association (APA) Award in the best narration by the author category for the narration of his memoir A Promised Land.[480] On April 5, Obama visited the White House for the first time since leaving office, in an event celebrating the 12th annual anniversary of the signing of the Affordable Care Act.[481][482][483] In June, it was announced that the Obamas and their podcast production company, Higher Ground, signed a multi-year deal with Audible.[484][485] In September, Obama visited the White House to unveil his and Michelle's official White House portraits.[486] Around the same time, he won a Primetime Emmy Award for Outstanding Narrator[487] for his narration in the Netflix documentary series Our Great National Parks.[488]

In 2022, Obama opposed expanding the Supreme Court beyond the present nine Justices.[489]

In March 2023, Obama traveled to Australia as a part of his speaking tour of the country. During the trip, Obama met with Australian Prime Minister Anthony Albanese and visited Melbourne for the first time.[490] Obama was reportedly paid more than $1 million for two speeches.[491][492]

In October 2023, during the Israel–Hamas war, Obama declared that Israel must dismantle Hamas in the wake of the October 7 massacre.[493] Weeks later, Obama warned Israel that its actions could "harden Palestinian attitudes for generations" and weaken international support for Israel; any military strategy that ignored the war's human costs "could ultimately backfire."[494]

Legacy and recognition

Polls of historians and political scientists rank Obama among the upper tier of American presidents.[495] He has been described as one of the most effective campaigners in American history (his 2008 campaign being particularly highlighted) as well as one of the most talented political orators of the 21st century.[496][497][498] Historian Julian Zelizer credits Obama with "a keen sense of how the institutions of government work and the ways that his team could design policy proposals." Zeitzer notes Obama's policy successes included the economic stimulus package which ended the Great Recession and the Dodd-Frank financial and consumer protection reforms, as well as the Affordable Care Act. Zeitzer also notes the Democratic Party lost power and numbers of elected officials during Obama's term, saying that the consensus among historians is that Obama "turned out to be a very effective policymaker but not a tremendously successful party builder." Zeitzer calls this the "defining paradox of Obama's presidency".[499]

The Brookings Institution noted that Obama passed "only one major legislative achievement (Obamacare)—and a fragile one at that—the legacy of Obama's presidency mainly rests on its tremendous symbolic importance and the fate of a patchwork of executive actions."[500] David W. Wise noted that Obama fell short "in areas many Progressives hold dear", including the continuation of drone strikes, not going after big banks during the Great Recession, and failing to strengthen his coalition before pushing for Obamacare. Wise called Obama's legacy that of "a disappointingly conventional president".[501]

Obama's most significant accomplishment is generally considered to be the Affordable Care Act (ACA), provisions of which went into effect from 2010 to 2020. Many attempts by Senate Republicans to repeal the ACA, including a "skinny repeal", have thus far failed.[502] However, in 2017, the penalty for violating the individual mandate was repealed effective 2019.[503] Together with the Health Care and Education Reconciliation Act amendment, it represents the U.S. healthcare system's most significant regulatory overhaul and expansion of coverage since the passage of Medicare and Medicaid in 1965.[504][505][506][507]

Many commentators credit Obama with averting a threatened depression and pulling the economy back from the Great Recession.[502] According to the U.S. Bureau of Labor Statistics, the Obama administration created 11.3 million jobs from the month after his first inauguration to the end of his second term.[508] In 2010, Obama signed into effect the Dodd–Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act. Passed as a response to the financial crisis of 2007–2008, it brought the most significant changes to financial regulation in the United States since the regulatory reform that followed the Great Depression under Democratic President Franklin D. Roosevelt.[509]

In 2009, Obama signed into law the National Defense Authorization Act for Fiscal Year 2010, which contained in it the Matthew Shepard and James Byrd Jr. Hate Crimes Prevention Act, the first addition to existing federal hate crime law in the United States since Democratic President Bill Clinton signed into law the Church Arson Prevention Act of 1996. The act expanded existing federal hate crime laws in the United States, and made it a federal crime to assault people based on sexual orientation, gender identity, or disability.[510]

As president, Obama advanced LGBT rights.[511] In 2010, he signed the Don't Ask, Don't Tell Repeal Act, which brought an end to "don't ask, don't tell" policy in the U.S. armed forces that banned open service from LGBT people; the law went into effect the following year.[512] In 2016, his administration brought an end to the ban on transgender people serving openly in the U.S. armed forces.[513][237] A Gallup poll, taken in the final days of Obama's term, showed that 68 percent of Americans believed the U.S. had made progress on LGBT rights during Obama's eight years in office.[514]

Obama substantially escalated the use of drone strikes against suspected militants and terrorists associated with al-Qaeda and the Taliban.[515] In 2016, the last year of his presidency, the U.S. dropped 26,171 bombs on seven different countries.[516][517] Obama left about 8,400 U.S. troops in Afghanistan, 5,262 in Iraq, 503 in Syria, 133 in Pakistan, 106 in Somalia, seven in Yemen, and two in Libya at the end of his presidency.[518]

According to Pew Research Center and United States Bureau of Justice Statistics, from December 31, 2009, to December 31, 2015, inmates sentenced in U.S. federal custody declined by five percent. This is the largest decline in sentenced inmates in U.S. federal custody since Democratic President Jimmy Carter. By contrast, the federal prison population increased significantly under presidents Ronald Reagan, George H. W. Bush, Bill Clinton, and George W. Bush.[519]

Human Rights Watch (HRW) called Obama's human rights record "mixed", adding that "he has often treated human rights as a secondary interest—nice to support when the cost was not too high, but nothing like a top priority he championed."[220]

Obama left office in January 2017 with a 60 percent approval rating.[520][521] He gained 10 spots from the same survey in 2015 from the Brookings Institution that ranked him the 18th-greatest American president.[522] In Gallup's 2018 job approval poll for the past 10 U.S. presidents, he received a 63 percent approval rating.[523]

Presidential library

Main article: Barack Obama Presidential Center

The Barack Obama Presidential Center is Obama's planned presidential library. It will be hosted by the University of Chicago and located in Jackson Park on the South Side of Chicago.[524]

Awards and honors

Main article: List of awards and honors received by Barack Obama

Obama received the Norwegian Nobel Committee's Nobel Peace Prize in 2009, The Shoah Foundation Institute for Visual History and Education's Ambassador of Humanity Award in 2014, the John F. Kennedy Profile in Courage Award in 2017, and the Robert F. Kennedy Center for Justice and Human Rights Ripple of Hope Award in 2018. He was named TIME Magazine's Time Person of the Year in 2008 and 2012. He also received two Grammy Awards for Best Spoken Word Album for Dreams from My Father (2006), and The Audacity of Hope (2008) as well as two Primetime Emmy Awards for Outstanding Narrator for Our Great National Parks (2022), and Working: What We Do All Day (2023). He also won two Children's and Family Emmy Awards.

Eponymy

Main article: List of things named after Barack Obama

Bibliography

Main article: Bibliography of Barack Obama

Books

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Audiobooks

Articles

See also

Politics

Other

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Lists

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Gao,https://retractionwatch.com/2022/09/28/exclusive-hindawi-and-wiley-to-retract-over-500-papers-linked-to-peer-review-rings/;https://retractionwatch.com/2023/04/05/wiley-and-hindawi-to-retract-1200-more-papers-for-compromised-peer-review/;https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/,Research Article;,7/12/2023 0:00,10.1155/2023/9860810,0.0,3/16/2022 0:00,10.1155/2022/8224184,0.0,Retraction,+Concerns/Issues About Data;+Concerns/Issues About Results;+Concerns/Issues about Referencing/Attributions;+Concerns/Issues with Peer Review;+Investigation by Journal/Publisher;+Investigation by Third Party;+Paper Mill;+Randomly Generated Content;+Unreliable Results;,No, 56410,Relationship between Long Noncoding RNA H19 Polymorphisms and Risk of Coronary Artery Disease in a Chinese Population: A Case-Control Study,(BLS) Genetics;(HSC) Biostatistics/Epidemiology;(HSC) Medicine - Cardiovascular;,"Department of Cardiology, The Fourth 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from paperqa.utils import compute_unique_doc_id, extract_thought, get_year, md5sum @pytest.mark.asyncio async def test_get_directory_index( subtests: SubTests, agent_test_settings: Settings ) -> None: # Since agent_test_settings is used by other tests, we use a tempdir so we # can delete files without affecting concurrent tests with tempfile.TemporaryDirectory() as tempdir: shutil.copytree( agent_test_settings.agent.index.paper_directory, tempdir, dirs_exist_ok=True ) paper_dir = agent_test_settings.agent.index.paper_directory = Path(tempdir) index_name = agent_test_settings.agent.index.name = ( f"stub{uuid4()}" # Unique across test invocations ) index = await get_directory_index(settings=agent_test_settings) assert ( index.index_name == index_name ), "Index name should match its specification" assert index.fields == [ "file_location", "body", "title", "year", ], "Incorrect fields in index" assert not index.changed, "Expected index to not have changes at this point" # bates.txt + empty.txt + flag_day.html + gravity_hill.md + influence.pdf # + obama.txt + paper.pdf + pasa.pdf + duplicate_media.pdf # + dummy.docx + dummy.pptx + dummy.xlsx, # but empty.txt fails to be added path_to_id = await index.index_files assert ( sum(id_ != FAILED_DOCUMENT_ADD_ID for id_ in path_to_id.values()) == 12 ), "Incorrect number of parsed index files" with subtests.test(msg="check-txt-query"): results = await index.query(query="who is Frederick Bates?", min_score=5) assert results target_doc_path = (paper_dir / "bates.txt").absolute() assert results[0].docs.keys() == { compute_unique_doc_id(None, md5sum(target_doc_path)) }, ( f"Expected to find {target_doc_path.name!r}, got citations" f" {[d.formatted_citation for d in results[0].docs.values()]}." ) # Check single quoted text in the query doesn't crash us results = await index.query(query="Who is 'Bates'") assert results # Check possessive in the query doesn't crash us results = await index.query(query="What is Bates' first name") assert results with subtests.test(msg="check-md-query"): results = await index.query(query="what is a gravity hill?", min_score=5) assert results first_result = results[0] assert len(first_result.docs) == 1, "Expected one result (gravity_hill.md)" target_doc_path = (paper_dir / "gravity_hill.md").absolute() expected_ids = { compute_unique_doc_id( None, md5sum(target_doc_path), # What we actually expect ), compute_unique_doc_id( "10.2307/j.ctt5vkfh7.11", # Crossref may match this Gravity Hill poem, lol next(iter(first_result.docs.values())).content_hash, ), } for expected_id in expected_ids: if expected_id in set(first_result.docs.keys()): break else: raise AssertionError( f"Failed to match an ID in {expected_ids}, got citations" f" {[d.formatted_citation for d in first_result.docs.values()]}." ) assert ( "gravity hill" in first_result.docs[expected_id].formatted_citation.lower() ) # Check getting the same index name will not reprocess files with patch.object(Docs, "aadd") as mock_aadd: index = await get_directory_index(settings=agent_test_settings) assert len(await index.index_files) == len(path_to_id) mock_aadd.assert_not_awaited(), "Expected we didn't re-add files" # Now we actually remove (but not add!) a file from the paper directory, # and we still don't reprocess files (paper_dir / "obama.txt").unlink() with ( patch.object( Docs, "aadd", autospec=True, side_effect=Docs.aadd ) as mock_aadd, patch.object( agent_test_settings.agent.index, "files_filter", lambda f: f.suffix in {".txt", ".pdf", ".md"}, # Also, exclude HTML ), ): index = await get_directory_index(settings=agent_test_settings) # Subtract 5 for the removed obama.txt, # dummy.docx, dummy_jap.docx, dummy.pptx, and dummy.xlsx files, # and another 1 for the filtered out flag_day.html assert len(await index.index_files) == len(path_to_id) - 5 - 1 mock_aadd.assert_not_awaited(), "Expected we didn't re-add files" # Note let's delete files.zip, and confirm we can't load the index await (await index.file_index_filename).unlink() with pytest.raises(RuntimeError, match="please rebuild"): await get_directory_index(settings=agent_test_settings, build=False) @pytest.mark.asyncio async def test_resuming_crashed_index_build(agent_test_settings: Settings) -> None: index_settings = agent_test_settings.agent.index crash_threshold, index_settings.concurrency = 3, 2 num_source_files = len( [ x for x in cast("Path", index_settings.paper_directory).iterdir() # Filter out .csv and .DS_Store files if x.suffix != ".csv" and agent_test_settings.agent.index.files_filter(x) ] ) assert ( num_source_files >= 5 ), "Less source files than this test was designed to work with" call_count = 0 original_docs_aadd = Docs.aadd async def crashing_aadd(*args, **kwargs) -> str | None: nonlocal call_count if call_count == crash_threshold: raise RuntimeError("Unexpected crash.") call_count += 1 return await original_docs_aadd(*args, **kwargs) # 1. Try to build an index, and crash halfway through with ( pytest.raises(ExceptionGroup, match="unhandled"), patch.object( Docs, "aadd", side_effect=crashing_aadd, autospec=True ) as mock_aadd, ): await get_directory_index(settings=agent_test_settings) mock_aadd.assert_awaited() # 2. Resume and complete building the index for attempt in Retrying( stop=stop_after_attempt(3), # zlib.error: Error -5 while decompressing data: incomplete or truncated stream retry=retry_if_exception_type(zlib.error), ): with ( attempt, patch.object( Docs, "aadd", autospec=True, side_effect=Docs.aadd ) as mock_aadd, ): index = await get_directory_index(settings=agent_test_settings) assert len(await index.index_files) == num_source_files assert ( mock_aadd.await_count < num_source_files ), "Should not rebuild the whole index" @pytest.mark.asyncio async def test_getting_manifest( agent_test_settings: Settings, stub_data_dir: Path, caplog ) -> None: agent_test_settings.agent.index.manifest_file = "stub_manifest.csv" # Since stub_manifest.csv is used by other tests, we use a tempdir so we # can modify it without affecting concurrent tests with tempfile.TemporaryDirectory() as tempdir, caplog.at_level(logging.WARNING): shutil.copytree(stub_data_dir, tempdir, dirs_exist_ok=True) agent_test_settings.agent.index.paper_directory = tempdir manifest_filepath = ( await agent_test_settings.agent.index.finalize_manifest_file() ) assert manifest_filepath assert await maybe_get_manifest(manifest_filepath) assert not caplog.records # If a header line isn't present, our manifest extraction should fail original_manifest_lines = (await manifest_filepath.read_text()).splitlines() await manifest_filepath.write_text(data="\n".join(original_manifest_lines[1:])) await maybe_get_manifest(manifest_filepath) assert len(caplog.records) == 1 assert caplog.records[0].levelno == logging.ERROR EXPECTED_STUB_DATA_FILES = { "bates.txt", "duplicate_media.pdf", "empty.txt", "flag_day.html", "gravity_hill.md", "influence.pdf", "obama.txt", "paper.pdf", "pasa.pdf", "dummy.docx", "dummy_jap.docx", "dummy.pptx", "dummy.xlsx", } @pytest.mark.asyncio async def test_get_directory_index_w_manifest(agent_test_settings: Settings) -> None: # Set the paper_directory to be a relative path as starting point to confirm this # won't trip us up, and set the manifest file too abs_paper_dir = cast("Path", agent_test_settings.agent.index.paper_directory) agent_test_settings.agent.index.paper_directory = abs_paper_dir.relative_to( Path.cwd() ) agent_test_settings.agent.index.manifest_file = "stub_manifest.csv" # Now set up both relative and absolute test settings relative_test_settings = agent_test_settings.model_copy(deep=True) absolute_test_settings = agent_test_settings.model_copy(deep=True) absolute_test_settings.agent.index.use_absolute_paper_directory = True assert ( relative_test_settings != absolute_test_settings ), "We need to be able to differentiate between relative and absolute settings" del agent_test_settings relative_index = await get_directory_index(settings=relative_test_settings) assert ( set((await relative_index.index_files).keys()) == EXPECTED_STUB_DATA_FILES ), "Incorrect index files, should be relative to share indexes across machines" absolute_index = await get_directory_index(settings=absolute_test_settings) assert set((await absolute_index.index_files).keys()) == { str(abs_paper_dir / f) for f in EXPECTED_STUB_DATA_FILES }, ( "Incorrect index files, should be absolute to deny sharing indexes across" " machines" ) for index in (relative_index, absolute_index): assert index.fields == [ "file_location", "body", "title", "year", ], "Incorrect fields in index" results = await index.query(query="who is Frederick Bates?") top_result = next(iter(results[0].docs.values())) # note: we get every possible field from the manifest constructed in maybe_get_manifest, # and then DocDetails construction sets the dockey to the doc_id. assert top_result.dockey == top_result.doc_id # note: this title comes from the manifest, so we know it worked assert top_result.title == "Frederick Bates (Wikipedia article)" assert "wikipedia article" in top_result.citation.lower(), ( "Other tests check we can override citation," " so here we check here it's actually populated" ) @pytest.mark.asyncio async def test_get_directory_index_w_no_citations( agent_test_settings: Settings, ) -> None: agent_test_settings.agent.index.manifest_file = "stub_manifest_nocitation.csv" index = await get_directory_index(settings=agent_test_settings) results = await index.query(query="who is Frederick Bates?") top_result = next(iter(results[0].docs.values())) assert not top_result.citation @pytest.mark.flaky(reruns=2, only_rerun=["AssertionError", "httpx.RemoteProtocolError"]) @pytest.mark.parametrize("agent_type", [FAKE_AGENT_TYPE, ToolSelector, SimpleAgent]) @pytest.mark.parametrize("llm_name", ["gpt-4o", "gemini/gemini-2.0-flash-lite"]) @pytest.mark.asyncio async def test_agent_types( agent_test_settings: Settings, agent_type: str | type, llm_name: str, subtests: SubTests, ) -> None: question = "How can you use XAI for chemical property prediction?" # make sure agent_llm is different from default, so we can correctly track tokens # for agent agent_test_settings.agent.agent_llm = llm_name agent_test_settings.llm = "gpt-4o-mini" agent_test_settings.summary_llm = "gpt-4o-mini" agent_test_settings.agent.agent_prompt += ( "\n\nCall each tool once in appropriate order and" " accept the answer for now, as we're in debug mode." ) with patch.object( Index, "open", side_effect=Index.open, autospec=True ) as mock_open: response = await agent_query( question, agent_test_settings, agent_type=agent_type ) assert ( mock_open.call_count <= 1 ), "Expected one Index.open call, or possibly zero if multiprocessing tests" assert response.session.answer, "Answer not generated" assert response.session.answer != CANNOT_ANSWER_PHRASE, "Answer not generated" assert response.session.context, "No contexts were found" assert response.session.question == question agent_llm = agent_test_settings.agent.agent_llm # TODO: once LDP can track tokens, we can remove this check if agent_type not in {FAKE_AGENT_TYPE, SimpleAgent}: assert ( response.session.token_counts[agent_llm][0] > 500 ), "Expected many prompt tokens" assert ( response.session.token_counts[agent_llm][1] > 30 ), "Expected many completion tokens" assert response.session.cost > 0, "Expected nonzero cost" with subtests.test("Test citation formatting"): citation_w_et_al = r"\b[\w\-]+\set\sal\.\s\([0-9]{4}\)" assert not re.search( citation_w_et_al, response.session.answer ), "Answer contains citation with et al. instead of citation key" missing_pages_regex = r"\b([a-zA-Z]+\d{4}[a-zA-Z]*\s+\d+-\d+)\b" assert not re.search( missing_pages_regex, response.session.answer ), "Answer contains citation with missing 'pages' keyword" @pytest.mark.asyncio async def test_successful_memory_agent(agent_test_settings: Settings) -> None: tic = time.perf_counter() memory_id = "call_Wtmv95JbNcQ2nRQCZBoOfcJy" # Stub value memory = Memory( query=( "Use the tools to answer the question: How can you use XAI for chemical" " property prediction?\n\nWhen the answer looks sufficient," " you can terminate by calling the {complete_tool_name} tool." " If the answer does not look sufficient," " and you have already tried to answer several times," " you can terminate by calling the {complete_tool_name} tool." " The current status of evidence/papers/cost is " f"{make_status(total_paper_count=0, relevant_paper_count=0, evidence_count=0, cost=0.0)}" # Started 0 # noqa: E501 "\n\nTool request message '' for tool calls: paper_search(query='XAI for" " chemical property prediction', min_year='2018', max_year='2024')" f" [id={memory_id}]\n\nTool response message '" f"{make_status(total_paper_count=2, relevant_paper_count=0, evidence_count=0, cost=0.0)}" # Found 2 # noqa: E501 f"' for tool call ID {memory_id} of tool 'paper_search'" ), input=( "Use the tools to answer the question: How can you use XAI for chemical" " property prediction?\n\nWhen the answer looks sufficient," " you can terminate by calling the {complete_tool_name} tool." " If the answer does not look sufficient," " and you have already tried to answer several times," " you can terminate by calling the {complete_tool_name} tool." " The current status of evidence/papers/cost is " f"{make_status(total_paper_count=0, relevant_paper_count=0, evidence_count=0, cost=0.0)}" ), output=( "Tool request message '' for tool calls: paper_search(query='XAI for" " chemical property prediction', min_year='2018', max_year='2024')" f" [id={memory_id}]" ), value=5.0, # Stub value template="Input: {input}\n\nOutput: {output}\n\nDiscounted Reward: {value}", ) memory_model = UIndexMemoryModel( embedding_model=EmbeddingModel.from_name("text-embedding-3-small") ) await memory_model.add_memory(memory) serialized_memory_model = memory_model.model_dump(exclude_none=True) query = "How can you use XAI for chemical property prediction?" # NOTE: use Claude 3 for its feature, testing regex replacement of it agent_test_settings.agent.agent_llm = CommonLLMNames.CLAUDE_37_SONNET.value agent_test_settings.agent.agent_config = { "memories": serialized_memory_model.pop("memories"), "memory_model": serialized_memory_model, } thoughts: list[str] = [] orig_llm_model_call = LiteLLMModel.call async def on_agent_action( # noqa: RUF029 action: OpResult[ToolRequestMessage], *_ ) -> None: thoughts.append(extract_thought(content=action.value.content)) async def llm_model_call(*args, **kwargs): # NOTE: "required" will not lead to thoughts being emitted, it has to be "auto" # https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/tool-use#chain-of-thought args = args[:-1] # removing last element (tool_choice) from args return await orig_llm_model_call(*args, tool_choice="auto", **kwargs) # type: ignore[misc] with patch.object(LiteLLMModel, "call", side_effect=llm_model_call, autospec=True): response = await agent_query( query, agent_test_settings, Docs(), agent_type=f"{ldp.agent.__name__}.{MemoryAgent.__name__}", on_agent_action_callback=on_agent_action, ) assert response.status == AgentStatus.SUCCESS, "Agent did not succeed" assert ( time.perf_counter() - tic <= agent_test_settings.agent.timeout ), "Agent should not have timed out" assert all(thought and "" not in thought for thought in thoughts) @pytest.mark.parametrize("agent_type", [ToolSelector, SimpleAgent]) @pytest.mark.asyncio async def test_timeout(agent_test_settings: Settings, agent_type: str | type) -> None: agent_test_settings.prompts.pre = None agent_test_settings.agent.timeout = 0.05 # Give time for Environment.reset() agent_test_settings.llm = "gpt-4o-mini" agent_test_settings.agent.tool_names = {"gen_answer", "complete"} orig_exec_tool_calls = PaperQAEnvironment.exec_tool_calls tool_responses: list[list[ToolResponseMessage]] = [] async def spy_exec_tool_calls(*args, **kwargs) -> list[ToolResponseMessage]: responses = await orig_exec_tool_calls(*args, **kwargs) tool_responses.append(responses) return responses with patch.object(PaperQAEnvironment, "exec_tool_calls", spy_exec_tool_calls): response = await agent_query( query="Are COVID-19 vaccines effective?", settings=agent_test_settings, agent_type=agent_type, ) # Ensure that GenerateAnswerTool was called in truncation's failover assert response.status == AgentStatus.TRUNCATED, "Agent did not timeout" assert CANNOT_ANSWER_PHRASE in response.session.answer (last_response,) = tool_responses[-1] assert ( "no papers" in last_response.content ), "Expecting agent to been shown specifics on the failure" @pytest.mark.flaky(reruns=5, only_rerun=["AssertionError"]) @pytest.mark.asyncio async def test_propagate_options(agent_test_settings: Settings) -> None: llm_name = "gpt-4o-mini" default_llm_names = { cls.model_fields[name].default for name, cls in itertools.product(("llm", "summary_llm"), (Settings,)) } assert ( llm_name not in default_llm_names ), f"Assertions require not matching a default LLM name in {default_llm_names}." agent_test_settings.llm = llm_name agent_test_settings.answer.answer_max_sources = 5 agent_test_settings.answer.evidence_k = 6 agent_test_settings.answer.answer_length = "400 words" agent_test_settings.prompts.pre = None agent_test_settings.prompts.system = "End all responses with ###" agent_test_settings.prompts.context_inner = CONTEXT_INNER_PROMPT_NOT_DETAILED agent_test_settings.answer.evidence_skip_summary = True docs = Docs() response = await agent_query( query="What is a self-explanatory model?", settings=agent_test_settings, docs=docs, agent_type=FAKE_AGENT_TYPE, ) assert response.status == AgentStatus.SUCCESS, "Agent did not succeed" result = response.session assert len(result.answer) > 200, "Answer did not return any results" assert "###" in result.answer, "Answer did not propagate system prompt" assert docs.docs, "Expected docs to have been added" assert all(isinstance(d, DocDetails) for d in docs.docs.values()) assert all( d.file_location for d in docs.docs.values() # type: ignore[union-attr] ), "Expected file location to be populated" assert len(result.contexts) >= 2, "Test expects a few contexts" # Subtract 2 to allow tolerance for chunks with leading/trailing whitespace num_contexts_sufficient_length = sum( len(c.context) >= agent_test_settings.parsing.reader_config["chunk_chars"] - 2 for c in result.contexts ) # Check most contexts have the expected length assert ( num_contexts_sufficient_length >= len(result.contexts) - 1 ), "Summary was not skipped" @pytest.mark.asyncio async def test_gather_evidence_rejects_empty_docs( agent_test_settings: Settings, ) -> None: @wraps(GenerateAnswer.gen_answer) async def gen_answer(self, state) -> str: # noqa: ARG001, RUF029 return f"{CANNOT_ANSWER_PHRASE}." # Patch GenerateAnswerTool.gen_answer so that if this tool is chosen first, # we keep running until we get truncated with ( patch( "paperqa.agents.env.settings_to_tools", side_effect=[ [ Tool.from_function( GatherEvidence( settings=agent_test_settings, summary_llm_model=agent_test_settings.get_summary_llm(), embedding_model=agent_test_settings.get_embedding_model(), ).gather_evidence, concurrency_safe=GatherEvidence.CONCURRENCY_SAFE, ), Tool.from_function( GenerateAnswer( settings=agent_test_settings, llm_model=agent_test_settings.get_llm(), summary_llm_model=agent_test_settings.get_summary_llm(), embedding_model=agent_test_settings.get_embedding_model(), ).gen_answer, concurrency_safe=GenerateAnswer.CONCURRENCY_SAFE, ), ] ], ), patch.object(GenerateAnswer, "gen_answer", gen_answer), ): agent_test_settings.agent = AgentSettings( max_timesteps=3, search_count=agent_test_settings.agent.search_count, index=IndexSettings( paper_directory=agent_test_settings.agent.index.paper_directory, index_directory=agent_test_settings.agent.index.index_directory, ), ) response = await agent_query( query="Are COVID-19 vaccines effective?", settings=agent_test_settings, docs=Docs(), ) assert ( response.status == AgentStatus.TRUNCATED ), "Agent should have hit its max timesteps" @pytest.mark.parametrize("callback_type", [None, "async"]) @pytest.mark.flaky(reruns=3, only_rerun=["AssertionError", "EmptyDocsError"]) @pytest.mark.asyncio async def test_agent_sharing_state( agent_test_settings: Settings, subtests: SubTests, callback_type: str | None ) -> None: SAVE_API_COSTS_FILES_TO_EXCLUDE = { "pasa.pdf", *(f"dummy{x}" for x in (".docx", "_jap.docx", ".pptx", ".xlsx")), } def files_filter(f) -> bool: return ( f.name not in SAVE_API_COSTS_FILES_TO_EXCLUDE and IndexSettings.model_fields["files_filter"].default(f) ) agent_test_settings.agent.index.files_filter = files_filter agent_test_settings.agent.search_count = 3 # Keep low for speed agent_test_settings.answer.evidence_k = 2 agent_test_settings.answer.answer_max_sources = 1 llm_model = agent_test_settings.get_llm() summary_llm_model = agent_test_settings.get_summary_llm() embedding_model = agent_test_settings.get_embedding_model() callbacks = {} if callback_type == "async": gen_answer_initialized_callback = AsyncMock() gen_answer_completed_callback = AsyncMock() gather_evidence_initialized_callback = AsyncMock() gather_evidence_completed_callback = AsyncMock() callbacks = { "gen_answer_initialized": [gen_answer_initialized_callback], "gen_answer_completed": [gen_answer_completed_callback], "gather_evidence_initialized": [gather_evidence_initialized_callback], "gather_evidence_completed": [gather_evidence_completed_callback], } agent_test_settings.agent.callbacks = callbacks session = PQASession(question="What is a self-explanatory model?") env_state = EnvironmentState(docs=Docs(), session=session) built_index = await get_directory_index(settings=agent_test_settings) assert await built_index.count, "Index build did not work" with subtests.test(msg="Custom and default environment status"): assert re.search( pattern=EnvironmentState.STATUS_SEARCH_REGEX_PATTERN, string=env_state.status, ), "Default status not formatted correctly" # override the status function with a new one def new_status(state: EnvironmentState) -> str: return f"Custom status: paper count = {len(state.docs.docs)}" env_state.status_fn = new_status assert env_state.status == new_status( env_state ), "Custom status not set correctly." env_state.status_fn = None # run an initial complete tool to see that the answer object is populated by it # this simulates if no gen_answer tool was called with subtests.test(msg=Complete.__name__): complete_tool = Complete() await complete_tool.complete(state=env_state, has_successful_answer=False) assert ( env_state.session.answer == Complete.NO_ANSWER_PHRASE ), "Complete did not succeed" # now we wipe the answer for further tests env_state.session.answer = "" with subtests.test(msg=PaperSearch.__name__): search_tool = PaperSearch( settings=agent_test_settings, embedding_model=embedding_model ) with ( patch.object( SearchIndex, "save_index", wraps=SearchIndex.save_index, autospec=True ) as mock_save_index, patch.object( Index, "open", side_effect=Index.open, autospec=True ) as mock_open, ): await search_tool.paper_search( "XAI self explanatory model", min_year=None, max_year=None, state=env_state, ) assert env_state.docs.docs, "Search did not add any papers" assert ( mock_open.call_count <= 1 ), "Expected one Index.open call, or possibly zero if multiprocessing tests" assert all( isinstance(d, Doc) for d in env_state.docs.docs.values() ), "Document type or DOI propagation failure" await search_tool.paper_search( "XAI for chemical property prediction", min_year=2018, max_year=2024, state=env_state, ) assert ( mock_open.call_count <= 1 ), "Expected one Index.open call, or possibly zero if multiprocessing tests" mock_save_index.assert_not_awaited() with subtests.test(msg=GatherEvidence.__name__): assert not session.contexts, "No contexts is required for a later assertion" gather_evidence_tool = GatherEvidence( settings=agent_test_settings, summary_llm_model=summary_llm_model, embedding_model=embedding_model, ) response = await gather_evidence_tool.gather_evidence( session.question, state=env_state ) if callback_type == "async": gather_evidence_initialized_callback.assert_awaited_once_with(env_state) gather_evidence_completed_callback.assert_awaited_once_with(env_state) split = re.split(r"(\d+) pieces of evidence", response, maxsplit=1) assert len(split) == 3, "Unexpected response shape" total_added_1 = int(split[1]) assert total_added_1 > 0, "Expected non-negative added evidence count" assert len(env_state.get_relevant_contexts()) == total_added_1 assert ( response.count("\n- ") == 1 ), "Expected exactly one best evidence to be shown" # now adjust to give the agent 2x pieces of evidence gather_evidence_tool.settings.agent.agent_evidence_n = 2 # also reset the question to ensure that contexts are # only returned to the agent for the new question new_question = "How does XAI relate to a self-explanatory model?" response = await gather_evidence_tool.gather_evidence( new_question, state=env_state ) assert len({c.question for c in session.contexts}) == 2, "Expected 2 questions" # now we make sure this is only for the old question for context in session.contexts: if context.question != new_question: assert ( context.context[:50] not in response ), "gather_evidence should not return any contexts for the old question" assert ( sum( (1 if (context.context[:30] in response) else 0) for context in session.contexts if context.question == new_question ) == 2 ), "gather_evidence should only return 2 contexts for the new question" split = re.split(r"(\d+) pieces of evidence", response, maxsplit=1) assert len(split) == 3, "Unexpected response shape" total_added_2 = int(split[1]) assert total_added_2 > 0, "Expected non-negative added evidence count" assert len(env_state.get_relevant_contexts()) == total_added_1 + total_added_2 assert ( response.count("\n- ") == 2 ), "Expected both evidences to be shown as best evidences" assert session.contexts, "Evidence did not return any results" assert not session.answer, "Expected no answer yet" with subtests.test(msg=f"{GenerateAnswer.__name__} working"): generate_answer_tool = GenerateAnswer( settings=agent_test_settings, llm_model=llm_model, summary_llm_model=summary_llm_model, embedding_model=embedding_model, ) result = await generate_answer_tool.gen_answer(state=env_state) if callback_type == "async": gen_answer_initialized_callback.assert_awaited_once_with(env_state) gen_answer_completed_callback.assert_awaited_once_with(env_state) assert re.search( pattern=EnvironmentState.STATUS_SEARCH_REGEX_PATTERN, string=result ) assert len(session.answer) > 200, "Answer did not return any results" assert ( GenerateAnswer.extract_answer_from_message(result) == session.answer ), "Failed to regex extract answer from result" assert ( len(session.used_contexts) <= agent_test_settings.answer.answer_max_sources ), "Answer has more sources than expected" with subtests.test(msg=f"{Reset.__name__} working"): reset_tool = Reset() await reset_tool.reset(state=env_state) assert not session.context assert not session.contexts def test_settings_model_config() -> None: settings_name = "tier1_limits" settings = Settings.from_name(settings_name) assert ( settings.embedding_config ), "Test assertions are only effective if there's something to configure" with Path( str(importlib.resources.files("paperqa.configs") / f"{settings_name}.json") ).open() as f: raw_settings = json.loads(f.read()) llm_model = settings.get_llm() summary_llm_model = settings.get_summary_llm() embedding_model = settings.get_embedding_model() assert ( llm_model.config["rate_limit"]["gpt-4o"] == raw_settings["llm_config"]["rate_limit"]["gpt-4o"] ) assert ( summary_llm_model.config["rate_limit"]["gpt-4o"] == raw_settings["summary_llm_config"]["rate_limit"]["gpt-4o"] ) assert ( embedding_model.config["rate_limit"] == raw_settings["embedding_config"]["rate_limit"] ) def test_tool_schema(agent_test_settings: Settings) -> None: """Check the tool schema passed to LLM providers.""" tools = settings_to_tools(agent_test_settings) assert ToolsAdapter.dump_python(tools, exclude_none=True) == [ { "type": "function", "info": { "name": "reset", "description": ( "Reset by clearing all current evidence from the system." "\n\nThis tool is useful when repeatedly failing to answer because" " the existing evidence may unsuitable for the question.\nIt does" " not make sense to call this tool in parallel with other tools," " as its resetting all state.\n" "Only invoke this tool when the current evidence is above" " zero, or this tool will be useless." ), "parameters": {"type": "object", "properties": {}, "required": []}, }, }, { "type": "function", "info": { "name": "gen_answer", "description": ( "Generate an answer using current evidence.\n\nThe tool may fail," " indicating that better or different evidence should be" " found.\nAim for at least five pieces of evidence from multiple" " sources before invoking this tool.\nFeel free to invoke this tool" " in parallel with other tools, but do not call this tool in" " parallel with itself." ), "parameters": {"type": "object", "properties": {}, "required": []}, }, }, { "type": "function", "info": { "name": "gather_evidence", "description": ( "Gather evidence from previous papers given a specific question" " to increase evidence and relevant paper counts.\n\nA valuable" " time to invoke this tool is right after another tool" " increases paper count.\nFeel free to invoke this tool in" " parallel with other tools, but do not call this tool in" " parallel with itself.\nOnly invoke this tool when the paper" " count is above zero, or this tool will be useless." ), "parameters": { "type": "object", "properties": { "question": { "type": "string", "description": "Specific question to gather evidence for.", "title": "Question", } }, "required": ["question"], }, }, }, { "type": "function", "info": { "name": "paper_search", "description": ( "Search for papers to increase the paper count.\n\nRepeat" " previous calls with the same query and years to continue a" " search. Only repeat a maximum of twice.\nThis tool can be" " called concurrently.\nThis tool" " introduces novel papers, so invoke this tool when just" " beginning or when unsatisfied with the current evidence." ), "parameters": { "type": "object", "properties": { "query": { "type": "string", "description": ( "A search query, which can be a specific phrase," " complete sentence,\nor general keywords, e.g." " 'machine learning for immunology'. Also can be" "\ngiven search operators." ), "title": "Query", }, "min_year": { "anyOf": [ {"type": "integer"}, {"type": "string"}, {"type": "null"}, ], "description": ( "Filter for minimum publication year, or None for" " no minimum year.\nThe current year is" f" {get_year()}." ), "title": "Min Year", }, "max_year": { "anyOf": [ {"type": "integer"}, {"type": "string"}, {"type": "null"}, ], "description": ( "Filter for maximum publication year, or None for" " no maximum year.\nThe current year is" f" {get_year()}." ), "title": "Max Year", }, }, "required": ["query", "min_year", "max_year"], }, }, }, { "info": { "description": ( "Terminate using the last proposed answer.\n\nDo not invoke this" " tool in parallel with other tools or itself." ), "name": "complete", "parameters": { "properties": { "has_successful_answer": { "description": ( "Set True if an answer that addresses all parts of the" "\ntask has been generated, otherwise set False to" " indicate unsureness." ), "title": "Has Successful Answer", "type": "boolean", } }, "required": ["has_successful_answer"], "type": "object", }, }, "type": "function", }, ] def test_answers_are_striped() -> None: """Test that answers are striped.""" session = PQASession( question="What is the meaning of life?", contexts=[ Context( context="bla", question="foo", text=Text( name="text", text="The meaning of life is 42.", embedding=[43.3, 34.2], doc=Doc( docname="foo", citation="bar", dockey="baz", embedding=[43.1, 65.2], ), ), score=3, extra_field="extra_value", ) ], ) response = AnswerResponse(session=session, bibtex={}, status=AgentStatus.SUCCESS) assert response.session.contexts[0].text.embedding is None assert not response.session.contexts[0].text.text assert response.session.contexts[0].text.doc is not None assert response.session.contexts[0].text.doc.embedding is None assert response.session.contexts[0].extra_field is not None # type: ignore[attr-defined] # make sure it serializes response.model_dump_json() @pytest.mark.asyncio async def test_clinical_tool_usage(agent_test_settings) -> None: agent_test_settings.llm = "gpt-4o" agent_test_settings.summary_llm = "gpt-4o" agent_test_settings.agent.tool_names = { "clinical_trials_search", "gather_evidence", "gen_answer", "complete", } docs = Docs() response = await run_agent( docs, query=( "What are the NCTIDs of clinical trials for depression that focus on health" " services research, are in phase 2, have no status type, and started in or" " after 2017?" ), settings=agent_test_settings, ) # make sure the tool was used at least once assert any( ClinicalTrialsSearch.TOOL_FN_NAME in step for step in response.session.tool_history ), "ClinicalTrialsSearch was not used" # make sure some clinical trials are pulled in as contexts assert any( "ClinicalTrials.gov" in c.text.doc.citation for c in response.session.contexts ), "No clinical trials were put into contexts" @pytest.mark.asyncio async def test_search_pagination(agent_test_settings: Settings) -> None: """Test that pagination works correctly in SearchIndex.query().""" index = await get_directory_index(settings=agent_test_settings) page_size = 1 page1_results = await index.query(query="test", top_n=page_size) page2_results = await index.query(query="test", top_n=page_size, offset=page_size) page1and2_results = await index.query(query="test", top_n=2 * page_size) assert ( page1_results == page1and2_results[:page_size] ), "First page should match start of all results" assert ( page2_results == page1and2_results[page_size : page_size * 2] ), "Second page should match second slice of all results" @pytest.mark.asyncio async def test_empty_index_without_index_rebuild(agent_test_settings: Settings): """Test that empty index and `rebuild_index=False` lead to a RuntimeError.""" agent_test_settings.agent = AgentSettings(index=IndexSettings()) # empty index agent_test_settings.agent.rebuild_index = False with pytest.raises(RuntimeError, match=r"Index .* was empty, please rebuild it."): await agent_query( query="Are COVID-19 vaccines effective?", settings=agent_test_settings, agent_type=FAKE_AGENT_TYPE, force_index_rebuild=False, ) class TestClinicalTrialSearchTool: @pytest.mark.asyncio async def test_continuation(self) -> None: docs = Docs() state = EnvironmentState( docs=docs, session=PQASession(question=""), status_fn=clinical_trial_status ) tool = ClinicalTrialsSearch( search_count=4, # Keep low for speed settings=Settings(), ) result = await tool.clinical_trials_search("Covid-19 vaccines", state) # 4 trials + the metadata context = 5 assert len(state.docs.docs) == 5, "Search did not return enough trials" assert re.search(pattern=CLINICAL_STATUS_SEARCH_REGEX_PATTERN, string=result) match = re.search(r"Clinical Trial Count=(\d+)", result) assert match trial_count = int(match.group(1)) assert trial_count == len(state.docs.docs) # Check continuation of the search result = await tool.clinical_trials_search("Covid-19 vaccines", state) assert len(state.docs.docs) > trial_count, "Search was unable to continue" @pytest.mark.timeout(60 * 7) # Extended from global 5-min timeout @pytest.mark.asyncio async def test_index_build_concurrency(agent_test_settings: Settings) -> None: high_concurrency_settings = agent_test_settings.model_copy(deep=True) high_concurrency_settings.agent.index.name = "high_concurrency" high_concurrency_settings.agent.index.concurrency = 3 high_concurrency_settings.agent.index.batch_size = 3 with patch.object( SearchIndex, "save_index", side_effect=SearchIndex.save_index, autospec=True ) as mock_save_index: start_time = time.perf_counter() await get_directory_index(settings=high_concurrency_settings) high_concurrency_duration = time.perf_counter() - start_time high_batch_save_count = mock_save_index.call_count low_concurrency_settings = agent_test_settings.model_copy(deep=True) low_concurrency_settings.agent.index.name = "low_concurrency" low_concurrency_settings.agent.index.concurrency = 1 low_concurrency_settings.agent.index.batch_size = 1 with patch.object( SearchIndex, "save_index", side_effect=SearchIndex.save_index, autospec=True ) as mock_save_index: start_time = time.perf_counter() await get_directory_index(settings=low_concurrency_settings) low_concurrency_duration = time.perf_counter() - start_time low_batch_save_count = mock_save_index.call_count assert high_concurrency_duration * 1.1 < low_concurrency_duration, ( "Expected high concurrency to be faster, but took" f" {high_concurrency_duration:.2f}s compared to {low_concurrency_duration:.2f}s" ) assert high_batch_save_count < low_batch_save_count, ( "Expected fewer save_index with high batch size, but got" f" {high_batch_save_count} vs {low_batch_save_count}" ) @pytest.mark.asyncio async def test_env_from_name(subtests: SubTests) -> None: assert "paperqa" in Environment.available() with subtests.test(msg="only-task"): env = Environment.from_name( # type: ignore[var-annotated] "paperqa", "How can you use XAI for chemical property prediction?" ) assert isinstance(env, PaperQAEnvironment) with pytest.raises(ValueError, match="configured"): await env.get_id() with subtests.test(msg="env-kwargs"): env = Environment.from_name( "paperqa", query="How can you use XAI for chemical property prediction?", settings=Settings(), docs=Docs(), ) assert isinstance(env, PaperQAEnvironment) ================================================ FILE: tests/test_cli.py ================================================ import os import sys import zlib from pathlib import Path from unittest.mock import patch import pytest from tenacity import Retrying, retry_if_exception_type, stop_after_attempt from paperqa import Docs from paperqa.agents import ask, build_index, main, search_query from paperqa.agents.models import AnswerResponse from paperqa.settings import Settings from paperqa.utils import pqa_directory def test_can_modify_settings(capsys, stub_data_dir: Path) -> None: rel_path_home_to_stub_data = Path("~") / stub_data_dir.relative_to(Path.home()) # This test depends on the unit_test config not previously existing with pytest.raises(FileNotFoundError, match="unit_test"): Settings.from_name("unit_test") old_argv = sys.argv try: sys.argv = ( "paperqa -s debug --llm=my-model-foo" f" --agent.index.paper_directory={rel_path_home_to_stub_data!s} save" " unit_test" ).split() main() captured = capsys.readouterr() assert not captured.err assert "Settings saved" in captured.out settings = Settings.from_name("unit_test") assert settings.llm == "my-model-foo" assert settings.agent.index.paper_directory == str(rel_path_home_to_stub_data) sys.argv = ["paperqa", "-s", "unit_test", "view"] main() captured = capsys.readouterr() assert not captured.err assert "my-model-foo" in captured.out finally: sys.argv = old_argv os.unlink(pqa_directory("settings") / "unit_test.json") def test_cli_ask(agent_index_dir: Path, stub_data_dir: Path) -> None: settings = Settings.from_name("debug") settings.agent.index.index_directory = agent_index_dir settings.agent.index.paper_directory = stub_data_dir response = ask( "How can you use XAI for chemical property prediction?", settings=settings ) assert isinstance(response, AnswerResponse) assert response.session.formatted_answer search_result = search_query( " ".join(response.session.formatted_answer.split()), "answers", settings, ) assert isinstance(search_result, list) found_answer = search_result[0][0] assert isinstance(found_answer, AnswerResponse) assert found_answer.model_dump() == response.model_dump() def test_cli_can_build_and_search_index( agent_index_dir: Path, stub_data_dir: Path ) -> None: rel_path_home_to_stub_data = Path("~") / stub_data_dir.relative_to(Path.home()) settings = Settings.from_name("debug") settings.agent.index.paper_directory = rel_path_home_to_stub_data settings.agent.index.index_directory = agent_index_dir index_name = "test" for attempt in Retrying( stop=stop_after_attempt(3), # zlib.error: Error -5 while decompressing data: incomplete or truncated stream retry=retry_if_exception_type(zlib.error), ): with attempt: build_index(index_name, stub_data_dir, settings) result = search_query("XAI", index_name, settings) assert isinstance(result, list) assert len(result) == 1 assert isinstance(result[0][0], Docs) assert all(d.startswith("Wellawatte") for d in result[0][0].docnames) assert result[0][1] == "paper.pdf" def test_settings_index_name_used_when_index_arg_is_default( stub_data_dir: Path, ) -> None: settings = Settings( agent={"index": {"paper_directory": stub_data_dir, "name": "my_named_index"}} ) with patch("paperqa.agents.get_directory_index") as mock_get_directory_index: # When --index isn't provided, the default name of "default" will still # respect a custom-specified index name build_index("default", stub_data_dir, settings) assert settings.agent.index.name == "my_named_index" mock_get_directory_index.assert_awaited_once_with(settings=settings) passed_settings = mock_get_directory_index.call_args.kwargs["settings"] assert passed_settings.agent.index.name == "my_named_index" with patch("paperqa.agents.index_search", return_value=[]) as mock_index_search: # When --index isn't provided, the default name of "default" will still # respect a custom-specified index name search_query("XAI", "default", settings) mock_index_search.assert_awaited_once() assert mock_index_search.call_args.kwargs["index_name"] == "my_named_index" ================================================ FILE: tests/test_clients.py ================================================ from __future__ import annotations import csv import logging import os import re from collections.abc import Collection, Sequence from datetime import UTC, datetime from pathlib import Path from typing import Any, cast from unittest.mock import patch import httpx import httpx_aiohttp import pytest import paperqa from paperqa.clients import ( ALL_CLIENTS, CrossrefProvider, DocMetadataClient, SemanticScholarProvider, ) from paperqa.clients.client_models import MetadataPostProcessor, MetadataProvider from paperqa.clients.exceptions import DOINotFoundError from paperqa.clients.journal_quality import ( DEFAULT_JOURNAL_QUALITY_CSV_PATH, JournalQualityPostProcessor, ) from paperqa.clients.openalex import OpenAlexProvider, reformat_name from paperqa.clients.retractions import RetractionDataPostProcessor from paperqa.clients.semantic_scholar import s2_title_search from paperqa.types import SOURCE_QUALITY_MESSAGES, DocDetails # Use to avoid flaky tests every time citation count changes CITATION_COUNT_SENTINEL = "CITATION_COUNT_SENTINEL" @pytest.mark.vcr @pytest.mark.parametrize( "paper_attributes", [ { "title": ( "Effect of native oxide layers on copper thin-film " "tensile properties: A reactive molecular dynamics study" ), "source": ["semantic_scholar", "crossref"], "key": "skarlinski2015effectofnative", "doi": "10.1063/1.4938384", "doc_id": "c217ec9289696c3c", "journal": "Journal of Applied Physics", "authors": ["Michael D. Skarlinski", "David J. Quesnel"], "formatted_citation": ( "Michael D. Skarlinski and David J. Quesnel. Effect of native oxide" " layers on copper thin-film tensile properties: a reactive molecular" " dynamics study. Journal of Applied Physics, 118:235306, Dec 2015." " URL: https://doi.org/10.1063/1.4938384, doi:10.1063/1.4938384. This" " article has" f" {CITATION_COUNT_SENTINEL}10{CITATION_COUNT_SENTINEL} citations and is" " from a peer-reviewed journal." ), "is_oa": False, }, { "title": ( "PaperQA: Retrieval-Augmented Generative Agent for Scientific Research" ), "source": ["semantic_scholar"], "key": "lala2023paperqaretrievalaugmentedgenerative", "doi": "10.48550/arxiv.2312.07559", "doc_id": "bb985e0e3265d678", "journal": "ArXiv", "authors": [ "Jakub L'ala", "Odhran O'Donoghue", "Aleksandar Shtedritski", "Sam Cox", "Samuel G. Rodriques", "Andrew D. White", ], "formatted_citation": ( "Jakub L'ala, Odhran O'Donoghue, Aleksandar Shtedritski, Sam Cox," " Samuel G. Rodriques, and Andrew D. White. Paperqa:" " retrieval-augmented generative agent for scientific research. ArXiv," " Dec 2023. URL: https://doi.org/10.48550/arxiv.2312.07559," " doi:10.48550/arxiv.2312.07559. This article has" f" {CITATION_COUNT_SENTINEL}106{CITATION_COUNT_SENTINEL} citations." ), "is_oa": None, }, { "title": "Augmenting large language models with chemistry tools", "source": ["semantic_scholar", "crossref"], "key": "bran2024augmentinglargelanguage", "doi": "10.1038/s42256-024-00832-8", "doc_id": "0f650d59b0a2ba5a", # spellchecker: disable-line "journal": "Nature Machine Intelligence", "authors": [ "Andres M. Bran", "Sam Cox", "Oliver Schilter", "Carlo Baldassari", "Andrew D. White", "Philippe Schwaller", ], "formatted_citation": ( "Andres M. Bran, Sam Cox, Oliver Schilter, Carlo Baldassari, Andrew D." " White, and Philippe Schwaller. Augmenting large language models with" " chemistry tools. Nature Machine Intelligence, 6:535, May 2024." " URL: https://doi.org/10.1038/s42256-024-00832-8," " doi:10.1038/s42256-024-00832-8. This article has" f" {CITATION_COUNT_SENTINEL}488{CITATION_COUNT_SENTINEL} citations and" " is from a domain leading peer-reviewed journal." ), "is_oa": True, }, ], ) @pytest.mark.asyncio async def test_title_search(paper_attributes: dict[str, str]) -> None: async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: client_list = [ client for client in ALL_CLIENTS if client != RetractionDataPostProcessor ] client = DocMetadataClient( http_client, metadata_clients=cast( "Collection[type[MetadataPostProcessor[Any] | MetadataProvider[Any]]]", client_list, ), ) details = await client.query(title=paper_attributes["title"]) assert details, "Assertions require successful query" assert set(details.other["client_source"]) == set( paper_attributes.pop("source") ), "Should have the correct source" assert details.other.get("is_oa") == paper_attributes.pop( "is_oa" ), "Open access data should match" expected_before_cct, expected_citation_ct, expected_after_cct = re.split( CITATION_COUNT_SENTINEL, paper_attributes.pop("formatted_citation"), maxsplit=2, ) assert expected_before_cct in details.formatted_citation assert expected_after_cct in details.formatted_citation citation_count = details.formatted_citation[ len(expected_before_cct) : -len(expected_after_cct) ] assert int(citation_count) == int(expected_citation_ct) for key, value in paper_attributes.items(): assert getattr(details, key) == value, f"Should have the correct {key}" @pytest.mark.vcr @pytest.mark.parametrize( "paper_attributes", [ { "title": ( "High-throughput screening of human genetic variants by pooled prime" " editing" ), "source": ["semantic_scholar", "crossref"], "key": "herger2025highthroughputscreeningof", "doi": "10.1016/j.xgen.2025.100814", "doc_id": "17ba73198ea7230c", # spellchecker: disable-line "journal": "Cell Genomics", "authors": [ "Michael Herger", "Christina M. Kajba", "Megan Buckley", "Ana Cunha", "Molly Strom", "Gregory M. Findlay", ], "formatted_citation": ( "Michael Herger, Christina M. Kajba, Megan Buckley, Ana Cunha, Molly" " Strom, and Gregory M. Findlay. High-throughput screening of human" " genetic variants by pooled prime editing. Cell Genomics, 5:100814, Apr 2025. URL:" " https://doi.org/10.1016/j.xgen.2025.100814," " doi:10.1016/j.xgen.2025.100814." " This article has 5 citations and is from a peer-reviewed journal." ), "is_oa": True, }, { "title": ( "An essential role of active site arginine residue in iodide binding" " and histidine residue in electron transfer for iodide oxidation by" " horseradish peroxidase" ), "source": ["semantic_scholar", "crossref"], "key": "adak2001anessentialrole", "doi": "10.1023/a:1007154515475", "doc_id": "3012c6676b658a27", "journal": "Molecular and Cellular Biochemistry", "authors": [ "Subrata Adak", "Debashis Bandyopadhyay", "Uday Bandyopadhyay", "Ranajit K. Banerjee", ], "formatted_citation": ( "Subrata Adak, Debashis Bandyopadhyay, Uday Bandyopadhyay, and Ranajit" " K. Banerjee. An essential role of active site arginine residue in" " iodide binding and histidine residue in electron transfer for iodide" " oxidation by horseradish peroxidase. Molecular and Cellular" " Biochemistry, 218:1-11, Feb 2001. URL:" " https://doi.org/10.1023/a:1007154515475, doi:10.1023/a:1007154515475." " This article has 7 citations and is from a peer-reviewed journal." ), "is_oa": False, }, { "title": "Convalescent-anti-sars-cov-2-plasma/immune-globulin", "source": ["semantic_scholar", "crossref"], "key": "unknownauthors2023convalescentantisarscov2plasmaimmuneglobulin", "doi": "10.1007/s40278-023-41815-2", "doc_id": "c2a60b772778732c", "journal": "Reactions Weekly", "authors": [], "formatted_citation": ( "Unknown author(s)." " Convalescent-anti-sars-cov-2-plasma/immune-globulin. Reactions" " Weekly, 1962:145-145, Jun 2023. URL:" " https://doi.org/10.1007/s40278-023-41815-2," " doi:10.1007/s40278-023-41815-2. This article has 0 citations and is" " from a peer-reviewed journal." ), "is_oa": False, }, { "bibtex_type": "article", "publication_date": datetime(2015, 6, 29, tzinfo=UTC), "year": 2015, "volume": "87", "pages": ( "46-51" # Semantic Scholar gives back pages "\n 46-51\n " ), "journal": "Advanced drug delivery reviews", "url": "https://doi.org/10.1016/j.addr.2015.01.008", "title": ( "Pharmacokinetics, biodistribution and cell uptake of antisense" " oligonucleotides." ), "source": ["semantic_scholar", "crossref"], "doi": "10.1016/j.addr.2015.01.008", "doc_id": "35c80e22e6d9a7bc", "dockey": "35c80e22e6d9a7bc", "doi_url": "https://doi.org/10.1016/j.addr.2015.01.008", }, { "publication_date": datetime(2014, 10, 27, tzinfo=UTC), "year": 2014, "volume": "111", "pages": "E4832-E4841", "journal": "Proceedings of the National Academy of Sciences", "title": ( "Developing functional musculoskeletal tissues through hypoxia" " and lysyl oxidase-induced collagen cross-linking" ), "source": ["semantic_scholar", "crossref"], "doi": "10.1073/pnas.1414271111", "doc_id": "048586195b7e92fd", "dockey": "048586195b7e92fd", "doi_url": "https://doi.org/10.1073/pnas.1414271111", }, ], ) @pytest.mark.asyncio async def test_doi_search(paper_attributes: dict[str, str | list[str]]) -> None: async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: client_list = [ client for client in ALL_CLIENTS if client != RetractionDataPostProcessor ] client = DocMetadataClient( http_client, metadata_clients=cast( "Collection[type[MetadataPostProcessor[Any] | MetadataProvider[Any]]]", client_list, ), ) details = await client.query(doi=paper_attributes["doi"]) assert details, "Assertions require successful query" assert set(details.other["client_source"]) == set( paper_attributes["source"] ), "Should have the correct source" for key, value in paper_attributes.items(): if key not in {"is_oa", "source"}: if isinstance(value, str): assert ( getattr(details, key).lower() == value.lower() ), f"Should have the correct {key}" else: assert ( getattr(details, key) == value ), f"Should have the correct {key}" elif key == "is_oa": assert ( details.other.get("is_oa") == value ), "Open access data should match" @pytest.mark.vcr @pytest.mark.asyncio async def test_bulk_doi_search() -> None: dois = [ "10.1063/1.4938384", "10.48550/arxiv.2312.07559", "10.1038/s42256-024-00832-8", "10.1101/2024.04.01.587366", "10.1023/a:1007154515475", "10.1007/s40278-023-41815-2", ] async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: client = DocMetadataClient(http_client) details = await client.bulk_query([{"doi": doi} for doi in dois]) assert len(details) == 6, "Should return 6 results" assert all(d for d in details), "All results should be non-None" @pytest.mark.vcr @pytest.mark.asyncio async def test_bulk_title_search() -> None: titles = [ ( "Effect of native oxide layers on copper thin-film tensile properties: A" " reactive molecular dynamics study" ), "PaperQA: Retrieval-Augmented Generative Agent for Scientific Research", "Augmenting large language models with chemistry tools", "High-throughput screening of human genetic variants by pooled prime editing", ( "An essential role of active site arginine residue in iodide binding and" " histidine residue in electron transfer for iodide oxidation by" " horseradish peroxidase" ), "Convalescent-anti-sars-cov-2-plasma/immune-globulin", ] async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: client = DocMetadataClient(http_client) details = await client.bulk_query([{"title": title} for title in titles]) assert len(details) == 6, "Should return 6 results" assert all(d for d in details), "All results should be non-None" @pytest.mark.vcr @pytest.mark.asyncio async def test_bad_titles() -> None: async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: client = DocMetadataClient(http_client) details = await client.query(title="askldjrq3rjaw938h") assert not details, "Should return None for bad title" details = await client.query( title=( "Effect of native oxide layers on copper thin-film tensile properties:" " A study" ) ) assert details, "Should find a similar title" @pytest.mark.asyncio async def test_client_os_error() -> None: """Confirm an OSError variant does not crash us.""" async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: client = DocMetadataClient( http_client, metadata_clients=[SemanticScholarProvider] ) with patch.object( http_client, "get", side_effect=httpx.ConnectError( "This used to say 'Bad file descriptor' for aiohttp," " now it's this placeholder for httpx." ), ) as mock_get: assert not await client.query(doi="placeholder") assert mock_get.call_count >= 1, "Expected the exception to have been thrown" @pytest.mark.asyncio @pytest.mark.parametrize( ("return_value", "match"), [ pytest.param({"data": []}, "No results", id="empty-data"), pytest.param({"data": [{}]}, "Unexpected", id="missing-title-key"), ], ) async def test_s2_title_search_edge_cases( return_value: dict[str, Any], match: str ) -> None: async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: with patch( "paperqa.clients.semantic_scholar._s2_get_with_retrying", return_value=return_value, ): with pytest.raises(DOINotFoundError, match=match): await s2_title_search("some title", client=http_client) @pytest.mark.vcr @pytest.mark.asyncio async def test_s2_title_search_empty_data() -> None: """Confirm an S2 match response with empty data raises DOINotFoundError.""" async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: with pytest.raises(DOINotFoundError, match="No results"): await s2_title_search("empty results edge case query", client=http_client) @pytest.mark.vcr @pytest.mark.asyncio async def test_bad_dois() -> None: async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: client = DocMetadataClient(http_client) details = await client.query(title="abs12032jsdafn") assert not details, "Should return None for bad doi" @pytest.mark.vcr @pytest.mark.asyncio async def test_minimal_fields_filtering() -> None: async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: client = DocMetadataClient(http_client) details = await client.query( title="Augmenting large language models with chemistry tools", fields=["title", "doi"], ) assert details assert not details.year, "Year should not be populated" assert not details.authors, "Authors should not be populated" assert set(details.other["client_source"]) == { "semantic_scholar", "crossref", }, "Should be from two sources" citation_boilerplate = ( "Unknown author(s). Augmenting large language models with chemistry tools." " ArXiv, Unknown year. URL:" ) assert details.citation in { ( # Match in Nature Machine Intelligence f"{citation_boilerplate} https://doi.org/10.1038/s42256-024-00832-8," " doi:10.1038/s42256-024-00832-8." ), ( # Match in arXiv f"{citation_boilerplate} " "https://doi.org/10.48550/arxiv.2304.05376," " doi:10.48550/arxiv.2304.05376." ), }, "Citation should be populated" assert details.source_quality == -1, "Should be undefined source quality" @pytest.mark.vcr @pytest.mark.asyncio async def test_s2_only_fields_filtering() -> None: async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: # now get with authors just from one source s2_client = DocMetadataClient( http_client, metadata_clients=[SemanticScholarProvider] ) s2_details = await s2_client.query( title="Augmenting large language models with chemistry tools", fields=["title", "doi", "authors"], ) assert s2_details assert s2_details.authors, "Authors should be populated" assert set(s2_details.other["client_source"]) == {"semantic_scholar"} assert ( s2_details.citation == "Andrés M Bran, Sam Cox, Oliver Schilter, Carlo Baldassari, Andrew D." " White, and P. Schwaller. Augmenting large language models with chemistry" " tools. ArXiv, Unknown year. URL:" " https://doi.org/10.48550/arxiv.2304.05376," " doi:10.48550/arxiv.2304.05376." ), "Citation should be populated" assert not s2_details.source_quality, "No source quality data should exist" @pytest.mark.vcr @pytest.mark.asyncio async def test_crossref_journalquality_fields_filtering() -> None: async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: crossref_client = DocMetadataClient( http_client, metadata_clients=cast( "Collection[type[MetadataPostProcessor[Any] | MetadataProvider[Any]]]", [CrossrefProvider, JournalQualityPostProcessor], ), ) crossref_details = await crossref_client.query( title="Augmenting large language models with chemistry tools", fields=["title", "doi", "authors", "journal"], ) assert crossref_details, "Failed to query crossref" assert set(crossref_details.other["client_source"]) == { "crossref" }, "Should be from only crossref" assert crossref_details.source_quality == 2, "Should have source quality data" assert ( crossref_details.citation == "Andres M. Bran, Sam Cox, Oliver Schilter, Carlo Baldassari, Andrew D." " White, and Philippe Schwaller. Augmenting large language models with" " chemistry tools. Nature Machine Intelligence, Unknown year. URL:" " https://doi.org/10.1038/s42256-024-00832-8," " doi:10.1038/s42256-024-00832-8." ), "Citation should be populated" async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: crossref_client = DocMetadataClient( http_client, metadata_clients=cast( "Collection[type[MetadataPostProcessor[Any] | MetadataProvider[Any]]]", [CrossrefProvider, JournalQualityPostProcessor], ), ) nejm_crossref_details = await crossref_client.query( title=( "Beta-Blocker Interruption or Continuation after Myocardial" " Infarction" # codespell:ignore ), authors=["Johanne Silvain"], fields=["title", "doi", "authors", "journal"], ) assert nejm_crossref_details, "Assertions require successful query" assert ( nejm_crossref_details.source_quality == 3 ), "Should have source quality data" @pytest.mark.vcr @pytest.mark.asyncio async def test_author_matching() -> None: async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: crossref_client = DocMetadataClient( http_client, metadata_clients=[CrossrefProvider] ) s2_client = DocMetadataClient( http_client, metadata_clients=[SemanticScholarProvider] ) # We add a period at the end so we don't have exact title match. title_with_period = "Augmenting large language models with chemistry tools." crossref_details_bad_author = await crossref_client.query( title=title_with_period, authors=["Jack NoScience"], fields=["title", "doi", "authors"], ) s2_details_bad_author = await s2_client.query( title=title_with_period, authors=["Jack NoScience"], fields=["title", "doi", "authors"], ) s2_details_no_author = await s2_client.query( title=title_with_period, authors=[], fields=["title", "doi", "authors"], ) s2_details_w_author = await s2_client.query( title=title_with_period, authors=["Andres M. Bran", "Sam Cox"], fields=["title", "doi", "authors"], ) assert not crossref_details_bad_author, "Should return None for bad author" assert not s2_details_bad_author, "Should return None for bad author" assert not s2_details_no_author, "Should return None for no author" assert s2_details_w_author, "Should return results for good author" @pytest.mark.vcr @pytest.mark.asyncio async def test_odd_client_requests() -> None: # try querying using an authors match, but not requesting authors back async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: client = DocMetadataClient(http_client) details = await client.query( title="Augmenting large language models with chemistry tools", authors=["Andres M. Bran", "Sam Cox"], fields=["title", "doi"], ) assert details, "Assertions require successful query" assert details.authors, "Should return correct author results" # try querying using a title, asking for no DOI back async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: client = DocMetadataClient(http_client) details = await client.query( title="Augmenting large language models with chemistry tools", fields=["title"], ) assert details, "Assertions require successful query" assert details.doi, "Should return a doi even though we don't ask for it" # try querying using a title, asking for no title back async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: client = DocMetadataClient(http_client) details = await client.query( title="Augmenting large language models with chemistry tools", fields=["doi"], ) assert details, "Assertions require successful query" assert details.title, "Should return a title even though we don't ask for it" async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: client = DocMetadataClient(http_client) details = await client.query( doi="10.1007/s40278-023-41815-2", fields=["doi", "title", "gibberish-field", "no-field"], ) assert details, "Assertions require successful query" assert ( details.title ), "Should return title even though we asked for some bad fields" @pytest.mark.asyncio @patch.object(paperqa.clients.crossref, "CROSSREF_API_REQUEST_TIMEOUT", 0.001) @patch.object( paperqa.clients.semantic_scholar, "SEMANTIC_SCHOLAR_API_REQUEST_TIMEOUT", 0.001 ) async def test_ensure_robust_to_timeouts() -> None: async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: client = DocMetadataClient(http_client) details = await client.query( doi="10.1007/s40278-023-41815-2", fields=["doi", "title"], ) assert details is None, "Should return None for timeout" def test_bad_init() -> None: with pytest.raises( ValueError, match=r"At least one MetadataProvider must be provided." ): DocMetadataClient(metadata_clients=[]) @pytest.mark.vcr @pytest.mark.asyncio async def test_ensure_sequential_run(caplog) -> None: caplog.set_level(logging.DEBUG, logger=paperqa.clients.__name__) # were using a DOI that is NOT in crossref, but running the crossref client first # we will ensure that both are run sequentially async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: client = DocMetadataClient( http_client=http_client, metadata_clients=cast( "Sequence[Collection[type[MetadataPostProcessor[Any] |" " MetadataProvider[Any]]]]", [[CrossrefProvider], [SemanticScholarProvider]], ), ) details = await client.query( doi="10.48550/arxiv.2312.07559", fields=["doi", "title"], ) assert details, "Should find the right DOI in the second client" record_indices: dict[str, list[int]] = {"crossref": [], "semantic_scholar": []} for n, record in enumerate(caplog.records): if not record.name.startswith(paperqa.__name__): # Skip non-PQA logs continue if "CrossrefProvider" in record.msg: record_indices["crossref"].append(n) if "SemanticScholarProvider" in record.msg: record_indices["semantic_scholar"].append(n) assert record_indices["crossref"], "Crossref should run" assert record_indices["semantic_scholar"], "Semantic Scholar should run" assert ( record_indices["crossref"][-1] < record_indices["semantic_scholar"][-1] ), "Crossref should run first" non_clobbered_details = await client.query( doi="10.1063/1.4938384", ) assert set( cast("DocDetails", non_clobbered_details).other["client_source"] ) == { "crossref", "semantic_scholar", }, "Sources should stack, even if sequentially called" @pytest.mark.vcr @pytest.mark.asyncio async def test_ensure_sequential_run_early_stop(caplog) -> None: caplog.set_level(logging.DEBUG, logger=paperqa.clients.__name__) # now we should stop after hitting s2 async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: client = DocMetadataClient( http_client=http_client, metadata_clients=cast( "Sequence[Collection[type[MetadataPostProcessor[Any] |" " MetadataProvider[Any]]]]", [[SemanticScholarProvider], [CrossrefProvider]], ), ) details = await client.query( doi="10.48550/arxiv.2312.07559", fields=["doi", "title"], ) assert details, "Should find the right DOI in the second client" record_indices: dict[str, list[int]] = { "crossref": [], "semantic_scholar": [], "early_stop": [], } for n, record in enumerate(caplog.records): if not record.name.startswith(paperqa.__name__): # Skip non-PQA logs continue if "CrossrefProvider" in record.msg: record_indices["crossref"].append(n) if "SemanticScholarProvider" in record.msg: record_indices["semantic_scholar"].append(n) if "stopping early." in record.msg: record_indices["early_stop"].append(n) assert not record_indices["crossref"], "Crossref should not have run" assert record_indices["semantic_scholar"], "Semantic Scholar should have run" assert record_indices["early_stop"], "We should stop early" @pytest.mark.vcr @pytest.mark.asyncio async def test_crossref_retraction_status(stub_data_dir: Path) -> None: async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: retract_processor = RetractionDataPostProcessor( f"{stub_data_dir}/stub_retractions.csv" ) crossref_client = DocMetadataClient( http_client, metadata_clients=cast( "Collection[type[MetadataPostProcessor[Any] | MetadataProvider[Any]]]", [CrossrefProvider, retract_processor], ), ) crossref_details = await crossref_client.query( title=( "The Dilemma and Countermeasures of Music Education under the" " Background of Big Data" ), fields=["title", "doi", "authors", "journal"], ) assert crossref_details assert ( "**RETRACTED ARTICLE** Citation: Jiaye Han." in crossref_details.formatted_citation ) assert crossref_details.is_retracted is True, "Should be retracted" @pytest.mark.parametrize( ("name", "expected"), [ ("Doe, John", "John Doe"), ("Doe, Jane Mary", "Jane Mary Doe"), ("O'Doe, John", "John O'Doe"), ("Doe, Jane", "Jane Doe"), ("Family, Jane Mary Elizabeth", "Jane Mary Elizabeth Family"), ("O'Doe, Jane", "Jane O'Doe"), ("Family, John Jr.", "John Jr. Family"), ("Family", "Family"), ("Jane Doe", "Jane Doe"), ("Doe, Jöhn", "Jöhn Doe"), ("Doe, Jòhn", "Jòhn Doe"), ], ) def test_reformat_name(name: str, expected: str) -> None: result = reformat_name(name) assert result == expected, f"Expected '{expected}', but got '{result}' for '{name}'" @pytest.mark.vcr @pytest.mark.asyncio async def test_arxiv_doi_is_used_when_available() -> None: client = DocMetadataClient( metadata_clients={CrossrefProvider, SemanticScholarProvider} ) result = await client.query( title="Attention is All you Need", authors=( # noqa: SIM905 "Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, " "Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, " "Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin" ).split(","), ) assert result, "paper should be found" assert result.doi == "10.48550/arxiv.1706.03762" @pytest.mark.vcr @pytest.mark.parametrize( ("doi", "score"), [ ("10.1038/s41598-018-27044-6", 1), ("10.1073/pnas.1205508109", 3), ("10.1186/1471-2148-11-4", 2), ("10.1016/j.semcdb.2016.08.024", 1), ("10.1146/annurev.pathol.4.110807.092311", 2), ("10.1016/j.bbcan.2023.188947", 1), ], ) @pytest.mark.asyncio async def test_tricky_journal_quality_results(doi: str, score: int) -> None: """Test DOIs which won't be found in the journal quality data without munging. Either their titles are non-canonical compared with the journal quality source, they had a duplicate entry in the journal quality data, or they have a swap like an & for and. """ async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient() as http_client: crossref_client = DocMetadataClient( http_client, metadata_clients=cast( "Collection[type[MetadataPostProcessor[Any] | MetadataProvider[Any]]]", [CrossrefProvider, JournalQualityPostProcessor], ), ) crossref_details = await crossref_client.query( doi=doi, fields=["title", "doi", "authors", "journal"], ) assert crossref_details, "Failed to query crossref" assert ( crossref_details.source_quality == score ), "Should have source quality data" @pytest.mark.vcr @pytest.mark.parametrize( ("doi", "in_oa", "is_openaccess"), [ pytest.param("10.1021/acs.jctc.5b00178", True, True, id="oa-in-openalex1"), pytest.param("10.1093/nar/gkw1164", True, True, id="oa-in-openalex2"), pytest.param("10.1002/wrna.1370", True, False, id="not-oa-in-openalex"), pytest.param( "10.1046/j.1365-2699.2003.00795", False, None, id="not-in-openalex" ), ], ) @pytest.mark.asyncio @patch.dict(os.environ, {"OPENALEX_API_KEY": ""}) # Unset so VCR doesn't have API key async def test_does_openalex_work( doi: str, in_oa: bool, is_openaccess: bool | None ) -> None: """Run a simple test of OpenAlex, which we primarily want for open access checks.""" async with httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient(timeout=10) as http_client: openalex_client = DocMetadataClient( http_client, metadata_clients=[OpenAlexProvider] ) openalex_details = await openalex_client.query(doi=doi, fields=["open_access"]) if in_oa: assert openalex_details, "Failed to query OpenAlex" assert ( openalex_details.other["open_access"]["is_oa"] == is_openaccess ), "Open access data should match" assert ( openalex_details.year is None ), "Year should not be populated because we set fields" else: assert not openalex_details, "Should have failed" def test_journal_quality_csv_values_are_valid() -> None: valid_quality_values = set(SOURCE_QUALITY_MESSAGES.keys()) | { DocDetails.UNDEFINED_JOURNAL_QUALITY } with DEFAULT_JOURNAL_QUALITY_CSV_PATH.open(encoding="utf-8") as f: invalid_values: list[tuple[str, int]] = [] for row in csv.DictReader(f): quality = int(row["quality"]) if quality not in valid_quality_values: invalid_values.append((row["clean_name"], quality)) assert not invalid_values ================================================ FILE: tests/test_clinical_trials.py ================================================ # pylint: disable=redefined-outer-name import json from unittest.mock import AsyncMock, Mock, patch import httpx import httpx_aiohttp import pytest from paperqa import Docs, Settings from paperqa.sources.clinical_trials import ( add_clinical_trials_to_docs, api_get_clinical_trial, api_search_clinical_trials, format_to_doc_details, parse_clinical_trial, ) SAMPLE_TRIAL_DATA = { "protocolSection": { "identificationModule": { "nctId": "NCT12345678", "briefTitle": "Test Clinical Trial", }, "sponsorCollaboratorsModule": { "responsibleParty": {"investigatorFullName": "Dr. John Doe"}, "leadSponsor": {"name": "Test Organization"}, }, "statusModule": {"startDateStruct": {"date": "2023-01"}}, } } @pytest.fixture def mock_bucket_client(): with patch("app.clinical_trials.GCS_BUCKET_CLINICAL_TRIALS_CLIENT") as mock_client: yield mock_client @pytest.fixture(name="mock_client") def fixture_mock_client() -> httpx.AsyncClient: return AsyncMock(spec=httpx_aiohttp.HttpxAiohttpClient) @pytest.mark.asyncio async def test_api_search_clinical_trials_success(mock_client) -> None: mock_client.get.return_value = mock_response = AsyncMock( status_code=200, raise_for_status=Mock(), text=json.dumps({"studies": [SAMPLE_TRIAL_DATA]}), json=Mock(return_value={"studies": [SAMPLE_TRIAL_DATA]}), get=Mock(return_value={"studies": [SAMPLE_TRIAL_DATA]}), ) result = await api_search_clinical_trials("test query", mock_client) assert result == {"studies": [SAMPLE_TRIAL_DATA]} mock_client.get.assert_called_once() mock_response.raise_for_status.assert_called_once() @pytest.mark.asyncio async def test_api_get_clinical_trial_success(mock_client) -> None: mock_client.get.return_value = mock_response = AsyncMock( raise_for_status=Mock(), json=Mock(return_value=SAMPLE_TRIAL_DATA) ) result = await api_get_clinical_trial("NCT12345678", mock_client) assert result == SAMPLE_TRIAL_DATA mock_client.get.assert_called_once() mock_response.raise_for_status.assert_called_once() @pytest.mark.asyncio async def test_api_get_clinical_trial_not_found(mock_client) -> None: mock_client.get.side_effect = httpx.HTTPStatusError( "Not Found", request=Mock(), response=Mock(status_code=404) ) result = await api_get_clinical_trial("NCT12345678", mock_client) assert result is None, "Should be robust to missing trials" def test_format_to_doc_details(): result = format_to_doc_details(SAMPLE_TRIAL_DATA) assert result.title == "Test Clinical Trial" assert result.authors == ["Dr. John Doe"] assert result.year == 2023 assert "Dr. John Doe" in result.citation assert "Test Clinical Trial" in result.citation assert "Test Organization" in result.citation assert "2023" in result.citation assert "NCT12345678" in result.citation @pytest.mark.asyncio async def test_add_clinical_trials_to_docs(mock_client) -> None: mock_docs = Mock(spec=Docs, aadd_texts=AsyncMock(), texts=[]) mock_client.get.return_value = AsyncMock( raise_for_status=Mock(return_value=None), json=Mock( return_value={ "studies": [ { "protocolSection": { "identificationModule": {"nctId": "NCT12345678"} } } ] } ), ) await add_clinical_trials_to_docs( "test query", mock_docs, Settings(), client=mock_client ) assert ( mock_docs.aadd_texts.call_count == 2 ), "One for the metadata and one for the trial" call_args = mock_docs.aadd_texts.call_args[1] assert "doc" in call_args assert isinstance(call_args["doc"].citation, str) def test_parse_clinical_trial(): # Test data with all fields including detailed description complete_trial_data = { "protocolSection": { "identificationModule": { "nctId": "NCT12345678", "briefTitle": "Sample Trial", "organization": {"fullName": "Test Hospital"}, }, "statusModule": { "overallStatus": "Recruiting", "startDateStruct": {"date": "2023-01"}, "completionDateStruct": {"date": "2024-12"}, }, "descriptionModule": { "briefSummary": "This is a brief summary", "detailedDescription": "This is a detailed description", }, "designModule": { "studyType": "Interventional", "phases": ["Phase 1", "Phase 2"], "enrollmentInfo": {"count": 100}, }, "eligibilityModule": {"eligibilityCriteria": "Must be 18 or older"}, } } # Test data without detailed description minimal_trial_data = { "protocolSection": { "identificationModule": { "nctId": "NCT87654321", "briefTitle": "Basic Trial", }, "statusModule": {}, "descriptionModule": {"briefSummary": "Brief summary only"}, "designModule": {"phases": []}, "eligibilityModule": {}, } } # Test complete data result_complete = parse_clinical_trial(complete_trial_data) # Verify all sections are present assert "CLINICAL TRIAL INFORMATION" in result_complete assert "NCT Number: NCT12345678" in result_complete assert "Organization: Test Hospital" in result_complete assert "Overall Status: Recruiting" in result_complete assert "Start Date: 2023-01" in result_complete assert "Completion Date: 2024-12" in result_complete assert "This is a brief summary" in result_complete assert "This is a detailed description" in result_complete assert "Study Type: Interventional" in result_complete assert "Phase: Phase 1, Phase 2" in result_complete assert "Enrollment: 100 participants" in result_complete assert "Must be 18 or older" in result_complete # Verify section order (detailed description should come after brief summary) brief_pos = result_complete.find("This is a brief summary") detailed_pos = result_complete.find("This is a detailed description") assert ( brief_pos < detailed_pos ), "Detailed description should come after brief summary" # Test minimal data result_minimal = parse_clinical_trial(minimal_trial_data) # Verify default values for missing fields assert "NCT Number: NCT87654321" in result_minimal assert "Organization: Not provided" in result_minimal assert "Start Date: Not provided" in result_minimal assert "Phase: " in result_minimal # Empty phases list results in empty string assert ( "DETAILED DESCRIPTION" not in result_minimal ), "Detailed description section should not be present" # Verify newlines and formatting assert result_complete.count("\n") > result_minimal.count( "\n" ), "Complete result should have more lines due to detailed description" assert "=" * 25 in result_complete, "Section separators should be present" ================================================ FILE: tests/test_configs.py ================================================ import importlib.resources import os import pathlib import re from unittest.mock import patch import pytest from pydantic import BaseModel, ValidationError from pytest_subtests import SubTests import paperqa.configs from paperqa.prompts import citation_prompt from paperqa.settings import ( AgentSettings, IndexSettings, MaybeSettings, PromptSettings, Settings, get_formatted_variables, get_settings, ) from paperqa.types import Doc, DocDetails from paperqa.utils import get_year from tests.conftest import TESTS_DIR def test_prompt_settings_validation() -> None: with pytest.raises(ValidationError): PromptSettings(summary="Invalid {variable}") valid_settings = PromptSettings( summary="{citation} {question} {summary_length} {text}" ) assert valid_settings.summary == "{citation} {question} {summary_length} {text}" valid_pre_settings = PromptSettings(pre="{question}") assert valid_pre_settings.pre == "{question}" def test_get_formatted_variables() -> None: template = "This is a test {variable} with {another_variable}" variables = get_formatted_variables(template) assert variables == {"variable", "another_variable"} @pytest.mark.parametrize( "value", [ pytest.param("fast", id="name"), pytest.param({"parsing": {"use_doc_details": False}}, id="serialized"), ], ) def test_get_settings_with_valid_config(value: MaybeSettings) -> None: settings = get_settings(value) assert not settings.parsing.use_doc_details def test_get_settings_missing_file() -> None: with ( patch("importlib.resources.files", side_effect=FileNotFoundError), pytest.raises(FileNotFoundError), ): get_settings("missing_config") HOME_DIR = str(pathlib.Path.home()) def test_settings_default_instantiation(tmpdir, subtests: SubTests) -> None: default_settings = Settings() # Check we can export a JSON schema Settings.model_json_schema() # Also let's check our default settings work fine with round-trip JSON serialization serde_default_settings = Settings(**default_settings.model_dump(mode="json")) for setting in (default_settings, serde_default_settings): assert any(x in setting.llm for x in ("gpt-", "claude-")) assert setting.answer.evidence_k == 10 assert HOME_DIR in str(setting.agent.index.index_directory) assert ".pqa" in str(setting.agent.index.index_directory) with subtests.test(msg="alternate-pqa-home"): assert HOME_DIR not in str(tmpdir), "Later assertion requires this to pass" with patch.dict(os.environ, values={"PQA_HOME": str(tmpdir)}): alt_home_settings = Settings() assert ( alt_home_settings.agent.index.index_directory != default_settings.agent.index.index_directory ) assert HOME_DIR not in str(alt_home_settings.agent.index.index_directory) assert ".pqa" in str(alt_home_settings.agent.index.index_directory) def test_index_naming(subtests: SubTests) -> None: with subtests.test(msg="no name"): settings = Settings() with pytest.raises(ValueError, match="specify a name"): settings.agent.index.get_named_index_directory() with subtests.test(msg="with name"): settings = Settings(agent=AgentSettings(index=IndexSettings(name="test"))) assert settings.agent.index.get_named_index_directory().name == "test" def test_router_kwargs_present_in_models() -> None: settings = Settings() assert settings.get_llm().config["router_kwargs"] is not None assert settings.get_summary_llm().config["router_kwargs"] is not None @pytest.mark.parametrize( "model_name", [ "o1", "o1-thismodeldoesnotexist", "gpt-5", "gpt-5-2025-08-07", "gpt-5-mini-2025-08-07", ], ) def test_models_requiring_temp_1(model_name: str) -> None: with pytest.warns(UserWarning, match="temperature") as record: # noqa: PT031 s = Settings(llm=model_name, temperature=0) (w,) = record.list assert "temperature must be set to 1" in str(w.message) assert s.temperature == 1 Settings(llm=model_name, temperature=1) assert record.list == [w], "Expected no new warnings with correct temperature" @pytest.mark.parametrize( ("doc_class", "doc_data", "filter_criteria", "expected_result"), [ pytest.param( Doc, { "docname": "Test Paper", "citation": "Test Citation", "dockey": "key1", }, {"docname": "Test Paper"}, True, id="Doc-matching-docname", ), pytest.param( Doc, { "docname": "Test Paper", "citation": "Test Citation", "dockey": "key1", }, {"docname": "Another Paper"}, False, id="Doc-nonmatching-docname", ), pytest.param( DocDetails, { "title": "Test Paper", "authors": ["Alice", "Bob"], "year": 2020, }, {"title": "Test Paper"}, True, id="DocDetails-matching-title", ), pytest.param( DocDetails, { "title": "Test Paper", "authors": ["Alice", "Bob"], "year": 2020, }, {"!year": 2020, "?foo": "bar"}, False, id="DocDetails-inverted-matching-year", ), pytest.param( DocDetails, { "title": "Test Paper", "authors": ["Alice", "Bob"], "year": 2020, }, {"year": 2020, "foo": "bar"}, False, id="DocDetails-missing-param-fail", ), pytest.param( DocDetails, { "title": "Test Paper", "authors": ["Alice", "Bob"], "year": 2020, }, {"?volume": "10", "!title": "Another Paper"}, True, id="DocDetails-relaxed-missing-volume", ), ], ) def test_matches_filter_criteria(doc_class, doc_data, filter_criteria, expected_result): doc = doc_class(**doc_data) assert doc.matches_filter_criteria(filter_criteria) == expected_result def test_citation_prompt_current_year(): expected_year_text = f"the current year is {get_year()}" assert expected_year_text in citation_prompt, ( f"Citation prompt should contain '{expected_year_text}' but got:" f" {citation_prompt}" ) def test_validity_of_bundled_configs(subtests: SubTests) -> None: for config_file in [ f for f in importlib.resources.files(paperqa.configs).iterdir() if f.name.endswith(".json") ]: config_name = config_file.name.removesuffix(".json") with subtests.test(msg=config_name): settings = get_settings(config_name) assert isinstance(settings, Settings) def test_readme_settings_cheatsheet_accuracy(subtests: SubTests) -> None: readme_path = TESTS_DIR.parent / "README.md" # Extract the Markdown table in the Settings Cheatsheet section *_, after_header = readme_path.read_text().partition("## Settings Cheatsheet") cheatsheet_match = re.match(r"\s*\|.*?\n\|[-| ]+\n((?:\|.*\n)+)", after_header) assert cheatsheet_match, "Expected to find Settings Cheatsheet" setting_paths: list[str] = [ row.split("|")[1].strip().strip("`") for row in cheatsheet_match.group(1).strip().split("\n") ] assert setting_paths, "No settings found in the cheatsheet table" assert len(setting_paths) == len(set(setting_paths)), "Expected unique settings" # Check settings in the cheatsheet are present in Settings settings = Settings() for setting_path in setting_paths: with subtests.test(msg=setting_path): # Navigate the dotted path (e.g., "answer.evidence_k" -> settings.answer.evidence_k) obj = settings for part in setting_path.split("."): assert hasattr(obj, part), ( f"Setting path '{setting_path}' does not exist: " f"'{part}' not found on {type(obj).__name__}" ) obj = getattr(obj, part) # Also check the reverse, that all settings are documented def get_leaf_field_paths(model: type[BaseModel], prefix: str = "") -> set[str]: paths: set[str] = set() for name, field_info in model.model_fields.items(): path = f"{prefix}.{name}" if prefix else name if isinstance(field_info.annotation, type) and issubclass( field_info.annotation, BaseModel ): # Field is a nested model paths |= get_leaf_field_paths(field_info.annotation, path) else: paths.add(path) return paths undocumented = get_leaf_field_paths(Settings) - set(setting_paths) assert not undocumented, "Settings fields are missing from the cheatsheet" ================================================ FILE: tests/test_paperqa.py ================================================ import asyncio import contextlib import csv import io import json import pathlib import pickle import random import re import string import sys from collections.abc import AsyncIterable, Sequence from copy import deepcopy from datetime import datetime, timedelta from functools import partial from io import BytesIO from pathlib import Path from typing import TYPE_CHECKING, Any, cast from unittest.mock import MagicMock, call, patch from uuid import UUID, uuid4 import anyio import httpx import litellm import litellm.llms.anthropic.common_utils import numpy as np import pytest import pytest_asyncio from aviary.core import Message from lmi import ( CommonLLMNames, Embeddable, EmbeddingModel, HybridEmbeddingModel, LiteLLMEmbeddingModel, LiteLLMModel, LLMModel, LLMResult, SparseEmbeddingModel, ) from lmi.llms import rate_limited from lmi.utils import VCR_DEFAULT_MATCH_ON, validate_image from paperqa_docling import parse_pdf_to_pages as docling_parse_pdf_to_pages from paperqa_nemotron import parse_pdf_to_pages as nemotron_parse_pdf_to_pages from paperqa_pymupdf import parse_pdf_to_pages as pymupdf_parse_pdf_to_pages from paperqa_pypdf import parse_pdf_to_pages as pypdf_parse_pdf_to_pages from pydantic import ValidationError from pytest_subtests import SubTests from paperqa import ( Doc, DocDetails, Docs, NumpyVectorStore, PQASession, QdrantVectorStore, Settings, Text, VectorStore, ) from paperqa.clients import CrossrefProvider from paperqa.clients.journal_quality import JournalQualityPostProcessor from paperqa.core import ( LLMContextTimeoutError, _map_fxn_summary, llm_parse_json, map_fxn_summary, ) from paperqa.prompts import CANNOT_ANSWER_PHRASE, summary_json_multimodal_system_prompt from paperqa.prompts import qa_prompt as default_qa_prompt from paperqa.readers import ( PDFParserFn, chunk_pdf, parse_image, read_doc, resolve_page_range, ) from paperqa.settings import ( AnswerSettings, AsyncContextSerializer, MultimodalOptions, ParsingSettings, PromptSettings, ) from paperqa.types import ( ChunkMetadata, Context, ParsedMedia, ParsedMetadata, ParsedText, ) from paperqa.utils import ( clean_possessives, encode_id, extract_score, maybe_get_date, maybe_is_html, maybe_is_text, name_in_text, strings_similarity, strip_citations, ) if TYPE_CHECKING: import vcr.request THIS_MODULE = pathlib.Path(__file__) @pytest_asyncio.fixture(name="docs_fixture") async def fixture_docs_fixture(stub_data_dir: Path) -> Docs: docs = Docs() with (stub_data_dir / "paper.pdf").open("rb") as f: await docs.aadd_file( f, citation="Wellawatte et al, XAI Review, 2023", # Skip citation inference doi="10.1021/acs.jctc.2c01235", # Skip DOI inference title="A Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models", # Skip title inference ) return docs def test_encode_id() -> None: assert ( encode_id("10.1056/nejmoa2119451") == encode_id("10.1056/NEJMOA2119451") == "945f1f30b11bcae6" ) def test_single_author() -> None: text = "This was first proposed by (Smith 1999)." assert strip_citations(text) == "This was first proposed by ." def test_multiple_authors() -> None: text = "Recent studies (Smith et al. 1999) show that this is true." assert strip_citations(text) == "Recent studies show that this is true." def test_multiple_citations() -> None: text = "As discussed by several authors (Smith et al. 1999; Johnson 2001; Lee et al. 2003)." assert strip_citations(text) == "As discussed by several authors ." def test_citations_with_pages() -> None: text = "This is shown in (Smith et al. 1999, p. 150)." assert strip_citations(text) == "This is shown in ." def test_citations_without_space() -> None: text = "Findings by(Smith et al. 1999)were significant." assert strip_citations(text) == "Findings bywere significant." def test_citations_with_commas() -> None: text = "The method was adopted by (Smith, 1999, 2001; Johnson, 2002)." assert strip_citations(text) == "The method was adopted by ." def test_citations_with_text() -> None: text = "This was noted (see Smith, 1999, for a review)." assert strip_citations(text) == "This was noted ." def test_no_citations() -> None: text = "There are no references in this text." assert strip_citations(text) == "There are no references in this text." def test_malformed_citations() -> None: text = "This is a malformed citation (Smith 199)." assert strip_citations(text) == "This is a malformed citation (Smith 199)." def test_edge_case_citations() -> None: text = "Edge cases like (Smith et al.1999) should be handled." assert strip_citations(text) == "Edge cases like should be handled." def test_citations_with_special_characters() -> None: text = "Some names have dashes (O'Neil et al. 2000; Smith-Jones 1998)." assert strip_citations(text) == "Some names have dashes ." def test_citations_with_nonstandard_chars() -> None: text = ( "In non-English languages, citations might look different (Müller et al. 1999)." ) assert ( strip_citations(text) == "In non-English languages, citations might look different ." ) @pytest.mark.vcr def test_maybe_is_text() -> None: assert maybe_is_text("This is a test. The sample conc. was 1.0 mM (at 245 ^F)") assert not maybe_is_text("\\C0\\C0\\B1\x00") # get front page of wikipedia r = httpx.get( "https://en.wikipedia.org/wiki/National_Flag_of_Canada_Day", headers={ "User-Agent": "PaperQA testing (https://github.com/Future-House/paper-qa)" }, ) assert maybe_is_text(r.text) r_ja = httpx.get( "https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%97%A5%E6%9C%AC", headers={ "User-Agent": "PaperQA testing (https://github.com/Future-House/paper-qa)" }, ) assert maybe_is_text(r_ja.text) assert maybe_is_html(BytesIO(r.text.encode())) # now force it to contain lots of weird encoding bad_text = r.text.encode("latin1", "ignore").decode("utf-16", "ignore") assert not maybe_is_text(bad_text) # account for possible spaces in the text due to tables or title pages assert maybe_is_text("entry1 entry2 entry3") # Test high entropy cases # English text with entropy > 6 good_text_high_entropy = string.printable * 10 assert maybe_is_text(good_text_high_entropy, thresh=6) # English text with entropy > 8 bad_text_high_entropy = "".join([chr(i) for i in range(10000, 10300)]) assert not maybe_is_text(bad_text_high_entropy) # Japanese text with entropy > 8 jp_char_ranges = [ (0x3040, 0x309F), # Hiragana (0x30A0, 0x30FF), # Katakana (0x4E00, 0x9FAF), # CJK Unified Ideographs ] jp_chars = [] for start, end in jp_char_ranges: jp_chars.extend([chr(i) for i in range(start, end + 1)]) random.shuffle(jp_chars) bad_jp_text_high_entropy = "".join(jp_chars[:400]) assert not maybe_is_text(bad_jp_text_high_entropy) def test_name_in_text() -> None: name1 = "FooBar2022" name2 = "FooBar2022a" name3 = "FooBar20" text1 = "As mentioned by FooBar2022, this is a great paper" assert name_in_text(name1, text1) assert not name_in_text(name2, text1) assert not name_in_text(name3, text1) text2 = "This is great, as found by FooBar20" assert name_in_text(name3, text2) assert not name_in_text(name1, text2) assert not name_in_text(name2, text2) text3 = "Per previous work (FooBar2022, FooBar2022a), this is great" assert name_in_text(name1, text3) assert name_in_text(name2, text3) assert not name_in_text(name3, text3) text4 = "Per previous work (Foo2022, Bar2023), this is great" assert not name_in_text(name1, text4) assert not name_in_text(name2, text4) assert not name_in_text(name3, text4) text5 = "Per previous work (FooBar2022; FooBar2022a), this is great" assert name_in_text(name1, text5) assert name_in_text(name2, text5) assert not name_in_text(name3, text5) text6 = "According to FooBar2022 and Foobars, this is great" assert name_in_text(name1, text6) assert not name_in_text(name2, text6) assert not name_in_text(name3, text6) text7 = "As stated by FooBar2022.\n\nThis is great" assert name_in_text(name1, text7) assert not name_in_text(name2, text7) assert not name_in_text(name3, text7) def test_extract_score() -> None: sample = """ The text describes an experiment where different cell subtypes, including colorectal cancer-associated fibroblasts, were treated with oxaliplatin for 12 days. The concentration of oxaliplatin used was the EC50 for each cell subtype, which was determined individually. The media were changed every 3 days to avoid complete cell death. The text does not provide information about the percentage of colorectal cancer-associated fibroblasts that typically survive at 2 weeks when cultured with oxaliplatin. (0/10) """ assert extract_score(sample) == 0 sample = """ COVID-19 vaccinations have been shown to be effective against hospitalization from the Omicron and Delta variants, though effectiveness may decrease over time. A study found that vaccine effectiveness against hospitalization peaked around 82-92% after a third dose but declined to 53-77% 15+ weeks after the third dose, depending on age group and hospitalization definition. Stricter definitions of hospitalization, like requiring oxygen use or ICU admission, showed higher and more sustained vaccine effectiveness. 8 """ assert extract_score(sample) == 8 sample = """ Here is a 100-word summary of the text: The text discusses a phase 3 trial of a combined vector vaccine based on rAd26 and rAd5 vectors carrying the SARS-CoV-2 spike protein gene. The trial aimed to assess the efficacy, immunogenicity and safety of the vaccine against COVID-19 in adults. The study design was a randomized, double-blind, placebo-controlled trial done at 25 hospitals in Moscow, Russia. Eligible participants were 18 years or older with no history of COVID-19. The exclusion criteria ensured participants were healthy and had no contraindications for vaccination. The trial aimed to determine if the vaccine could safely and effectively provide protection against COVID-19. Relevance score: 8 """ assert extract_score(sample) == 8 sample = """ Here is a 100-word summary of the provided text: The text details trial procedures for a COVID-19 vaccine, including screening visits, observation visits to assess vital signs, PCR testing, and telemedicine consultations. Participants who tested positive for COVID-19 during screening were excluded from the trial. During the trial , additional PCR tests were only done when COVID-19 symptoms were reported . An electronic health record platform was in place to record data from telemedicine consultations. The text details the screening and trial procedures but does not provide direct evidence regarding the effectiveness of COVID-19 vaccinations. Score: 3/10 """ assert extract_score(sample) == 3 sample = """ Here is a 100-word summary of the text: The text discusses a phase 3 trial of a COVID-19 vaccine in Russia. The vaccine uses a heterologous prime-boost regimen, providing robust immune responses. The vaccine can be stored at -18°C and 2-8°C. The study reports 91.6% efficacy against COVID-19 based on interim analysis of over 21,000 participants. The authors compare their results to other published COVID-19 vaccine efficacy data. They previously published safety and immunogenicity results from phase 1/2 trials of the same vaccine. Relevance score: 8/10. The text provides details on the efficacy and immune response generated by one COVID-19 vaccine in a large phase 3 trial, which is relevant evidence to help answer the question regarding effectiveness of COVID-19 vaccinations. """ assert extract_score(sample) == 8 sample = """ Here is a 100-word summary of the text: The text discusses the safety and efficacy of the BNT162b2 mRNA Covid-19 vaccine. The study found that the vaccine was well tolerated with mostly mild to moderate side effects. The vaccine was found to be highly effective against Covid-19, with an observed vaccine efficacy of 90.5% after the second dose. Severe Covid-19 cases were also reduced among vaccine recipients. The vaccine showed an early protective effect after the first dose and reached full efficacy 7 days after the second dose. The favorable safety and efficacy results provide evidence that the BNT162b2 vaccine is effective against Covid-19. The text provides data on the efficacy and safety results from a clinical trial of the BNT162b2 Covid-19 vaccine, which is highly relevant to answering the question about the effectiveness of Covid-19 vaccinations. """ with pytest.raises(ValueError, match="Failed to extract score"): extract_score(sample) sample = """ Introduce dynamic elements such as moving nodes or edges to create a sense of activity within the network. 2. Add more nodes and connections to make the network appear more complex and interconnected. 3. Incorporate both red and green colors into the network, as the current screenshot only shows green lines. 4. Vary the thickness of the lines to add depth and visual interest. 5. Implement different shades of red and green to create a gradient effect for a more visually appealing experience. 6. Consider adding a background color or pattern to enhance the contrast and make the network stand out. 7. Introduce interactive elements that allow users to manipulate the network, such as dragging nodes or zooming in/out. 8. Use animation effects like pulsing or changing colors to highlight certain parts of the network or to show activity. 9. Add labels or markers to provide information about the nodes or connections, if relevant to the purpose of the network visualization. 10. Consider the use of algorithms that organize the network in a visually appealing manner, such as force-directed placement or hierarchical layouts. 3/10 """ assert extract_score(sample) == 3 sample = ( "The text mentions a work by Shozo Yokoyama titled " '"Evolution of Dim-Light and Color Vision Pigments". ' "This work, published in the Annual Review of Genomics and " "Human Genetics, discusses the evolution of human color vision. " "However, the text does not provide specific details or findings " "from Yokoyama's work. \n" "Relevance Score: 7" ) assert extract_score(sample) == 7 sample = ( "The evolution of human color vision is " "closely tied to theories about the nature " "of light, dating back to the 17th to 19th " "centuries. Initially, there was no clear distinction " "between the properties of light, the eye and retina, " "and color percepts. Major figures in science attempted " "to resolve these issues, with physicists leading most " "advances in color science into the 20th century. Prior " "to Newton, colors were viewed as stages between black " "and white. Newton was the first to describe colors in " "a modern sense, using prisms to disperse light into " "a spectrum of colors. He demonstrated that each color " "band could not be further divided and that different " "colors had different refrangibility. \n" "Relevance Score: 9.5" ) assert extract_score(sample) == 9 @pytest.mark.asyncio async def test_chain_completion(caplog) -> None: caplog.set_level(level="WARNING", logger="lmi.types") s = Settings(llm="babbage-002", temperature=0.2) outputs = [] def accum(x) -> None: outputs.append(x) llm = s.get_llm() messages = [Message(content="The duck says")] # With callbacks, we use streaming completion = await llm.call_single(messages=messages, callbacks=[accum]) first_id = completion.id assert isinstance(first_id, UUID) assert completion.text assert completion.seconds_to_first_token > 0 assert completion.prompt_count is not None assert completion.prompt_count > 0 assert completion.completion_count is not None assert completion.completion_count > 0 assert completion.model == "babbage-002" assert str(completion) == "".join(outputs) assert completion.cost > 0 assert not caplog.records # Without callbacks, we don't use streaming completion = await llm.call_single(messages=messages) assert isinstance(completion.id, UUID) assert completion.id != first_id, "Expected different response ID" assert completion.text assert completion.seconds_to_first_token == 0 assert completion.seconds_to_last_token > 0 assert completion.prompt_count is not None assert completion.prompt_count > 0 assert completion.completion_count is not None assert completion.completion_count > 0 try: assert completion.model == "babbage-002" assert completion.cost > 0 except AssertionError: # Account for https://github.com/BerriAI/litellm/issues/10572 assert any( "Failed to calculate cost".lower() in r.message.lower() for r in caplog.records ) @pytest.mark.asyncio @pytest.mark.parametrize( ("llm", "summary_llm", "embedding"), [ pytest.param( "anthropic/claude-sonnet-4-6", "anthropic/claude-sonnet-4-6", "text-embedding-3-small", id="anthropic", ), pytest.param( "gemini/gemini-2.5-flash", "gemini/gemini-2.5-flash", "gemini/gemini-embedding-001", id="gemini", ), pytest.param( "gpt-5-mini-2025-08-07", "gpt-5-mini-2025-08-07", "text-embedding-3-small", id="openai", ), ], ) async def test_model_chain( stub_data_dir: Path, llm: str, summary_llm: str, embedding: str ) -> None: settings = Settings(llm=llm, summary_llm=summary_llm, embedding=embedding) # Use sequential evidence calls so later caching assertions are reliable settings.answer.max_concurrent_requests = 1 # Anthropic's Claude Sonnet prompt caching requires a minimum prefix of 2,048 tokens, # so extend our prompt to surpass this threshold settings.prompts.summary_json_system += ( "\n\n## Examples\n\n" "Below are examples of how to produce your JSON response given an excerpt and" " question. Note that the summary should capture specific details like numbers," " equations, or direct quotes, and the relevance_score should reflect how useful" " the excerpt is for answering the question.\n\n" "Example 1 (highly relevant excerpt):\n" 'Excerpt: "The Phase III randomized controlled trial (NCT04012345) enrolled' " 500 patients across 30 clinical sites in North America and Europe between" " January 2019 and December 2021. The primary endpoint was progression-free" " survival (PFS) at 24 months, which showed a statistically significant" " improvement in the treatment arm (HR 0.58, 95% CI 0.42-0.79, p<0.001)." " Secondary endpoints included overall survival (OS), objective response rate" " (ORR), and duration of response (DOR). The treatment was generally well" " tolerated, with the most common adverse events being fatigue (32%)," " nausea (28%), and neutropenia (18%). Grade 3-4 adverse events occurred" " in 15% of patients in the treatment arm compared to 12% in the placebo arm." " Subgroup analyses revealed consistent benefits across age groups, geographic" " regions, and baseline disease characteristics, supporting the robustness" " of the primary findings. The Data Safety Monitoring Board recommended" " early termination of the trial based on the overwhelming efficacy observed" ' at the planned interim analysis."\n' 'Question: "What were the primary endpoints of the clinical trial?"\n' 'Response: {{"summary": "The Phase III trial (NCT04012345) enrolled 500 patients' " across 30 sites. The primary endpoint was progression-free survival (PFS) at" " 24 months, showing significant improvement (HR 0.58, 95% CI 0.42-0.79," " p<0.001). Secondary endpoints included overall survival, objective response" " rate, and duration of response. The DSMB recommended early termination due" ' to overwhelming efficacy.", "relevance_score": 9}}\n\n' "Example 2 (irrelevant excerpt):\n" 'Excerpt: "Photosynthesis is a biological process by which green plants and' " certain other organisms convert light energy, usually from the sun, into" " chemical energy in the form of glucose. This process involves the absorption" " of carbon dioxide (CO2) from the atmosphere and water (H2O) from the soil," " releasing oxygen (O2) as a byproduct. The light-dependent reactions occur" " in the thylakoid membranes of the chloroplasts, where chlorophyll absorbs" " photons and uses their energy to split water molecules, generating ATP and" " NADPH. These energy carriers then power the Calvin cycle in the stroma," " where CO2 is fixed into three-carbon sugars that are later assembled into" " glucose and other organic molecules essential for plant growth and" " development. The overall equation for photosynthesis can be summarized as" " 6CO2 + 6H2O + light energy -> C6H12O6 + 6O2, representing one of the" ' most important biochemical reactions on Earth."\n' 'Question: "How does quantum computing work?"\n' 'Response: {{"summary": "", "relevance_score": 0}}\n\n' "Example 3 (partially relevant excerpt):\n" 'Excerpt: "The 2023 Global Climate Report indicated that the average global' " temperature was 1.45 degrees Celsius above pre-industrial levels, making" " it the warmest year on record. Sea levels rose by 3.4 mm per year over" " the past decade, while Arctic sea ice extent continued to decline at a" " rate of 13% per decade. The report also highlighted that atmospheric CO2" " concentrations reached 421 ppm, the highest in at least 800,000 years." " Notably, renewable energy sources accounted for 30% of global electricity" " generation, with solar and wind power seeing the largest increases." " Investment in clean energy technologies surpassed $1.7 trillion globally," " reflecting growing momentum in the transition away from fossil fuels." " However, the report cautioned that current trajectories remain insufficient" " to meet the Paris Agreement targets without substantially accelerated action" ' across all sectors of the economy."\n' 'Question: "What is the current state of renewable energy adoption?"\n' 'Response: {{"summary": "Renewable energy sources accounted for 30% of' " global electricity generation in 2023, with solar and wind power seeing" " the largest increases. Investment in clean energy technologies surpassed" " $1.7 trillion globally. However, current trajectories remain insufficient" ' to meet Paris Agreement targets without accelerated action.",' ' "relevance_score": 4}}\n\n' "Example 4 (technical excerpt with equations):\n" 'Excerpt: "The transformer architecture introduced by Vaswani et al. (2017)' " computes attention using the scaled dot-product mechanism defined as" " Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T / sqrt(d_k))V, where Q, K, and V represent" " the query, key, and value matrices respectively, and d_k is the dimension" " of the key vectors. Multi-head attention extends this by projecting Q, K," " and V into h different subspaces, computing attention in parallel, and" " concatenating the results. The model uses positional encodings based on" " sinusoidal functions: PE(pos,2i) = sin(pos/10000^(2i/d_model)) and" " PE(pos,2i+1) = cos(pos/10000^(2i/d_model)). The original transformer" " achieved a BLEU score of 28.4 on the WMT 2014 English-to-German translation" " task, surpassing all previously published models by more than 2 BLEU points." " Training was conducted on 8 NVIDIA P100 GPUs for 3.5 days, using the Adam" ' optimizer with beta_1=0.9, beta_2=0.98, and epsilon=10^-9."\n' 'Question: "How is attention computed in transformer models?"\n' 'Response: {{"summary": "The transformer uses scaled dot-product attention:' " Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T / sqrt(d_k))V, where Q, K, V are query," " key, value matrices and d_k is the key dimension. Multi-head attention" " projects into h subspaces and computes attention in parallel. Positional" " encodings use sinusoidal functions. The original model achieved 28.4 BLEU" ' on WMT 2014 English-to-German.", "relevance_score": 10}}\n\n' "Example 5 (tangentially relevant excerpt):\n" "Excerpt: \"The history of computing can be traced back to Charles Babbage's" " Analytical Engine in 1837, which contained many features of modern computers" " including an arithmetic logic unit, control flow through conditional branching" " and loops, and integrated memory. Ada Lovelace wrote the first algorithm" " intended for implementation on the Analytical Engine in 1843, making her" " widely regarded as the first computer programmer. The development of" " electronic computers in the 1940s, starting with machines like ENIAC and" " Colossus, marked the beginning of the digital age. ENIAC could perform" " 5,000 additions per second and occupied 1,800 square feet of floor space." " The invention of the transistor in 1947 at Bell Labs by Bardeen, Brattain," " and Shockley revolutionized electronics, leading to smaller, faster, and" " more reliable computing devices. Moore's observation in 1965 that the" " number of transistors on integrated circuits doubled roughly every two" " years guided the industry's roadmap for decades.\"\n" 'Question: "What are the key advances in quantum computing hardware?"\n' 'Response: {{"summary": "The excerpt discusses classical computing history' " from Babbage's Analytical Engine (1837) through transistors (1947) and" " Moore's Law (1965), but does not address quantum computing hardware.\"," ' "relevance_score": 1}}\n\n' "Example 6 (relevant excerpt with mixed data):\n" 'Excerpt: "The longitudinal cohort study followed 12,500 participants aged' " 45-75 over a median period of 8.3 years. Multivariate Cox regression" " analysis identified several independent risk factors for cardiovascular" " events: hypertension (HR 1.82, 95% CI 1.54-2.15), type 2 diabetes" " (HR 1.67, 95% CI 1.38-2.02), current smoking (HR 2.14, 95% CI" " 1.76-2.60), and LDL cholesterol above 160 mg/dL (HR 1.45, 95% CI" " 1.19-1.77). Participants who engaged in at least 150 minutes of moderate" " aerobic exercise per week had a significantly lower risk (HR 0.62, 95%" " CI 0.51-0.75, p<0.001). The population-attributable fraction for" " modifiable risk factors was estimated at 63.7%, suggesting that nearly" " two-thirds of cardiovascular events could theoretically be prevented" " through lifestyle modifications and appropriate medical management." " Sensitivity analyses using competing risk models and multiple imputation" ' for missing data yielded consistent results across all subgroups."\n' 'Question: "What are the modifiable risk factors for cardiovascular disease?"\n' 'Response: {{"summary": "A cohort study of 12,500 participants (median 8.3' " years follow-up) identified modifiable risk factors: hypertension (HR 1.82)," " type 2 diabetes (HR 1.67), smoking (HR 2.14), and high LDL cholesterol" " (HR 1.45). Exercise of 150+ min/week was protective (HR 0.62, p<0.001)." " The population-attributable fraction was 63.7%, indicating nearly two-thirds" ' of events are theoretically preventable.", "relevance_score": 9}}\n\n' "Now apply the same approach to the actual excerpt and question provided below." " Remember to include specific numbers, statistics, and direct quotes when" " available, and set relevance_score to 0 if the excerpt is not relevant.\n" ) outputs: list[str] = [] def accum(x) -> None: outputs.append(x) llm_model = settings.get_llm() messages = [ Message(content="The duck says"), ] completion = await llm_model.call_single( messages=messages, callbacks=[accum], ) assert completion.seconds_to_first_token > 0 assert completion.prompt_count is not None assert completion.prompt_count > 0 assert completion.completion_count is not None assert completion.completion_count > 0 assert str(completion) == "".join(outputs) assert isinstance(completion.text, str) assert completion.cost > 0 completion = await llm_model.call_single( messages=messages, ) assert completion.seconds_to_first_token == 0 assert completion.seconds_to_last_token > 0 assert isinstance(completion.text, str) assert completion.cost > 0 docs = Docs() await docs.aadd( stub_data_dir / "flag_day.html", "National Flag of Canada Day", settings=settings, ) assert len(docs.texts) >= 2, "Test needs at least two chunks for caching assertions" captured_results: list[LLMResult] = [] orig_call_single = LLMModel.call_single async def spy_call_single(self, *args, **kwargs): result = await orig_call_single(self, *args, **kwargs) captured_results.append(result) await asyncio.sleep(3) # Encourage cache warm up between calls return result with patch.object(LLMModel, "call_single", spy_call_single): session = await docs.aget_evidence( "What is the national flag of Canada?", settings=settings ) assert session.cost > 0 assert captured_results, "Test requires LLM calls to check caching" if llm_model.provider == litellm.LlmProviders.ANTHROPIC: # Anthropic: on a cold cache, the first call writes a cache entry # Gemini: uses implicit caching with no creation event -- the raw response # omits cachedContentTokenCount entirely # OpenAI's API has no cache creation field, only cache reads, # SEE: https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-caching assert (captured_results[0].cache_creation_tokens or 0) > 0 or ( captured_results[0].cache_read_tokens or 0 ) > 0, "Expected first Anthropic call to interact with prompt cache" # On a warm cache (re-running within the TTL), subsequent calls should # read from the cache. try: assert any( (r.cache_read_tokens or 0) > 0 for r in captured_results[1:] ), "Expected subsequent calls to reuse prompt cache" except AssertionError: if llm_model.provider != litellm.LlmProviders.GEMINI: raise # Even with a 3-sec delay for caching to take place, Google Gemini # does not reliably report cache reads. So to avoid flaky CI, # this assertion is only enforced for non-Gemini providers @pytest.mark.vcr( match_on=[*VCR_DEFAULT_MATCH_ON, "body"] # body is needed for /embeddings ) @pytest.mark.asyncio async def test_docs_lifecycle(subtests: SubTests, stub_data_dir: Path) -> None: docs = Docs() assert await docs.aadd( stub_data_dir / "flag_day.html", citation='"National Flag of Canada Day." WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now', # Skip citation inference title="National Flag of Canada Day", # Skip title inference dockey="test", ) grav_hill_docname = await docs.aadd( stub_data_dir / "gravity_hill.md", citation='"Gravity Hill." WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now', # Skip citation inference title="Gravity hill", # Skip title inference ) assert grav_hill_docname, "Test expects successful add" with subtests.test(msg="citation-creation"): assert docs.docs["test"].docname == "National2023" with subtests.test(msg="text-contains"): await docs.aget_evidence("What is the national flag of Canada?") assert docs.texts_index.texts_hashes assert docs.texts assert all(t in docs.texts_index for t in docs.texts) with subtests.test(msg="delete"): (grav_hill_details,) = ( d for d in docs.docs.values() if d.docname == grav_hill_docname ) prior_texts_index_size = len(docs.texts_index) docs.delete(docname=grav_hill_docname) assert grav_hill_details.dockey not in docs.docs, "Details should be gone" assert not [ t for t in docs.texts if t.doc == grav_hill_details ], "Texts should be gone" if len(docs.texts_index) == prior_texts_index_size: pytest.xfail( "Per https://github.com/Future-House/paper-qa/issues/1140" " this can be improved" ) with subtests.test(msg="cleanup"): docs.texts_index.clear() assert docs.texts assert all(t not in docs.texts_index for t in docs.texts) @pytest.mark.asyncio async def test_evidence(stub_data_dir: Path) -> None: debug_settings = Settings.from_name("debug") debug_settings.parsing.multimodal = False docs = Docs() assert await docs.aadd( stub_data_dir / "paper.pdf", citation="Wellawatte et al, XAI Review, 2023", # Skip citation inference doi="10.1021/acs.jctc.2c01235", # Skip DOI inference title="A Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models", # Skip title inference settings=debug_settings, ) assert docs.texts, "Test expects texts to be added" assert all( not t.media for t in docs.texts ), "Expected no media to be parsed with multimodal disabled" evidence = ( await docs.aget_evidence( PQASession(question="What does XAI stand for?"), settings=debug_settings, ) ).contexts assert len(evidence) >= debug_settings.answer.evidence_k assert len({e.context for e in evidence}) == len( evidence ), "Expected unique contexts" texts = {c.text for c in evidence} assert texts, "Below assertions require at least one text to be used" orig_acompletion = litellm.acompletion has_made_scoreless_context = False no_score_context_body = "MAKEUNIQUE Explainable Artificial Intelligence (XAI)" async def acompletion_that_breaks_first_context(*args, **kwargs): completion = await orig_acompletion(*args, **kwargs) nonlocal has_made_scoreless_context if not has_made_scoreless_context: assert len(completion.choices) == 1, "Test expects one choice" completion.choices[0].message.content = no_score_context_body has_made_scoreless_context = True return completion # Let's check we are resilient to bad context creation with patch.object(litellm, "acompletion", acompletion_that_breaks_first_context): # Let's also check we can get other evidence using the same underlying sources other_evidence = ( await docs.aget_evidence( PQASession(question="What is an acronym for explainable AI?"), settings=debug_settings, ) ).contexts assert all( c.context != no_score_context_body for c in other_evidence ), "Expected context without score to be replaced via retrying" assert texts.intersection( {c.text for c in other_evidence} ), "We should be able to reuse sources across evidence calls" @pytest.mark.vcr @pytest.mark.asyncio async def test_nonduplicate_contexts() -> None: doc1 = Doc(docname="stub1", dockey="stub1", citation="Stub 1") text1 = Text(name="stub1", text="I like turtles", doc=doc1) text2 = Text(**text1.model_dump()) question = "What do you like?" # Prior session with a context we want to dedupe against session = PQASession( question=question, contexts=[ Context( question=question, context=( "The excerpt states 'I like turtles,'" " indicating a preference for turtles." ), text=text1, score=10, ) ], ) # This pattern of pre-populating Docs, whereas it's not the # intended flow, it's technically possible docs = Docs(texts=[text2]) assert await docs.aadd_texts(texts=[text1], doc=doc1) session = await docs.aget_evidence(session) assert len(session.contexts) == 1, "Expected just one context" @pytest.mark.asyncio async def test_json_evidence(docs_fixture: Docs) -> None: settings = Settings.from_name("fast") settings.prompts.use_json = True settings.prompts.summary_json_system = ( "Provide a summary of the relevant information" " that could help answer the question based on the excerpt." " Your summary, combined with many others," " will be given to the model to generate an answer." " Respond with the following JSON format:" '\n\n{{\n "summary": "...",\n "author_name": "...",\n "relevance_score": 0-10,\n}}' "\n\nwhere `summary` is relevant information from the text - about 100 words." " `author_name` specifies the author." " `relevance_score` is an integer 0-10 for the relevance of `summary` to the question." "\n\nThe excerpt may or may not contain relevant information." " If not, leave `summary` empty, and make `relevance_score` be 0." ) orig_acompletion = litellm.acompletion has_made_bad_json_context = False bad_json_context = ( # Broken summary and relevance_score '{\n "summary": "Complete of th' '\n "author_name": "Sentinel value.",' '\n "relevance_score": "A"\n}' ) async def acompletion_that_breaks_first_context(*args, **kwargs): completion = await orig_acompletion(*args, **kwargs) nonlocal has_made_bad_json_context if not has_made_bad_json_context: assert len(completion.choices) == 1, "Test expects one choice" completion.choices[0].message.content = bad_json_context has_made_bad_json_context = True return completion # Let's check we are resilient to bad context creation with patch.object(litellm, "acompletion", acompletion_that_breaks_first_context): evidence = ( await docs_fixture.aget_evidence( PQASession(question="Who wrote this article?"), settings=settings, ) ).contexts evidence_with_authors = [ c for c in evidence if hasattr(c, "author_name") and c.author_name ] assert evidence_with_authors assert all( "sentinel" not in c.author_name.lower() for c in evidence_with_authors ), "Expected broken context retrying to work" @pytest.mark.asyncio async def test_ablations(docs_fixture: Docs) -> None: settings = Settings() settings.answer.evidence_skip_summary = True settings.answer.evidence_retrieval = False contexts = ( await docs_fixture.aget_evidence( "Which page is the statement 'Deep learning (DL) is advancing the boundaries of" " computational chemistry because it can accurately model non-linear" " structure-function relationships.' on?", settings=settings, ) ).contexts assert ( contexts[0].text.text.strip() == contexts[0].context ), "summarization not ablated" assert len(contexts) == len(docs_fixture.texts), "evidence retrieval not ablated" @pytest.mark.asyncio async def test_location_awareness(stub_data_dir: Path) -> None: settings = Settings( answer=AnswerSettings(evidence_k=3), prompts=PromptSettings( use_json=False, system=( "Answer either N/A, a page number, or a page range." " For example N/A, Page 10, or Pages 10-12." " Bibliography text is always N/A." " If there are titles like 1Introduction in the paper excerpt," " there's likely a PDF page concatenation here such that" " Introduction is actually on page 2, not page 1." " For this reason, prefer pulling page or page ranges" " from the citation over paper excerpt." " The citation usually starts with name2023title pages X-Y," " so respond with Pages X-Y." ), summary=( "## Paper Citation\n\n{citation}\n\n## Paper Excerpt\n\n{text}" "\n\n## Question\n\n{question}" ), ), parsing=ParsingSettings( # Only read in first eight pages to save CI costs/runtime reader_config={"chunk_chars": 5000, "overlap": 250, "page_range": (1, 8)}, ), ) docs = Docs() assert await docs.aadd( stub_data_dir / "paper.pdf", citation="Wellawatte et al, XAI Review, 2023", # Skip citation inference doi="10.1021/acs.jctc.2c01235", # Skip DOI inference title="A Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models", # Skip title inference settings=settings, ) session = await docs.aget_evidence( "Which page or page range has the full statement (insensitive to newlines)" " 'Deep learning (DL) is advancing the boundaries of computational chemistry" " because it can accurately model non-linear structure-function relationships." " Applications of DL can be found in a broad spectrum spanning" " from quantum computing to drug discovery to materials design.' on?" " If this statement is not present, just answer N/A.", settings=settings, ) def to_pages(value: Context) -> str: cxt_val = value.context.lower().split("\n")[0] page_range = cxt_val.split("page's")[-1].split("pages")[-1].split("page")[-1] return page_range.strip().removesuffix(".") # noqa: FURB184 # NOTE: scores are useless here because we didn't describe them in the prompt locations = [to_pages(c) for c in session.contexts] try: # 2-3 is not strictly correct, but it's feasible enough that we allow it here assert any( x in locations for x in ("2", "1-3", "1 - 3", "2-3", "2 - 3") ), f"correct location not found in parsed evidence {locations}" except AssertionError: if "1" not in locations: # Fall 2025 LLMs are not smart enough yet :/ so just allow saying page 1 raise @pytest.mark.asyncio async def test_query(docs_fixture) -> None: settings = Settings(prompts={"answer_iteration_prompt": None}) await docs_fixture.aquery("Is XAI usable in chemistry?", settings=settings) @pytest.mark.asyncio async def test_custom_context_str_fn(docs_fixture) -> None: async def custom_context_str_fn( # noqa: RUF029 settings: Settings, # noqa: ARG001 contexts: list[Context], # noqa: ARG001 question: str, # noqa: ARG001 pre_str: str | None = None, # noqa: ARG001 ) -> str: return "TEST OVERRIDE" assert isinstance(custom_context_str_fn, AsyncContextSerializer) settings = Settings( custom_context_serializer=custom_context_str_fn, prompts={"answer_iteration_prompt": None}, ) session = await docs_fixture.aquery( "Is XAI usable in chemistry?", settings=settings ) assert ( session.context == "TEST OVERRIDE" ), "Expected custom context string to be returned." @pytest.mark.asyncio async def test_aquery_groups_contexts_by_question(docs_fixture) -> None: session = PQASession(question="What is the relationship between chemistry and AI?") doc = Doc(docname="test_doc", citation="Test Doc, 2025", dockey="key1") text1 = Text(text="XAI is useful for molecules.", name="t1", doc=doc) text2 = Text(text="Drug discovery uses AI.", name="t2", doc=doc) text3 = Text(text="Organic chemistry is a field.", name="t3", doc=doc) session.contexts = [ Context( text=text1, context="Explanation about XAI and molecules (Smith 1999).", score=6, question="Is XAI usable in chemistry?", ), Context( text=text2, context="Details on how drug discovery leverages AI.", score=5, question="Is XAI usable in chemistry?", ), Context( text=text3, context="General facts about organic chemistry.", score=5, question="What is organic chemistry?", ), ] settings = Settings( prompts={"answer_iteration_prompt": None}, answer={ "group_contexts_by_question": True, "skip_evidence_citation_strip": True, }, ) result = await docs_fixture.aquery(session, settings=settings) final_context_str = result.context assert ( 'Contexts related to the question: "Is XAI usable in chemistry?"' in final_context_str ) assert ( 'Contexts related to the question: "What is organic chemistry?"' in final_context_str ) assert "Explanation about XAI and molecules (Smith 1999)." in final_context_str assert "Details on how drug discovery leverages AI." in final_context_str assert "General facts about organic chemistry." in final_context_str assert "\n\n---\n\n" in final_context_str q1_header_pos = final_context_str.find( 'Contexts related to the question: "Is XAI usable in chemistry?"' ) q2_header_pos = final_context_str.find( 'Contexts related to the question: "What is organic chemistry?"' ) context1_pos = final_context_str.find( "Explanation about XAI and molecules (Smith 1999)." ) context3_pos = final_context_str.find("General facts about organic chemistry.") assert ( 0 == q1_header_pos < context1_pos ), "Expected q1 header to be first, and the context to follow." assert q1_header_pos < q2_header_pos assert q2_header_pos < context3_pos @pytest.mark.asyncio async def test_query_with_iteration(docs_fixture) -> None: # we store these results to check that the prompts are OK my_results: list[LLMResult] = [] # explicitly set the prompt to use QA iterations settings = Settings() llm = settings.get_llm() llm.llm_result_callback = my_results.append prior_answer = "No, it isn't usable in chemistry." question = "Is XAI usable in chemistry?" prior_session = PQASession(question=question, answer=prior_answer) await docs_fixture.aquery(prior_session, llm_model=llm, settings=settings) assert prior_answer in cast( "str", my_results[-1].prompt[1].content, # type: ignore[union-attr, index] ), "prior answer not in prompt" # run without a prior session to check that the flow works correctly await docs_fixture.aquery(question, llm_model=llm, settings=settings) assert settings.prompts.answer_iteration_prompt[:10] not in cast( # type: ignore[index] "str", my_results[-1].prompt[1].content, # type: ignore[union-attr, index] ), "prior answer prompt should not be inserted" @pytest.mark.asyncio async def test_llmresult_callback(docs_fixture: Docs) -> None: my_results: list[LLMResult] = [] settings = Settings.from_name("fast") summary_llm = settings.get_summary_llm() summary_llm.llm_result_callback = my_results.append await docs_fixture.aget_evidence( "What is XAI?", settings=settings, summary_llm_model=summary_llm ) assert my_results assert my_results, "Expected the callback to append results" assert my_results[0].name assert my_results[0].session_id @pytest.mark.parametrize( ("llm", "llm_settings"), [ pytest.param( "deepseek/deepseek-reasoner", { "model_list": [ { "model_name": "deepseek/deepseek-reasoner", "litellm_params": { "model": "deepseek/deepseek-reasoner", "api_base": "https://api.deepseek.com/v1", }, } ] }, id="deepseek-reasoner", ), pytest.param( "openrouter/deepseek/deepseek-r1", {}, id="openrouter-deepseek", ), ], ) @pytest.mark.vcr(match_on=[*VCR_DEFAULT_MATCH_ON, "body"]) @pytest.mark.asyncio async def test_get_reasoning(docs_fixture: Docs, llm: str, llm_settings: dict) -> None: settings = Settings( llm=llm, llm_config=llm_settings, ) response = await docs_fixture.aquery("What is XAI?", settings=settings) assert response.answer_reasoning @pytest.mark.asyncio async def test_duplicate(stub_data_dir: Path, tmp_path) -> None: """Check Docs doesn't store duplicates, while checking nonduplicate docs are stored.""" docs = Docs() # First, check adding a straight-up duplicate doc assert await docs.aadd( stub_data_dir / "bates.txt", citation="WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now", dockey="test1", ) assert ( await docs.aadd( stub_data_dir / "bates.txt", citation="WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now", dockey="test1", ) is None ), "Expected duplicate add to indicate no new doc was added" assert len(docs.docs) == 1, "Should have added only one document" # Next, check adding a different doc works, and also check citation inference common_doi = "10.1234/flag" assert await docs.aadd( stub_data_dir / "flag_day.html", dockey="flag_day", doi=common_doi ) assert ( len(set(docs.docs.keys())) == 2 ), "Unique documents should be hashed as unique" flag_day = docs.docs["flag_day"] assert isinstance(flag_day, DocDetails) assert flag_day.doi == common_doi assert all( x in flag_day.citation.lower() for x in ("wikipedia", "flag") ), "Expected citation to be inferred" assert flag_day.content_hash # Now, check adding a different file but same metadata # (emulating main text vs supplemental information) # will be seen as a different doc flag_day_content = await anyio.Path(stub_data_dir / "flag_day.html").read_bytes() assert len(flag_day_content) >= 1000, "Expected long file to test truncation" await anyio.Path(tmp_path / "flag_day.html").write_bytes(flag_day_content[:-100]) assert await docs.aadd( tmp_path / "flag_day.html", dockey="flag_day_shorter", doi=common_doi ) assert len(set(docs.docs.keys())) == 3, "Expected a third document to be added" shorter_flag_day = docs.docs["flag_day_shorter"] assert isinstance(shorter_flag_day, DocDetails) assert shorter_flag_day.doi == common_doi assert all( x in shorter_flag_day.citation.lower() for x in ("wikipedia", "flag") ), "Expected citation to be inferred" assert shorter_flag_day.content_hash assert flag_day.content_hash != shorter_flag_day.content_hash assert flag_day.doc_id != shorter_flag_day.doc_id @pytest.mark.asyncio @pytest.mark.parametrize("vector_store", [NumpyVectorStore, QdrantVectorStore]) async def test_docs_with_custom_embedding( subtests: SubTests, stub_data_dir: Path, vector_store: type[VectorStore] ) -> None: class MyEmbeds(EmbeddingModel): name: str = "my_embed" async def embed_documents(self, texts): return [[0.0, 0.28, 0.95] for _ in texts] docs = Docs(texts_index=vector_store()) await docs.aadd( stub_data_dir / "bates.txt", citation="WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now", embedding_model=MyEmbeds(), ) with subtests.test(msg="confirm-embedding"): assert docs.texts[0].embedding == [0.0, 0.28, 0.95] with subtests.test(msg="copying-before-get-evidence"): # Before getting evidence, shallow and deep copies are the same docs_shallow_copy = Docs( texts_index=type(docs.texts_index)(**docs.texts_index.model_dump()), **docs.model_dump(exclude={"texts_index"}), ) docs_deep_copy = deepcopy(docs) assert ( docs.texts_index == docs_shallow_copy.texts_index == docs_deep_copy.texts_index ) with subtests.test(msg="copying-after-get-evidence"): # After getting evidence, a shallow copy of Docs is not the same because its # texts index gets lazily populated, while a deep copy should preserve it _ = await docs.aget_evidence( "What country is Frederick Bates from?", embedding_model=MyEmbeds() ) docs_shallow_copy = Docs( texts_index=type(docs.texts_index)(**docs.texts_index.model_dump()), **docs.model_dump(exclude={"texts_index"}), ) docs_deep_copy = deepcopy(docs) assert docs.texts_index != docs_shallow_copy.texts_index assert docs.texts_index == docs_deep_copy.texts_index with subtests.test(msg="clear-vector-store"): # Test that the vector store has content before clearing if isinstance(docs.texts_index, QdrantVectorStore): # For QdrantVectorStore, we need to check if collection exists and has points assert await docs.texts_index._collection_exists() collection_info = await docs.texts_index.client.get_collection( docs.texts_index.collection_name ) assert collection_info.points_count > 0 assert len(docs.texts_index) > 0 assert docs.texts_index.texts_hashes # Clear the vector store via Docs docs.clear_docs() # Verify the vector store is empty if isinstance(docs.texts_index, QdrantVectorStore): assert not await docs.texts_index._collection_exists() assert docs.texts_index._point_ids is None assert len(docs.texts_index) == 0 assert not docs.texts_index.texts_hashes @pytest.mark.asyncio @pytest.mark.parametrize("vector_store", [NumpyVectorStore, QdrantVectorStore]) async def test_sparse_embedding( stub_data_dir: Path, vector_store: type[VectorStore] ) -> None: docs = Docs(texts_index=vector_store()) await docs.aadd( stub_data_dir / "bates.txt", citation="WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now", embedding_model=SparseEmbeddingModel(), ) assert isinstance( docs.texts[0].embedding, list ), "We require embeddings to be a list" assert any(docs.texts[0].embedding), "We require embeddings to be populated" assert all( len(np.array(x.embedding).shape) == 1 for x in docs.texts ), "Embeddings should be 1D" # check the embeddings are the same size assert docs.texts[0].embedding is not None assert docs.texts[1].embedding is not None assert np.shape(docs.texts[0].embedding) == np.shape(docs.texts[1].embedding) @pytest.mark.asyncio @pytest.mark.parametrize("vector_store", [NumpyVectorStore, QdrantVectorStore]) async def test_hybrid_embedding( stub_data_dir: Path, vector_store: type[VectorStore] ) -> None: emb_model = HybridEmbeddingModel( models=[LiteLLMEmbeddingModel(), SparseEmbeddingModel()] ) docs = Docs(texts_index=vector_store()) await docs.aadd( stub_data_dir / "bates.txt", citation="WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now", embedding_model=emb_model, ) assert isinstance( docs.texts[0].embedding, list ), "We require embeddings to be a list" assert any(docs.texts[0].embedding), "We require embeddings to be populated" # check the embeddings are the same size assert docs.texts[0].embedding is not None assert docs.texts[1].embedding is not None assert np.shape(docs.texts[0].embedding) == np.shape(docs.texts[1].embedding) # now try via alias emb_settings = Settings( embedding="hybrid-text-embedding-3-small", ) await docs.aadd( stub_data_dir / "bates.txt", citation="WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now", embedding_model=emb_settings.get_embedding_model(), ) assert any(docs.texts[0].embedding) @pytest.mark.asyncio async def test_custom_llm_custom_media(stub_data_dir: Path) -> None: captured_messages: list[list[Message]] = [] class StubLLMModel(LLMModel): name: str = "custom/myllm" async def acompletion( self, messages: list[Message], **kwargs, # noqa: ARG002 ) -> list[LLMResult]: captured_messages.append(messages) return [ LLMResult( model=self.name, text="Echo 2\nRelevance score: 8", prompt=messages, prompt_count=1, completion_count=1, ) ] @rate_limited async def acompletion_iter( self, messages: list[Message], **kwargs, # noqa: ARG002 ) -> AsyncIterable[LLMResult]: yield LLMResult( model=self.name, text="Echo 2\nRelevance score: 8", prompt=messages, prompt_count=1, completion_count=1, ) async def check_rate_limit(self, token_count: float, **kwargs) -> None: """This is a dummy check.""" docs = Docs() await docs.aadd( stub_data_dir / "bates.txt", citation="WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now", dockey="test", llm_model=StubLLMModel(), ) stub_doc = Doc(docname="stub-gcs", citation="Stub GCS Citation", dockey="stub-gcs") signed_url = ( "https://storage.googleapis.com/test-bucket/img.png" "?X-Goog-Algorithm=GOOG4-RSA-SHA256&X-Goog-Signature=abc" ) await docs.aadd_texts( texts=[ Text( text="This chunk contains an image from GCS.", name="gcs-chunk", doc=stub_doc, media=[ParsedMedia(index=0, url=signed_url)], ) ], doc=stub_doc, ) settings = Settings( prompts={"use_json": False}, answer={"evidence_retrieval": False, "evidence_skip_summary": False}, ) session = await docs.aget_evidence( "Echo", summary_llm_model=StubLLMModel(), settings=settings ) assert session.contexts, "Expected at least one context" assert any( "Echo" in c.context for c in session.contexts ), "Expected text-based evidence containing 'Echo'" signed_url_msgs = [ m for msgs in captured_messages for m in msgs if m.content and m.is_multimodal and any( entry.get("type") == "image_url" and entry["image_url"]["url"] == signed_url for entry in json.loads(m.content) ) ] assert any( "Summarize the excerpt below to help answer a question" in m.content for m in signed_url_msgs if m.content ), "Expected the signed GCS URL to be used when gathering evidence" @pytest.mark.asyncio async def test_docs_pickle(stub_data_dir) -> None: """Ensure that Docs object can be pickled and unpickled correctly.""" docs = Docs() await docs.aadd( stub_data_dir / "flag_day.html", "WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now", dockey="test", ) # Pickle the Docs object docs_pickle = pickle.dumps(docs) unpickled_docs = pickle.loads(docs_pickle) assert unpickled_docs.docs["test"].docname == "Wiki2023" assert len(unpickled_docs.docs) == 1 @pytest.mark.asyncio @pytest.mark.parametrize( ("qa_prompt", "unsure_sentinel"), [ pytest.param(default_qa_prompt, CANNOT_ANSWER_PHRASE, id="default-unsure"), pytest.param( default_qa_prompt.replace(CANNOT_ANSWER_PHRASE, "I am unsure"), "I am unsure", id="custom-unsure", ), ], ) async def test_unrelated_context( agent_test_settings: Settings, stub_data_dir: Path, qa_prompt: str, unsure_sentinel: str, ) -> None: agent_test_settings.prompts.qa = qa_prompt assert unsure_sentinel in qa_prompt, "Test relies on unsure sentinel in qa prompt" docs = Docs() assert await docs.aadd( stub_data_dir / "bates.txt", "WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now" ) assert docs.texts, "Test requires at least one text" session = await docs.aget_evidence( "What do scientist estimate as the planetary composition of Jupyter?", settings=agent_test_settings, ) session.contexts.append( # Give a context so the rest of the test can run Context( context="George Washington is a founding father", question="What do scientist estimate as the planetary composition of Jupyter?", text=docs.texts[0], score=1, ) ) for c in session.contexts: assert c.score <= 2, "Expected contexts to be considered irrelevant" session = await docs.aquery(session, settings=agent_test_settings) assert unsure_sentinel in session.answer @pytest.mark.asyncio async def test_repeat_keys(stub_data_dir) -> None: docs = Docs() result = await docs.aadd( stub_data_dir / "bates.txt", "WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now" ) assert result result = await docs.aadd( stub_data_dir / "bates.txt", "WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now" ) assert not result assert len(docs.docs) == 1 await docs.aadd( stub_data_dir / "flag_day.html", "WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now" ) assert len(docs.docs) == 2 # check keys ds = list(docs.docs.values()) assert ds[0].docname == "Wiki2023" assert ds[1].docname == "Wiki2023a" @pytest.mark.asyncio async def test_pdf_reader_w_no_match_doc_details(stub_data_dir: Path) -> None: docs = Docs() docname = await docs.aadd( stub_data_dir / "paper.pdf", "Wellawatte et al, XAI Review, 2023", ) (doc_details,) = docs.docs.values() assert doc_details.content_hash == "41f786fcc56d27ff0c1507153fae3774" assert doc_details.docname == docname, "Added name should match between details" # doc will be a DocDetails object, but nothing can be found # thus, we retain the prior citation data assert ( doc_details.citation == doc_details.formatted_citation == "Wellawatte et al, XAI Review, 2023" ), "Formatted citation should be the same when no metadata is found." @pytest.mark.asyncio async def test_pdf_reader_w_no_chunks(stub_data_dir: Path) -> None: settings = Settings.from_name("debug") assert settings.parsing.defer_embedding, "Test relies on deferred embedding" settings.parsing.reader_config["chunk_chars"] = 0 # Have one chunk = entire text # don't want to shove whole document into llm to get citation or embedding settings.parsing.use_doc_details = False settings.summary_llm = "gpt-4o-mini" # context window needs to fit our one chunk docs = Docs() await docs.aadd( stub_data_dir / "paper.pdf", "Wellawatte et al, XAI Review, 2023", settings=settings, ) assert len(docs.texts) == 1, "Should have been one chunk" assert docs.texts[0].embedding is None, "Should have deferred the embedding" @pytest.mark.vcr @pytest.mark.parametrize("defer_embeddings", [True, False]) @pytest.mark.asyncio async def test_partly_embedded_texts(defer_embeddings: bool) -> None: settings = Settings.from_name("fast") settings.parsing.defer_embedding = defer_embeddings docs = Docs() assert isinstance( docs.texts_index, NumpyVectorStore ), "We want this test to cover NumpyVectorStore" stub_doc = Doc(docname="stub", citation="stub", dockey="stub") pre_embedded_text = Text(text="I like turtles.", name="sentence1", doc=stub_doc) pre_embedded_text.embedding = ( await settings.get_embedding_model().embed_documents([pre_embedded_text.text]) )[0] # Some of these texts are partly embedded, some are not texts_to_add = [ pre_embedded_text, Text(text="I like cats.", name="sentence2", doc=stub_doc, metadata="stub"), ] assert texts_to_add[0] != texts_to_add[1], "Test assumes different texts" assert hash(texts_to_add[0]) != hash( texts_to_add[1] ), "Test assumes different texts" # 1. Add texts, noting some are partly embedded await docs.aadd_texts(texts=texts_to_add, doc=stub_doc) assert docs.texts == texts_to_add assert not docs.texts_index.texts assert not docs.texts_index.texts_hashes # 2. Gather evidence should work await docs.aget_evidence("What do I like?") assert docs.texts_index.texts == docs.texts == texts_to_add assert len(docs.texts_index.texts_hashes) == len(texts_to_add) # 3. Gathering evidence again should not change shapes await docs.aget_evidence("What was it that I liked?") assert docs.texts_index.texts == docs.texts == texts_to_add assert len(docs.texts_index.texts_hashes) == len(texts_to_add) # some of the stored requests will be identical on # method, scheme, host, port, path, and query (if defined) # body will always be different between requests # adding body so that vcr correctly match the right request with its response. @pytest.mark.vcr(match_on=[*VCR_DEFAULT_MATCH_ON, "body"]) @pytest.mark.asyncio async def test_pdf_reader_match_doc_details(stub_data_dir: Path) -> None: docs = Docs() docname = await docs.aadd( stub_data_dir / "paper.pdf", "Wellawatte et al, A Perspective on Explanations of Molecular Prediction" " Models, XAI Review, 2023", use_doc_details=True, clients={ CrossrefProvider, JournalQualityPostProcessor, }, # Limit to only crossref since s2 is too flaky fields=["author", "journal", "citation_count"], ) (doc_details,) = docs.docs.values() assert doc_details.content_hash == "41f786fcc56d27ff0c1507153fae3774" assert doc_details.docname == docname, "Added name should match between details" # Crossref is non-deterministic in its ordering for results # (it can give DOI '10.1021/acs.jctc.2c01235' or DOI '10.26434/chemrxiv-2022-qfv02') # thus we need to capture both possible dockeys assert doc_details.dockey in {"8ce7ddba9c9dcae6", "a353fa2478475c9c"} assert isinstance(doc_details, DocDetails) # note year is unknown because citation string is only parsed for authors/title/doi # AND we do not request it back from the metadata sources assert doc_details.docname == "wellawatteUnknownyearaperspectiveon" assert doc_details.authors assert set(doc_details.authors) == { "Geemi P. Wellawatte", "Heta A. Gandhi", "Aditi Seshadri", "Andrew D. White", } assert doc_details.doi in { "10.1021/acs.jctc.2c01235", "10.26434/chemrxiv-2022-qfv02", } match = re.search( r"This article has (\d+) citations", doc_details.formatted_citation ) assert match num_citations = int(match.group(1)) assert num_citations >= 1, "Expected at least one citation" assert ( "Journal of Chemical Theory and Computation" in doc_details.formatted_citation ) or ("ChemRxiv" in doc_details.formatted_citation) num_retries = 3 for _ in range(num_retries): session = await docs.aquery("Are counterfactuals actionable? [yes/no]") if any(w in session.answer for w in ("yes", "Yes")): assert f"This article has {num_citations} citations" in session.context assert any( c.id in session.raw_answer for c in session.contexts ), "No context ids found in answer" assert all( c.id not in session.formatted_answer for c in session.contexts ), "Context ids should not be in formatted answer" return raise AssertionError(f"Query was incorrect across {num_retries} retries.") @pytest.mark.asyncio async def test_fileio_reader_pdf(stub_data_dir: Path) -> None: docs = Docs() with (stub_data_dir / "paper.pdf").open("rb") as f: await docs.aadd_file(f, "Wellawatte et al, XAI Review, 2023") num_retries = 3 for _ in range(num_retries): session = await docs.aquery("Are counterfactuals actionable? [yes/no]") if any(w in session.answer for w in ("yes", "Yes")): return raise AssertionError(f"Query was incorrect across {num_retries} retries.") @pytest.mark.asyncio async def test_fileio_reader_txt(stub_data_dir: Path) -> None: # can't use curie, because it has trouble with parsed HTML docs = Docs() with (stub_data_dir / "bates.txt").open("rb") as file: file_content = file.read() await docs.aadd_file( BytesIO(file_content), "WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now", ) session = await docs.aquery("What country was Frederick Bates born in?") assert "United States" in session.answer @pytest.mark.parametrize( ("page_range", "page_count", "expected"), [ pytest.param(None, 10, range(10), id="all-pages"), pytest.param(3, 10, range(2, 3), id="single-page"), pytest.param((2, 5), 10, range(1, 5), id="page-range-tuple"), pytest.param(1, 10, range(1), id="first-page"), pytest.param(15, 10, range(14, 10), id="single-page-exceeds-count"), pytest.param(10, 10, range(9, 10), id="single-page-at-count"), pytest.param((2, 15), 10, range(1, 10), id="tuple-end-exceeds-count"), pytest.param((2, 10), 10, range(1, 10), id="tuple-end-at-count"), ], ) def test_resolve_page_range( page_range: int | tuple[int, int] | None, page_count: int, expected: range ) -> None: assert resolve_page_range(page_range, page_count) == expected @pytest.mark.asyncio @pytest.mark.parametrize( "pdf_parser", [pypdf_parse_pdf_to_pages, pymupdf_parse_pdf_to_pages] ) async def test_parser_only_reader(pdf_parser: PDFParserFn, stub_data_dir: Path) -> None: doc_path = stub_data_dir / "paper.pdf" parsed_text = await read_doc( Path(doc_path), Doc(docname="foo", citation="Foo et al, 2002", dockey="1"), parsed_text_only=True, parse_pdf=pdf_parser, full_page=True, # Simple to support across many parsers ) assert parsed_text.metadata.name assert "pdf" in parsed_text.metadata.name assert parsed_text.metadata.chunk_metadata is None assert isinstance(parsed_text.content, dict) num_chars = 0 for value in parsed_text.content.values(): assert isinstance(value, tuple) num_chars += len(value[0]) assert parsed_text.metadata.count_parsed_media > 1 assert parsed_text.metadata.count_parsed_media == len( parsed_text.content ), "Full parsing should have one screenshot per page" assert parsed_text.metadata.total_parsed_text_length == num_chars @pytest.mark.asyncio @pytest.mark.parametrize( "pdf_parser", [ pymupdf_parse_pdf_to_pages # TODO: add PyPDF when it supports multiple images/page ], ) async def test_chunk_metadata_reader( pdf_parser: PDFParserFn, stub_data_dir: Path ) -> None: chunk_text, metadata = await read_doc( stub_data_dir / "paper.pdf", Doc(docname="foo", citation="Foo et al, 2002", dockey="1"), parsed_text_only=False, # noqa: FURB120 include_metadata=True, parse_pdf=pdf_parser, chunk_chars=3000, overlap=100, ) assert metadata.name assert "pdf" in metadata.name assert isinstance(metadata.chunk_metadata, ChunkMetadata) assert metadata.chunk_metadata.name assert "overlap-document" in metadata.chunk_metadata.name assert metadata.chunk_metadata.overlap == 100 assert metadata.chunk_metadata.size == 3000 assert len(chunk_text) > 2, "Expected multiple chunks, for meaningful assertions" assert all(len(chunk.text) <= metadata.chunk_metadata.size for chunk in chunk_text) assert metadata.total_parsed_text_length // metadata.chunk_metadata.size <= len( chunk_text ) assert all( chunk_text[i].text[-100:] == chunk_text[i + 1].text[:100] for i in range(len(chunk_text) - 1) ) # Let's check the pages in the chunk names first_page, _ = chunk_text[0].name.rsplit(" ", maxsplit=1)[-1].split("-") assert first_page == "1", "First chunk should be for page 1" stlast_page, last_page = chunk_text[-1].name.rsplit(" ", maxsplit=1)[-1].split("-") assert ( int(last_page) - int(first_page) > 2 ), "Expected many pages, for meaningful assertions" assert ( len(chunk_text[-1].text) < metadata.chunk_metadata.size ), "Expected last chunk to be a partial chunk, for meaningful assertions" assert ( int(last_page) - int(stlast_page) <= 2 ), "Incorrect page range if last chunk is a partial chunk" assert metadata.count_parsed_media > 1, "Expected media to be parsed" assert ( sum(len(t.media) for t in chunk_text) == metadata.count_parsed_media ), "Expected chunks' media to match parsed media" chunk_text, metadata = await read_doc( stub_data_dir / "flag_day.html", Doc(docname="foo", citation="Foo et al, 2002", dockey="1"), parsed_text_only=False, # noqa: FURB120 include_metadata=True, chunk_chars=3000, overlap=100, ) # NOTE the use of tiktoken changes the actual char and overlap counts assert metadata.name assert "html" in metadata.name assert isinstance(metadata.chunk_metadata, ChunkMetadata) assert metadata.chunk_metadata.name assert "overlap-text" in metadata.chunk_metadata.name assert metadata.chunk_metadata.overlap == 100 assert metadata.chunk_metadata.size == 3000 assert all( len(chunk.text) <= metadata.chunk_metadata.size * 1.25 for chunk in chunk_text ) assert metadata.total_parsed_text_length // metadata.chunk_metadata.size <= len( chunk_text ) for code_input in ( Path(__file__), # Python gets parsed into `list[str]` content stub_data_dir / ".DS_Store", # .DS_Store gets parsed into `str` content stub_data_dir / "py.typed", # Marker file gets parsed into empty `list` content ): chunk_text, metadata = await read_doc( path=code_input, doc=Doc(docname="foo", citation="Foo et al, 2002", dockey="1"), include_metadata=True, chunk_chars=3000, overlap=100, ) assert metadata.name assert "txt" in metadata.name assert isinstance(metadata.chunk_metadata, ChunkMetadata) assert metadata.chunk_metadata.name assert "overlap-code" in metadata.chunk_metadata.name assert metadata.chunk_metadata.overlap == 100 assert metadata.chunk_metadata.size == 3000 assert all( len(chunk.text) <= metadata.chunk_metadata.size * 1.25 for chunk in chunk_text ) assert metadata.total_parsed_text_length // metadata.chunk_metadata.size <= len( chunk_text ) def test_media_to_image_url(subtests: SubTests) -> None: with subtests.test(msg="data-jpg"): media = ParsedMedia(index=0, data=b"fake_jpg", info={"suffix": ".jpg"}) url = media.to_image_url() assert "image/jpeg" in url with subtests.test(msg="data-jpeg"): media = ParsedMedia(index=0, data=b"fake_jpeg", info={"suffix": ".jpeg"}) url = media.to_image_url() assert "image/jpeg" in url with subtests.test(msg="data-png"): media = ParsedMedia(index=0, data=b"fake_png", info={"suffix": ".png"}) url = media.to_image_url() assert "image/png" in url with subtests.test(msg="data-default"): media = ParsedMedia(index=0, data=b"fake_png") url = media.to_image_url() assert "image/png" in url with subtests.test(msg="url"): media = ParsedMedia(index=0, url="https://storage.example.com/img.png") assert media.to_image_url() == "https://storage.example.com/img.png" def test_parsed_media_data_or_url() -> None: with pytest.raises(ValidationError, match="one of"): ParsedMedia(index=0, data=b"") with pytest.raises(ValidationError, match="one of"): ParsedMedia(index=0) with pytest.raises(ValidationError, match="not both"): ParsedMedia(index=0, data=b"img", url="https://example.com/img.png") media_with_data = ParsedMedia(index=0, data=b"image-bytes") assert media_with_data.data == b"image-bytes" assert not media_with_data.url media_with_url = ParsedMedia(index=0, url="https://storage.example.com/img.png") assert media_with_url.url == "https://storage.example.com/img.png" assert not media_with_url.data with pytest.raises(ValueError, match="Cannot generate an ID"): media_with_url.to_id() with pytest.raises(ValueError, match=r"(?:Cannot|no need to) save"): media_with_url.save("image.png") assert media_with_data != media_with_url assert media_with_url != media_with_data def test_parsed_media_url_only_hash_eq() -> None: m1 = ParsedMedia(index=0, url="https://storage.example.com/img.png") m2 = ParsedMedia(index=0, url="https://storage.example.com/img.png") assert m1 == m2 assert hash(m1) == hash(m2) m3 = ParsedMedia(index=0, url="https://storage.example.com/other.png") assert m1 != m3 # Mixed: one has data, the other only a URL — never equal m_data = ParsedMedia(index=0, data=b"img") m_url = ParsedMedia(index=0, url="https://storage.example.com/img.png") assert m_data != m_url assert m_url != m_data @pytest.mark.asyncio async def test_image_aggregation(stub_data_dir: Path) -> None: png_path = stub_data_dir / "sf_districts.png" # Test how self-comparisons work ((_, (parsed_image,)),) = cast(dict, (await parse_image(png_path)).content).values() assert parsed_image == parsed_image, "Expected equality" # noqa: PLR0124 assert parsed_image.to_id() == parsed_image.to_id(), "Expected same ID" assert len({parsed_image, parsed_image}) == 1, "Expected shared hash" assert not parsed_image.text, "Expected no text for later assertions to make sense" assert ( parsed_image.info.get("type") != "table" ), "Expected no table for later assertions to make sense" # Test how self-comparisons work ((_, (parsed_image2,)),) = cast( dict, (await parse_image(png_path)).content ).values() assert parsed_image == parsed_image2, "Expected equality to persist across reads" assert ( parsed_image.to_id() == parsed_image2.to_id() ), "Expected ID to persist across reads" assert ( len({parsed_image, parsed_image2}) == 1 ), "Expected hash to persist across reads" # Test different read details ((_, (parsed_image3,)),) = cast( dict, (await parse_image(png_path)).content ).values() parsed_image3.text = "Golden Gate" parsed_image3.info["type"] = "table" assert parsed_image != parsed_image3, "Expected tables to be differentiable" assert ( parsed_image.to_id() != parsed_image3.to_id() ), "Expected ID to mismatch between tables and images" assert ( len({parsed_image, parsed_image3}) == 2 ), "Expected tables to be hashed differently" @pytest.mark.asyncio async def test_read_doc_images_metadata(stub_data_dir: Path) -> None: png_path = stub_data_dir / "sf_districts.png" doc = Doc(docname="stub", citation="stub", dockey="stub") # Test parsing only parsed_text = await read_doc(png_path, doc, parsed_text_only=True) assert isinstance(parsed_text.content, dict) assert "1" in parsed_text.content page_content = parsed_text.content["1"] assert isinstance(page_content, tuple) text_content, (parsed_image,) = page_content assert not text_content, "Expected no text content for an image" assert isinstance(parsed_image, ParsedMedia) assert parsed_image.index == 0 assert isinstance(parsed_image.data, bytes) assert parsed_image.data assert not parsed_image.text, "Expected no text content for a standalone image" assert parsed_image.info["suffix"] == ".png" image_id = parsed_image.to_id() assert image_id.version == 4, "Expected a uuid4-compatible ID" assert image_id == UUID("f6426bc3-382a-45a4-8677-08744044864f") assert parsed_text.metadata.name assert "image" in parsed_text.metadata.name assert parsed_text.metadata.count_parsed_media == 1 assert parsed_text.metadata.total_parsed_text_length == 0 assert parsed_text.metadata.chunk_metadata is None # Test parsing + 'chunking' (text,) = await read_doc(png_path, doc) assert isinstance(text, Text) assert text.doc == doc (image,) = text.media assert image == parsed_image # Test including metadata texts_with_metadata = await read_doc(png_path, doc, include_metadata=True) assert isinstance(texts_with_metadata, tuple) texts, metadata = texts_with_metadata assert len(texts) == 1 assert texts[0] == text assert metadata.name assert "image" in metadata.name assert metadata.count_parsed_media == 1 assert metadata.total_parsed_text_length == 0 assert metadata.chunk_metadata is not None assert not metadata.chunk_metadata.size assert not metadata.chunk_metadata.overlap assert metadata.chunk_metadata.name assert "algorithm=none" in metadata.chunk_metadata.name @pytest.mark.asyncio async def test_read_doc_images_concurrency(stub_data_dir: Path) -> None: png_path = stub_data_dir / "sf_districts.png" doc = Doc(docname="stub", citation="stub", dockey="stub") validation_mock = MagicMock() async def validate(data: bytes) -> None: # noqa: RUF029 validate_image(io.BytesIO(data)) validation_mock(data) # Check we can concurrently read in the same image many times concurrent_call_count = 10 seen_media = set() bulk_texts = await asyncio.gather( *( read_doc(png_path, doc, validator=validate) for _ in range(concurrent_call_count) ) ) for (text,) in bulk_texts: assert text.doc == doc assert len(text.media) == 1 seen_media.add(text.media[0]) assert ( len(seen_media) == 1 ), "Expected the concurrent reads to all have the same parsed result" validation_mock.assert_has_calls( [call(next(iter(seen_media)).data)] * concurrent_call_count ) class TestMultimodalOptions: @pytest.mark.parametrize( ("value", "expected"), [ (False, MultimodalOptions.OFF), (True, MultimodalOptions.ON_WITH_ENRICHMENT), (MultimodalOptions.OFF, MultimodalOptions.OFF), ( MultimodalOptions.ON_WITH_ENRICHMENT, MultimodalOptions.ON_WITH_ENRICHMENT, ), ( MultimodalOptions.ON_WITHOUT_ENRICHMENT, MultimodalOptions.ON_WITHOUT_ENRICHMENT, ), ], ) def test_from_value( self, value: bool | MultimodalOptions, expected: MultimodalOptions ) -> None: assert MultimodalOptions.from_value(value) == expected @pytest.mark.parametrize( ("multimodal_option", "expected"), [ (False, (False, False)), (True, (True, True)), (MultimodalOptions.OFF, (False, False)), (MultimodalOptions.ON_WITH_ENRICHMENT, (True, True)), (MultimodalOptions.ON_WITHOUT_ENRICHMENT, (True, False)), ], ) def test_should_parse_and_enrich_media( self, multimodal_option: bool | MultimodalOptions, expected: tuple[bool, bool] ) -> None: assert ( ParsingSettings(multimodal=multimodal_option).should_parse_and_enrich_media == expected ) def record_non_llm_requests( request: "vcr.request.Request", ) -> "vcr.request.Request | None": """Filter to only record non-OpenAI non-Anthropic requests.""" return ( request if all(x not in request.uri for x in ("api.openai.com", "api.anthropic.com")) else None ) @pytest.mark.vcr(before_record_request=record_non_llm_requests) @pytest.mark.asyncio async def test_image_enrichment_normal_use(stub_data_dir: Path) -> None: unenriched_settings = Settings( answer=AnswerSettings(evidence_k=2), # Only one context is actually necessary parsing=ParsingSettings(multimodal=MultimodalOptions.ON_WITHOUT_ENRICHMENT), ) unenriched_docs = Docs() await unenriched_docs.aadd( stub_data_dir / "paper.pdf", citation="Wellawatte et al, XAI Review, 2023", # Skip citation inference doi="10.1021/acs.jctc.2c01235", # Skip DOI inference title="A Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models", # Skip title inference settings=unenriched_settings, ) unenriched_mm_texts = [text for text in unenriched_docs.texts if text.media] assert all( not m.info.get("enriched_description") for t in unenriched_mm_texts for m in t.media ), "Test expects no enrichment for the comparison" enriched_settings = Settings( answer=AnswerSettings(evidence_k=2), # Only one context is actually necessary parsing=ParsingSettings(multimodal=MultimodalOptions.ON_WITH_ENRICHMENT), ) enriched_docs = Docs() assert await enriched_docs.aadd( stub_data_dir / "paper.pdf", citation="Wellawatte et al, XAI Review, 2023", # Skip citation inference doi="10.1021/acs.jctc.2c01235", # Skip DOI inference title="A Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models", # Skip title inference settings=enriched_settings, ) enriched_mm_texts = [t for t in enriched_docs.texts if t.media] assert all( m.info.get("enriched_description") for t in enriched_mm_texts for m in t.media ), "Expected enrichment to have occurred" # Before asking FigQA-style questions, confirm the inputs are equivalent assert all( t_unen.name == t_en.name and len(t_unen.media) == len(t_en.media) and all( m_unen.to_id() == m_en.to_id() for m_unen, m_en in zip(t_unen.media, t_en.media, strict=True) ) for t_unen, t_en in zip(unenriched_mm_texts, enriched_mm_texts, strict=True) ), "Test expects same texts and ordering from both adds" # Ask a FigQA-style question, where the answer only exists # in the figure's image (and not the text) fig1_question = "What else is f(x) besides a model? Looking for return values" fig1_media = enriched_mm_texts[0].media[0] fig1_enrichment = fig1_media.info["enriched_description"] assert isinstance(fig1_enrichment, str) fig3_question = "What is Base?" fig3_media = enriched_mm_texts[1].media[-1] fig3_enrichment = fig3_media.info["enriched_description"] assert isinstance(fig3_enrichment, str) cached_exc: AssertionError | None = None if "f(x)" in fig1_enrichment: # If Figure 1's question is answerable, try to answer with it try: unenriched_session1 = await unenriched_docs.aquery( fig1_question, settings=unenriched_settings ) assert ( CANNOT_ANSWER_PHRASE in unenriched_session1.answer ), "Expected unsure without enrichment" enriched_session1 = await enriched_docs.aquery( fig1_question, settings=enriched_settings ) assert [ c for c in enriched_session1.contexts if c.id in enriched_session1.used_contexts if c.text.media # Use to_id() to ignore info, just looking at media text/data and any(m.to_id() == fig1_media.to_id() for m in c.text.media) ], "Expected media to be referenced in a used context" assert ( CANNOT_ANSWER_PHRASE not in enriched_session1.answer ), f"Expected answer with enrichment {fig1_enrichment}." assert ( "0.0" in enriched_session1.answer ), f"Expected answer with enrichment {fig1_enrichment}." assert ( "1.0" in enriched_session1.answer ), f"Expected answer with enrichment {fig1_enrichment}." return # noqa: TRY300 except AssertionError as exc: cached_exc = exc # Otherwise use Figure 3's question try: unenriched_session2 = await unenriched_docs.aquery( fig3_question, settings=unenriched_settings ) assert ( CANNOT_ANSWER_PHRASE in unenriched_session2.answer ), "Expected unsure without enrichment" enriched_session2 = await enriched_docs.aquery( fig3_question, settings=enriched_settings ) assert [ c for c in enriched_session2.contexts if c.id in enriched_session2.used_contexts if c.text.media # Use to_id() to ignore info, just looking at media text/data and any(m.to_id() == fig3_media.to_id() for m in c.text.media) ], "Expected media to be referenced in a used context" assert ( CANNOT_ANSWER_PHRASE not in enriched_session2.answer ), f"Expected answer with enrichment {fig3_enrichment}." # We require "molecule" and one of "reference" or "original" assert ( "molecule" in enriched_session2.answer.lower() ), f"Expected answer with enrichment {fig3_enrichment}." assert any( x in enriched_session2.answer.lower() for x in ("reference", "original") ), ( f"Expected answer with enrichment {fig3_enrichment}," f" got answer {enriched_session2.answer}." ) except AssertionError as exc: raise exc from cached_exc @pytest.mark.vcr @pytest.mark.asyncio async def test_image_enrichment_invalid_image(caplog) -> None: """Confirm an invalid image doesn't crash the image enrichment process.""" parsed_text = ParsedText( content={ # The image data here is invalid (not a PNG) "1": ("Some text", [ParsedMedia(data=b"not_image_data" * 30, index=0)]) }, metadata=ParsedMetadata(parsing_libraries=["stub"], total_parsed_text_length=9), ) enricher = Settings().make_media_enricher() with caplog.at_level("WARNING", logger="paperqa.settings"): result = await enricher(parsed_text) assert "enriched=0" in result, "Expected no enrichment to have occurred" (record_tuple,) = caplog.record_tuples assert ( "rejected by the LLM provider" in record_tuple[2] ), "Expected rejection to be documented" @pytest.mark.asyncio async def test_image_enrichment_with_oversized_image(caplog) -> None: """Confirm a too-large image doesn't crash the image enrichment process.""" parsed_text = ParsedText( content={ # An alternate way to test this is use PyMuPDF or Docling reader on a PDF # with a really high DPI setting (> 300) "1": ("Some text", [ParsedMedia(data=b"stub", index=0)]) }, metadata=ParsedMetadata(parsing_libraries=["stub"], total_parsed_text_length=9), ) settings = Settings(parsing={"enrichment_llm": "claude-sonnet-4-5-20250929"}) enricher = settings.make_media_enricher() # noqa: FURB184 with ( caplog.at_level("WARNING", logger="paperqa.settings"), # Use patch over VCR since VCR cassette would be huge patch( "litellm.llms.anthropic.chat.handler.AnthropicChatCompletion.acompletion_function", side_effect=litellm.llms.anthropic.common_utils.AnthropicError( message=( '{"type":"error","error":{"type":"invalid_request_error",' '"message":"messages.0.content.0.image.source.base64: image exceeds 5 MB maximum: 6229564 bytes > 5242880 bytes"},' # noqa: E501 '"request_id":"req_abc123"}' ), status_code=400, ), ) as mock_acompletion_function, ): result = await enricher(parsed_text) assert "enriched=0" in result, "Expected no enrichment to have occurred" assert mock_acompletion_function.await_count >= 1 (record_tuple,) = caplog.record_tuples assert ( "rejected by the LLM provider" in record_tuple[2] ), "Expected rejection to be documented" @pytest.mark.asyncio async def test_code() -> None: settings = Settings.from_name("fast") docs = Docs() # load this script await docs.aadd( THIS_MODULE, "test_paperqa.py", docname="test_paperqa.py", disable_check=True ) assert len(docs.docs) == 1 session = await docs.aquery("What file is read in by test_code?", settings=settings) assert "test_paperqa.py" in session.answer @pytest.mark.asyncio async def test_querying_tables(stub_data_dir: Path) -> None: settings = Settings.from_name("fast") docs = Docs() assert await docs.aadd(stub_data_dir / "influence.pdf", settings=settings) # Now, let's modify the system so any tables housed in the Text.text get removed, # and the system can only rely on table images or markdown texts_with_tables = { t for t in docs.texts if t.media and any(m.info.get("type") == "table" for m in t.media) } assert texts_with_tables, "Expected some texts to have parsed tables" for t in texts_with_tables: # Wipe text but keep embedding (for retrieval), to confirm tables get used t.text = "Placeholder" # Wipe non-table media (e.g. images) t.media = [m for m in t.media if m.info.get("type") == "table"] docs.texts = list(texts_with_tables) session = await docs.aquery( "What osteotomy gap (mm) has the bone volume per slice?", settings=settings ) assert session.used_contexts used_texts = [c.text for c in session.contexts if c.id in session.used_contexts] assert all( [m.data for m in t.media] for t in used_texts ), "Expected image data to be present in the used contexts" # Check for 1.0mm, 1.0-mm, 1.0 mm assert re.search(r"1\.0[ -]?mm", session.answer) assert session.cost > 0 # Filter contexts for HTTP requests, and ensure no images are present session.filter_content_for_user() assert session.used_contexts used_texts_after_filter = [ c.text for c in session.contexts if c.id in session.used_contexts ] assert all( not t.media for t in used_texts_after_filter ), "Expected no media for lightweight HTTP requests" @pytest.mark.flaky(reruns=2, only_rerun=["AssertionError"]) @pytest.mark.asyncio async def test_images(stub_data_dir: Path) -> None: settings = Settings.from_name("fast") # Let's use default prompting set up, so we can get JSON summary-support settings.prompts = type(settings.prompts)() # We don't support image embeddings yet, so disable embedding settings.answer.evidence_retrieval = False settings.parsing.defer_embedding = True settings.prompts.summary_json_system = summary_json_multimodal_system_prompt docs = Docs() districts_docname = await docs.aadd( stub_data_dir / "sf_districts.png", citation=( '"File:San francisco districts.png." Wikimedia Commons.' " 7 Sep 2023, 07:38 UTC." " " " July 2025." ), settings=settings, ) assert districts_docname, "Expected successful image addition" (districts_doc,) = (d for d in docs.docs.values() if d.docname == districts_docname) session = await docs.aquery( "What districts neighbor the Western Addition?", settings=settings ) assert ( sum( district in session.answer for district in ("The Avenues", "Golden Gate", "Civic Center", "Haight") ) >= 2 ), f"Expected at least two neighbors to be matched in answer {session.answer!r}" assert session.cost > 0 contexts_used = [ c for c in session.contexts if c.id in session.used_contexts and c.text.doc == districts_doc ] assert contexts_used assert all(bool(c.used_images) for c in contexts_used) # type: ignore[attr-defined] @pytest.mark.asyncio async def test_duplicate_media_context_creation(stub_data_dir: Path) -> None: settings = Settings( prompts={"summary_json_system": summary_json_multimodal_system_prompt}, parsing={"parse_pdf": docling_parse_pdf_to_pages}, ) docs = Docs() assert await docs.aadd( stub_data_dir / "duplicate_media.pdf", citation="FutureHouse, 2025, Accessed now", # Skip citation inference title="SF Districts in the style of Andy Warhol, with Math", # Skip title inference settings=settings, ) num_raw_media = sum(len(t.media) for t in docs.texts) with patch.object( LLMModel, "call_single", side_effect=LLMModel.call_single, autospec=True ) as mock_call_single: session = await docs.aquery( "What districts neighbor the Western Addition?", settings=settings ) context_user_msg = mock_call_single.await_args_list[0][1]["messages"][1] assert isinstance(context_user_msg, Message) assert context_user_msg.content content_list = json.loads(context_user_msg.content) assert isinstance(content_list, list) assert ( sum("image_url" in x for x in content_list) < num_raw_media / 2 ), "Expected some deduplication to take place during context creation" assert ( sum( district in session.answer for district in ("The Avenues", "Golden Gate", "Civic Center", "Haight") ) >= 2 ), f"Expected at least two neighbors to be matched in answer {session.answer!r}" assert session.cost > 0 @pytest.mark.flaky(reruns=2, only_rerun=["AssertionError"]) @pytest.mark.asyncio async def test_images_corrupt(stub_data_dir: Path, caplog) -> None: settings = Settings.from_name("fast") # Let's use default prompting set up, so we can get JSON summary-support settings.prompts = type(settings.prompts)() # We don't support image embeddings yet, so disable embedding settings.answer.evidence_retrieval = False settings.parsing.defer_embedding = True settings.prompts.summary_json_system = summary_json_multimodal_system_prompt docs = Docs() districts_docname = await docs.aadd( stub_data_dir / "sf_districts.png", citation=( '"File:San francisco districts.png." Wikimedia Commons.' " 7 Sep 2023, 07:38 UTC." " " " July 2025." ), settings=settings, ) assert districts_docname, "Expected successful image addition" (districts_doc,) = (d for d in docs.docs.values() if d.docname == districts_docname) (districts_text,) = docs.texts assert not districts_text.text, "Test expects no text content from image addition" for media in (t.media for t in docs.texts if t.doc == districts_doc and t.media): for m in media: # Validate the image, then chop the image in half (breaking it), and # confirm it's no longer valid (and that we can detect it's no longer valid) validate_image(io.BytesIO(m.data)) m.data = m.data[: len(m.data) // 2] with pytest.raises(OSError, match="truncated"): validate_image(io.BytesIO(m.data)) # With a garbage image, we can't make contexts. So let's confirm that's the case session = await docs.aget_evidence( "What districts neighbor the Western Addition?", settings=settings ) assert not session.contexts, "Expected no contexts to be made from a bad image." assert any( x in caplog.text.lower() for x in ( "unsupported image", # OpenAI "could not process image", # Anthropic ) ), "Expected a caught exception about an unsupported image." # By suppressing the use of images, we can actually gather evidence now settings.answer.evidence_text_only_fallback = True session = await docs.aget_evidence( "What districts neighbor the Western Addition?", settings=settings ) assert ( not session.contexts ), "Expected no contexts to be made from a bad image that has no text" assert session.cost > 0, "Expected some costs to have been incurred in our attempt" @pytest.mark.vcr(before_record_request=record_non_llm_requests) @pytest.mark.parametrize( "parser", [ pytest.param(pymupdf_parse_pdf_to_pages, id="pymupdf"), pytest.param(docling_parse_pdf_to_pages, id="docling"), pytest.param(nemotron_parse_pdf_to_pages, id="nemotron"), ], ) @pytest.mark.asyncio async def test_equations(stub_data_dir: Path, parser: PDFParserFn) -> None: settings = Settings(parsing={"parse_pdf": parser}) docs = Docs() assert await docs.aadd( stub_data_dir / "duplicate_media.pdf", citation="FutureHouse, 2025, Accessed now", # Skip citation inference title="SF Districts in the style of Andy Warhol, with Math", # Skip title inference settings=settings, ) assert docs.texts enrichments = [] # Use to debug flaky tests for m in docs.texts[0].media: if m.info.get("type") == "table": continue # Skip tables since we want equations enrichment = m.info["enriched_description"] assert isinstance(enrichment, str) if ( # Yes 'mathematical equation' is looser than stating it to be LaTeX, # but for the purposes of this test it's alright any(x in enrichment for x in ("LaTeX", "latex", "mathematical equation")) and r"\sqrt" in enrichment ): return enrichments.append(enrichment) raise AssertionError( "Failed to find enrichment for the target equation," f" all enrichments: {enrichments}" ) def test_missing_page_doesnt_crash_us() -> None: stub_parsed_text = ParsedText( content={ "1": "A", # Page 2 was totally blank "3": "C", }, metadata=ParsedMetadata(parsing_libraries=["stub"], total_parsed_text_length=2), ) stub_doc = Doc(docname="stub", citation="stub", dockey="stub") (text,) = chunk_pdf(stub_parsed_text, stub_doc, chunk_chars=100, overlap=5) assert text.doc == stub_doc assert "1-3" in text.name assert text.text == "AC" def test_zotero() -> None: from paperqa.contrib import ZoteroDB Docs() with contextlib.suppress(ValueError): # Close enough ZoteroDB() # "group" if group library @pytest.mark.asyncio async def test_too_much_evidence( stub_data_dir: Path, stub_data_dir_w_near_dupes: Path ) -> None: doc_path = stub_data_dir / "obama.txt" mini_settings = Settings(llm="gpt-4o-mini", summary_llm="gpt-4o-mini") docs = Docs() await docs.aadd( doc_path, "WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now", settings=mini_settings ) # add with new dockey await docs.aadd( stub_data_dir_w_near_dupes / "obama_modified.txt", "WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now", settings=mini_settings, ) settings = Settings.from_name("fast") settings.answer.evidence_k = 10 settings.answer.answer_max_sources = 10 await docs.aquery("What is Barrack's greatest accomplishment?", settings=settings) @pytest.mark.asyncio async def test_custom_prompts(stub_data_dir: Path) -> None: my_qaprompt = ( "Answer the question '{question}' using the country name alone. For example: A:" " United States\nA: Canada\nA: Mexico\n\n Using the" " context:\n\n{context}\n\nA: " ) settings = Settings.from_name("fast") settings.prompts.qa = my_qaprompt docs = Docs() await docs.aadd( stub_data_dir / "bates.txt", "WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now" ) session = await docs.aquery( "What country is Frederick Bates from?", settings=settings ) assert "United States" in session.answer @pytest.mark.asyncio async def test_pre_prompt(stub_data_dir: Path) -> None: pre = "What is water's boiling point in Fahrenheit? Please respond with a complete sentence." settings = Settings.from_name("fast") settings.prompts.pre = pre docs = Docs() await docs.aadd( stub_data_dir / "bates.txt", "WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now" ) assert ( "212" not in (await docs.aquery("What is the boiling point of water?")).answer ) assert ( "212" in ( await docs.aquery("What is the boiling point of water?", settings=settings) ).answer ) @pytest.mark.asyncio async def test_post_prompt(stub_data_dir: Path) -> None: post = "The opposite of down is" settings = Settings.from_name("fast") settings.prompts.post = post docs = Docs() await docs.aadd( stub_data_dir / "bates.txt", "WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now" ) response = await docs.aquery("What country is Bates from?", settings=settings) assert "up" in response.answer.lower() @pytest.mark.asyncio async def test_external_doc_index(stub_data_dir: Path) -> None: docs = Docs() await docs.aadd( stub_data_dir / "flag_day.html", "WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now" ) # force embedding _ = await docs.aget_evidence(query="What is the date of flag day?") docs2 = Docs(texts_index=docs.texts_index) assert not docs2.docs assert (await docs2.aget_evidence("What is the date of flag day?")).contexts @pytest.mark.asyncio async def test_context_inner_outer_prompt(stub_data_dir: Path) -> None: prompt_settings = Settings() # try bogus prompt with pytest.raises(ValueError, match="Context inner prompt must"): prompt_settings.prompts.context_inner = "A:" prompt_settings = Settings() with pytest.raises(ValueError, match="Context outer prompt can only"): prompt_settings.prompts.context_outer = "{foo}" # make sure prompt gets used settings = Settings.from_name("fast") settings.prompts.context_inner = "{name} @@@@@ {text}\nFrom: {citation}" settings.prompts.context_outer = "{context_str}" docs = Docs() await docs.aadd( stub_data_dir / "bates.txt", "WikiMedia Foundation, 2023, Accessed now" ) response = await docs.aquery("What country is Bates from?", settings=settings) assert "@@@@@" in response.context assert "WikiMedia Foundation, 2023" in response.context assert "Valid Keys" not in response.context @pytest.mark.parametrize( ("parsing1", "parsing2"), [ pytest.param( {"parse_pdf": pymupdf_parse_pdf_to_pages}, {"parse_pdf": pypdf_parse_pdf_to_pages}, id="parse_pdf", ), pytest.param({}, {"multimodal": False}, id="multimodal"), pytest.param( {"reader_config": {"chunk_chars": 5000, "overlap": 250}}, {"reader_config": {"chunk_chars": 5000, "overlap": 250, "full_page": True}}, id="full-page", ), ], ) def test_get_index_name_uniqueness( parsing1: dict[str, Any], parsing2: dict[str, Any] ) -> None: settings1 = Settings(parsing=ParsingSettings(**parsing1)) settings2 = Settings(parsing=ParsingSettings(**parsing2)) names = {settings1.get_index_name(), settings2.get_index_name()} assert ( len(names) == 2 ), "Expected autogenerated index names to differ if parsers differ" assert all( n.startswith("pqa_index") for n in names ), "Expected index names to be clear they're associated with PaperQA" def test_case_insensitive_matching(): assert strings_similarity("my test sentence", "My test sentence") == 1.0 assert strings_similarity("a b c d e", "a b c f") == 0.5 assert strings_similarity("A B c d e", "a b c f") == 0.5 @pytest.mark.parametrize( "doi_journals", [ {"doi": "https://doi.org/10.31224/4087", "journal": "EngRxiv"}, {"doi": "10.26434/chemrxiv-2021-hz0qp", "journal": "ChemRxiv"}, {"doi": "https://doi.org/10.1101/2024.11.04.621790", "journal": "BioRxiv"}, {"doi": "10.1101/2024.11.02.24316629", "journal": "MedRxiv"}, # ensure we don't crash when externalIds key is included, but it's None { "doi": "https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.10362", "journal": "ArXiv", "other": {"externalIds": None}, }, ], ) def test_dois_resolve_to_correct_journals(doi_journals): details = DocDetails(doi=doi_journals["doi"]) assert details.journal == doi_journals["journal"] def test_none_values() -> None: """Check can handle or crash as expected with None inputs.""" with pytest.raises( (ValidationError, TypeError), match="fields_to_overwrite_from_metadata" ): DocDetails(fields_to_overwrite_from_metadata=None) def test_docdetails_merge_with_non_list_fields() -> None: """Check republication where the source metadata has different shapes.""" initial_date = datetime(2023, 1, 1) doc1 = DocDetails( citation="Citation 1", publication_date=initial_date, docname="Document 1", dockey="key1", # NOTE: doc1 has non-list bibtex_source and list client_source other={"bibtex_source": "source1", "client_source": ["client1"]}, ) later_publication_date = initial_date + timedelta(weeks=13) doc2 = DocDetails( citation=doc1.citation, publication_date=later_publication_date, docname=doc1.docname, dockey=doc1.dockey, # NOTE: doc2 has list bibtex_source and non-list client_source other={"bibtex_source": ["source2"], "client_source": "client2"}, ) # Merge the two DocDetails instances merged_doc = doc1 + doc2 assert {"source1", "source2"}.issubset( merged_doc.other["bibtex_source"] ), "Expected merge to keep both bibtex sources" assert {"client1", "client2"}.issubset( merged_doc.other["client_source"] ), "Expected merge to keep both client sources" assert isinstance(merged_doc, DocDetails), "Merged doc should also be DocDetails" def test_docdetails_merge_with_list_fields() -> None: """Check republication where the source metadata is the same shape.""" initial_date = datetime(2023, 1, 1) doc1 = DocDetails( citation="Citation 1", publication_date=initial_date, docname="Document 1", dockey="key1", # NOTE: doc1 has list bibtex_source and list client_source other={"bibtex_source": ["source1"], "client_source": ["client1"]}, ) later_publication_date = initial_date + timedelta(weeks=13) doc2 = DocDetails( citation=doc1.citation, publication_date=later_publication_date, docname=doc1.docname, dockey=doc1.dockey, # NOTE: doc2 has list bibtex_source and list client_source other={"bibtex_source": ["source2"], "client_source": ["client2"]}, ) # Merge the two DocDetails instances merged_doc = doc1 + doc2 assert {"source1", "source2"}.issubset( merged_doc.other["bibtex_source"] ), "Expected merge to keep both bibtex sources" assert {"client1", "client2"}.issubset( merged_doc.other["client_source"] ), "Expected merge to keep both client sources" assert isinstance(merged_doc, DocDetails), "Merged doc should also be DocDetails" def test_docdetails_deserialization(tmp_path) -> None: deserialize_to_doc = { "citation": "stub", "dockey": "stub", "docname": "Stub", "embedding": None, "formatted_citation": "stub", "fields_to_overwrite_from_metadata": {"key", "doc_id", "docname", "citation"}, } deepcopy_deserialize_to_doc = deepcopy(deserialize_to_doc) doc = Doc(**deserialize_to_doc) assert not isinstance(doc, DocDetails), "Should just be Doc, not DocDetails" assert ( deserialize_to_doc == deepcopy_deserialize_to_doc ), "Deserialization should not mutate input" serialized_doc_details = DocDetails(**deserialize_to_doc).model_dump( exclude_none=True ) for key, value in { "docname": "unknownauthorsUnknownyearunknowntitle", "citation": "Unknown authors. Unknown title. Unknown journal, Unknown year.", "key": "unknownauthorsUnknownyearunknowntitle", "bibtex": ( '@article{unknownauthorsUnknownyearunknowntitle,\n author = "authors,' ' Unknown",\n title = "Unknown title",\n year = "Unknown year",\n ' ' journal = "Unknown journal"\n}\n' ), "other": {"bibtex_source": ["self_generated"]}, "formatted_citation": ( "Unknown authors. Unknown title. Unknown journal, Unknown year." ), }.items(): assert serialized_doc_details[key] == value assert ( deserialize_to_doc == deepcopy_deserialize_to_doc ), "Deserialization should not mutate input" if sys.version_info < (3, 12, 0): return # csv.QUOTE_NOTNULL was added in Python 3.12 if sys.version_info < (3, 13, 0): # From https://docs.python.org/3.12/library/csv.html: # > Note Due to a bug, constants QUOTE_NOTNULL and QUOTE_STRINGS # > do not affect behaviour of reader objects. This bug is fixed in Python 3.13. # As we use csv.DictReader, we're impacted by this so let's just skip return doc_details = DocDetails( **deserialize_to_doc, other={"apple": "sauce"}, authors=["Thomas Anderson"] ) DocDetails.to_csv([doc_details], target_csv_path=Path(tmp_path) / "manifest.csv") with open(tmp_path / "manifest.csv", encoding="utf-8") as f: csv_deserialized = DocDetails( # type ignore comments are here since mypy can't recognize pytest skip **next(csv.DictReader(f.readlines(), quoting=csv.QUOTE_NOTNULL)) # type: ignore[attr-defined,unused-ignore] ) assert doc_details == csv_deserialized, "Round-trip CSV deserialization failed" def test_docdetails_doc_id_roundtrip() -> None: """Test that DocDetails can be initialized with doc_id or doi inputs.""" test_doi = "10.1234/test.doi" test_doi_doc_id = encode_id(test_doi.lower()) test_specified_doc_id = "abc123" # first we test without a doc_id or doi, ensure it's still valid doc_details_no_doi_no_doc_id = DocDetails( docname="test_doc", citation="Test Citation", dockey="test_dockey", embedding=None, formatted_citation="Formatted Test Citation", ) assert ( doc_details_no_doi_no_doc_id.doc_id != test_doi_doc_id ), "DocDetails without doc_id should not match test_doi_doc_id" assert ( doc_details_no_doi_no_doc_id.doi is None ), "DocDetails without doi should have None doi" assert doc_details_no_doi_no_doc_id.dockey == doc_details_no_doi_no_doc_id.doc_id # now round-trip serializaiton should keep the same doc_id new_no_doi_no_doc_id = DocDetails( **doc_details_no_doi_no_doc_id.model_dump(exclude_none=True) ) assert ( new_no_doi_no_doc_id.doc_id == doc_details_no_doi_no_doc_id.doc_id ), "DocDetails without doc_id should keep the same doc_id after serialization" # since validation runs on assignment, make sure we can assign correctly doc_details_no_doi_no_doc_id.doc_id = test_specified_doc_id assert ( doc_details_no_doi_no_doc_id.doc_id == test_specified_doc_id ), "DocDetails with doc_id should match test_specified_doc_id" assert doc_details_no_doi_no_doc_id.dockey == doc_details_no_doi_no_doc_id.doc_id # now let's do this with a doi doc_details_with_doi_no_doc_id = DocDetails( doi=test_doi, title=r"A Stub | \emph{Stub Title}", docname="test_doc", citation="Test Citation", dockey="test_dockey", embedding=None, formatted_citation="Formatted Test Citation", ) assert ( doc_details_with_doi_no_doc_id.doc_id == test_doi_doc_id ), "DocDetails with doc_id should not match test_doi_doc_id" assert ( doc_details_with_doi_no_doc_id.doi == test_doi ), "DocDetails with doi should match test_doi" assert ( doc_details_with_doi_no_doc_id.dockey == doc_details_with_doi_no_doc_id.doc_id ) assert ( doc_details_with_doi_no_doc_id.make_filename() == "A Stub - -emph{Stub Title}_7f8a71c920c202c5" ) # round-trip serializaiton should keep the same doc_id new_with_doi_no_doc_id = DocDetails( **doc_details_with_doi_no_doc_id.model_dump(exclude_none=True) ) assert ( new_with_doi_no_doc_id.doc_id == doc_details_with_doi_no_doc_id.doc_id ), "DocDetails with doc_id should keep the same doc_id after serialization" assert ( new_with_doi_no_doc_id.make_filename() == "A Stub - -emph{Stub Title}_7f8a71c920c202c5" ) # since validation runs on assignment, make sure we can assign correctly doc_details_with_doi_no_doc_id.doc_id = test_specified_doc_id assert ( doc_details_with_doi_no_doc_id.doc_id == test_specified_doc_id ), "DocDetails with doc_id should match test_specified_doc_id" assert ( doc_details_with_doi_no_doc_id.dockey == doc_details_with_doi_no_doc_id.doc_id ) # let's specify the doc_id directly doc_details_no_doi_with_doc_id = DocDetails( doc_id=test_specified_doc_id, docname="test_doc", citation="Test Citation", dockey="test_dockey", embedding=None, formatted_citation="Formatted Test Citation", ) assert ( doc_details_no_doi_with_doc_id.doc_id == test_specified_doc_id ), "DocDetails with doc_id should not match test_specified_doc_id" assert ( doc_details_no_doi_with_doc_id.doi is None ), "DocDetails without doi should be None" assert ( doc_details_no_doi_with_doc_id.dockey == doc_details_no_doi_with_doc_id.doc_id ), "DocDetails dockey should match doc_id for the same object" # round-trip serializaiton should keep the same doc_id new_no_doi_with_doc_id = DocDetails( **doc_details_no_doi_with_doc_id.model_dump(exclude_none=True) ) assert ( new_no_doi_with_doc_id.doc_id == doc_details_with_doi_no_doc_id.doc_id ), "DocDetails with doc_id should keep the same doc_id after serialization" # since validation runs on assignment, make sure we can assign correctly new_no_doi_with_doc_id.doc_id = test_doi_doc_id assert ( new_no_doi_with_doc_id.doc_id == test_doi_doc_id ), "DocDetails with doc_id should match test_specified_doc_id" assert new_no_doi_with_doc_id.dockey == new_no_doi_with_doc_id.doc_id # now we specify both doi and doc_id, ensuring doc_id takes precedence doc_details_with_doi_with_doc_id = DocDetails( doc_id=test_specified_doc_id, doi=test_doi, docname="test_doc", citation="Test Citation", dockey="test_dockey", embedding=None, formatted_citation="Formatted Test Citation", ) assert ( doc_details_with_doi_with_doc_id.doc_id == test_specified_doc_id ), "DocDetails with doc_id should not match test_specified_doc_id" assert ( doc_details_with_doi_with_doc_id.doi == test_doi ), "DocDetails without doi should match test_doi" assert ( doc_details_with_doi_with_doc_id.dockey == doc_details_with_doi_with_doc_id.doc_id ) # round-trip serializaiton should keep the same doc_id new_with_doi_with_doc_id = DocDetails( **doc_details_with_doi_with_doc_id.model_dump(exclude_none=True) ) assert ( new_with_doi_with_doc_id.doc_id == doc_details_with_doi_with_doc_id.doc_id ), "DocDetails with doc_id should keep the same doc_id after serialization" # since validation runs on assignment, make sure we can assign correctly new_with_doi_with_doc_id.doc_id = test_doi_doc_id assert ( new_with_doi_with_doc_id.doc_id == test_doi_doc_id ), "DocDetails with doc_id should match test_specified_doc_id" assert new_with_doi_with_doc_id.dockey == new_with_doi_with_doc_id.doc_id @pytest.mark.vcr @pytest.mark.parametrize("use_partition", [True, False]) @pytest.mark.asyncio async def test_partitioning_fn_docs(use_partition: bool) -> None: settings = Settings.from_name("fast") settings.answer.evidence_k = 2 # Match positive or negative statement count below # imagine we have some special selection we want to # embedding rank by itself def partition_by_citation(t: Embeddable) -> int: if isinstance(t, Text) and "negative" in t.doc.citation: return 1 return 0 partitioning_fn = partition_by_citation if use_partition else None docs = Docs() assert isinstance( docs.texts_index, NumpyVectorStore ), "We want this test to cover NumpyVectorStore" # add docs that we can use our partitioning function on positive_statements_doc = Doc( docname="positive", citation="positive", dockey="positive" ) negative_statements_doc = Doc( docname="negative", citation="negative", dockey="negative" ) texts = [] for i, (statement, doc) in enumerate( [ ("I like turtles", positive_statements_doc), ("I like cats", positive_statements_doc), ("I don't like turtles", negative_statements_doc), ("I don't like cats", negative_statements_doc), ] ): texts.append(Text(text=statement, name=f"statement_{i}", doc=doc)) texts[-1].embedding = ( await settings.get_embedding_model().embed_documents([texts[-1].text]) )[0] await docs.aadd_texts( texts=[t for t in texts if t.doc.docname == "positive"], doc=positive_statements_doc, ) await docs.aadd_texts( texts=[t for t in texts if t.doc.docname == "negative"], doc=negative_statements_doc, ) # look at the raw rankings first, compare them with and without partitioning await docs._build_texts_index(settings.get_embedding_model()) partitioned_texts, _ = cast( "tuple[Sequence[Text], list[float]]", await docs.texts_index.partitioned_similarity_search( "What do I like?", k=4, embedding_model=settings.get_embedding_model(), partitioning_fn=partition_by_citation, ), ) default_texts, _ = cast( "tuple[Sequence[Text], list[float]]", await docs.texts_index.similarity_search( "What do I like?", k=4, embedding_model=settings.get_embedding_model() ), ) assert partitioned_texts != default_texts, "Should have different rankings" # the "like" statements should be before the "don't" like by default assert all( "don't" not in c.text for c in default_texts[:2] ), "None of the 'don't like X' should be first" assert all( "don't" in c.text for c in default_texts[2:] ), "'don't like X' should be second" # Otherwise they should be interleaved assert ( sum(int("don't" in c.text) for c in default_texts[:2]) + sum(int("don't" not in c.text) for c in default_texts[:2]) == 2 ), "Should have 1 'like' and 1 'don't like'" assert ( sum(int("don't" in c.text) for c in default_texts[2:]) + sum(int("don't" not in c.text) for c in default_texts[2:]) == 2 ), "Should have 1 'like' and 1 'don't like'" # Get the contexts -- ranked via partitioning # without partitioning, the "I like X" statements would be ranked first # with partitioning, we are forcing them to be interleaved, thus # at least one "I don't like X" statements will be in the top 2 session = await docs.aget_evidence( "What do I like or dislike?", settings=settings, partitioning_fn=partitioning_fn ) assert docs.texts_index.texts == docs.texts == texts assert session.contexts, "Test requires contexts to be made" if use_partition: assert any( "don't" in c.text.text for c in session.contexts ), 'Should have at least one "I don\'t like X" statement' else: assert all( "don't" not in c.text.text for c in session.contexts ), "None of the 'don't like X' statements should be included" class TestLLMParseJson: """Tests for extracting JSON strings from LLM Response and ensuring proper formatting.""" @pytest.mark.parametrize( "input_text", [ pytest.param( " Thinking " "I am here to help\n\n" '{\n"summary": "Lorem Ipsum",\n"relevance_score": 8\n}' "\n\nHope this helps!", id="json-newlines-no-markdown-block", ), pytest.param( " Thinking " '```json\n{\n"summary": "Lorem Ipsum",\n"relevance_score": 8\n}\n```' "\n\nHope this helps!", id="json-newlines-with-markdown-block", ), pytest.param( " Thinking " '```json { "summary": "Lorem Ipsum", "relevance_ score": 8 } ```', id="removing-think-tags", ), pytest.param( "I am here to help" '{ "summary": "Lorem Ipsum", "relevance_score": 8 }' "Hope this helps!", id="removing-intro-outro-text", ), pytest.param( "I am here to help" '{\n "summary": "Lorem Ipsum",\n "relevance_score": "8" \n}' "Hope this helps!", id="with-newlines-and-quotes", ), ], ) def test_basic_json_extraction(self, input_text: str) -> None: output = {"summary": "Lorem Ipsum", "relevance_score": 8} assert llm_parse_json(input_text) == output @pytest.mark.parametrize( "input_text", [ pytest.param( ' Thinking \n I am here to help\n\n{\n"summary": "Lorem' ' Ipsum\n\ndolor sit amet",\n"relevance_score": 8\n}\nHope this helps!', id="handling-newlines-in-json-values", ), ], ) def test_handling_newlines(self, input_text: str) -> None: output = {"summary": "Lorem Ipsum\n\ndolor sit amet", "relevance_score": 8} assert llm_parse_json(input_text) == output @pytest.mark.parametrize( "input_text", [ pytest.param( " Thinking " "I am here to help" '```json { "summary": "Lorem Ipsum", "relevance_score": 7.6 } ```' "Hope this helps!", id="float-relevance-score", ), pytest.param( " Thinking " "I am here to help" '```json { "summary": "Lorem Ipsum", "relevance_score": "8" } ```' "Hope this helps!", id="string-relevance-score", ), pytest.param( ' Thinking I am here to help```json { "summary":' ' "Lorem Ipsum", "relevance_score": "8/10" } ```Hope this helps!', id="string-relevance-score-fraction-1", ), pytest.param( " Thinking " "I am here to help" '```json { "summary": "Lorem Ipsum", "relevance_score": "4/5" } ```' "Hope this helps!", id="string-relevance-score-fraction-2", ), pytest.param( " Thinking " "I am here to help" '```json { "summary": "Lorem Ipsum", "relevance_score": 8/10 } ```' "Hope this helps!", id="non-string-relevance-score-fraction-3", ), pytest.param( " Thinking " "I am here to help" '```json { "summary": "Lorem Ipsum", "relevance_score": 4/5 } ```' "Hope this helps!", id="non-string-relevance-score-fraction-4", ), ], ) def test_relevance_score_parsing(self, input_text: str) -> None: output = {"summary": "Lorem Ipsum", "relevance_score": 8} assert llm_parse_json(input_text) == output @pytest.mark.parametrize( "input_text", [ pytest.param( " Thinking " "I am here to help." '```json { "summary": "Lorem Ipsum", "relevance-score": 8 } ```' "Hope this helps!", id="fixing-relevance-score-key-1", ), pytest.param( " Thinking " "I am here to help. " '```json { "summary": "Lorem Ipsum", "relevance_ score": 8 } ```' "Hope this helps!", id="fixing-relevance-score-key-2", ), pytest.param( " Thinking " "I am here to help." '```json { "summary": "Lorem Ipsum", "score": 8 } ```' "Hope this helps!", id="fixing-relevance-score-key-3", ), pytest.param( " Thinking " "I am here to help." '```json { "summary": "Lorem Ipsum", "relevance score": 8 } ```' "Hope this helps!", id="fixing-relevance-score-key-4", ), pytest.param( " Thinking " "I am here to help." '```json { "summary": "Lorem Ipsum", "relevance": 8 } ```' "Hope this helps!", id="fixing-relevance-score-key-5", ), ], ) def test_json_keys(self, input_text: str) -> None: output = {"summary": "Lorem Ipsum", "relevance_score": 8} assert llm_parse_json(input_text) == output @pytest.mark.parametrize( "input_text", [ pytest.param( " Thinking " "I am here to help." '{ "summary": "Lorem Ipsum", "relevance_score": 8, }' "Hope this helps!", id="fixing-broken-json-formatting-in-string-comma-1", ), pytest.param( " Thinking " "I am here to help." '{ "summary": "Lorem Ipsum", , "relevance_score": 8 }' "Hope this helps!", id="fixing-broken-json-formatting-in-string-comma-2", ), pytest.param( " Thinking " "I am here to help." '{ , "summary": "Lorem Ipsum", "relevance_score": 8 }' "Hope this helps!", id="fixing-broken-json-formatting-in-string-comma-3", ), pytest.param( '{ "summary": "Lorem Ipsum" "relevance_score": 8 }', id="missing-comma-between-fields", ), ], ) def test_json_broken_formatting(self, input_text: str) -> None: output = {"summary": "Lorem Ipsum", "relevance_score": 8} assert llm_parse_json(input_text) == output @pytest.mark.parametrize( "input_text", [ pytest.param( " Thinking Lorem Ipsum. Hope this helps!", id="non-json-string-with-think-tags", ), pytest.param( "Lorem Ipsum. Hope this helps!", id="non-json-string-no-think-tags", ), ], ) def test_fallback_non_json(self, input_text: str) -> None: output = {"summary": "Lorem Ipsum. Hope this helps!"} assert llm_parse_json(input_text) == output @pytest.mark.parametrize( ("input_text", "expected_output"), [ ('{"example": "\\json"}', {"example": "\\json"}), ('{"example": "this is a \\"json\\""}', {"example": 'this is a "json"'}), ], ) def test_llm_parse_json_with_escaped_characters(self, input_text, expected_output): assert llm_parse_json(input_text) == expected_output @pytest.mark.parametrize( "input_text", [ pytest.param( '{\n "summary": "An excerpt with "quoted stuff" or "maybe more." More' ' stuff (with parenthesis).",\n "relevance_score": "8"\n}' ), ], ) def test_llm_subquotes_and_newlines(self, input_text: str) -> None: output = { "summary": ( 'An excerpt with "quoted stuff" or "maybe more." More stuff (with parenthesis).' ), "relevance_score": 8, } assert llm_parse_json(input_text) == output def test_maybe_get_date(): assert maybe_get_date("2023-01-01") == datetime(2023, 1, 1) assert maybe_get_date("2023-01-31 14:30:00") == datetime(2023, 1, 31, 14, 30) assert maybe_get_date(datetime(2023, 1, 1)) == datetime(2023, 1, 1) assert maybe_get_date("foo") is None assert maybe_get_date("") is None @pytest.mark.parametrize( ("raw_text", "cleaned_text"), [ ("name", "name"), (" name", " name"), ("name ", "name "), (" ", " "), ("Bates name", "Bates name"), ("Bate's name", "Bates name"), ("Bate's name Bate's name", "Bates name Bates name"), ("Bates' name", "Bates name"), ("X's Y", "Xs Y"), ("' name", "name"), (" ' name", " name"), ("name ' name", "name name"), ("'s name", "name"), (" 's name", " name"), ("s' name", "s name"), ("S' name", "S name"), ("Bates 's name", "Bates name"), ], ) def test_clean_possessives(raw_text: str, cleaned_text: str) -> None: assert clean_possessives(raw_text) == cleaned_text tricky_test = ( "simple (pqac-a020507f) quote" "TEST AND (easy OR mistaken OR not_context)" " and another AND not context yes, end. (pqac-a020507f, pqac-4552861e)" " duplicates ()" ) @pytest.mark.parametrize( ("raw_text", "cleaned_text"), [ ("simple (pqac-a020507f) quote", "simple (text1) quote"), ( "compound (pqac-a020507f) quote (pqac-a020507f, pqac-4552861e)", "compound (text1) quote (text1, text2)", ), ( "already replaced (pqac-a020507f, pqac-4552861e) quote (pqac-a020507f, pqac-4552861e)", "already replaced (text1, text2) quote (text1, text2)", ), ( "back (pqac-4552861e, pqac-a020507f) and forth (pqac-a020507f, pqac-4552861e)", "back (text2, text1) and forth (text1, text2)", ), ( "distractor (easy OR mistaken OR not_context) quote (pqac-a020507f, pqac-4552861e)", "distractor (easy OR mistaken OR not_context) quote (text1, text2)", ), ("duplicates (pqac-a020507f, pqac-4552861f)", "duplicates (text1)"), ( "compound duplicates (pqac-a020507f, pqac-4552861f, pqac-4552861e)", "compound duplicates (text1, text2)", ), ( "triples (pqac-a020507f, pqac-4552861e, pqac-d0a08f29) with single (pqac-d0a08f29)", "triples (text1, text2, text3) with single (text3)", ), ( "triples hallucinated (pqac-a020507f, pqac-1234567e, pqac-d0a08f29) with single (pqac-d0a08f29)", "triples hallucinated (text1, text3) with single (text3)", ), ("with and (pqac-a020507f and pqac-4552861e)", "with and (text1, text2)"), ("extra stuff (pqac-4552861e, odd-unseen thing)", "extra stuff (text2)"), ( "nested (parenthetical(pqac-4552861e, odd-unseen thing))", "nested (parenthetical(text2))", ), ( "dupe text name (pqac-d0a08f29, pqac-387deef6) xyz (pqac-387deef6)", "dupe text name (text3) xyz (text3)", ), ], ) def test_pqa_context_id_parsing(raw_text: str, cleaned_text: str) -> None: session = PQASession( id=uuid4(), question="test", raw_answer=raw_text, contexts=[ Context( id="pqac-a020507f", context="blah blah", text=Text( name="text1", text="blah blah", doc=Doc( docname="test_doc1", citation="Test Doc1, 2025", dockey="key1", ), ), ), Context( id="pqac-4552861e", context="quote", text=Text( name="text2", text="quote", doc=Doc( docname="test_doc2", citation="Test Doc2, 2025", dockey="key2", ), ), ), Context( id="pqac-d0a08f29", context="quote", text=Text( name="text3", text="quote", doc=Doc( docname="test_doc3", citation="Test Doc3, 2025", dockey="key3", ), ), ), Context( id="pqac-387deef6", context="quote", text=Text( name="text3", text="quote", doc=Doc( docname="test_doc3", citation="Test Doc3, 2025", dockey="key3", ), ), ), ], ) session.populate_formatted_answers_and_bib_from_raw_answer() assert session.answer == cleaned_text assert ( session.formatted_answer == session.formatted_answer.strip() ), "Expecting no leading/trailing whitespace" @pytest.mark.asyncio async def test_timeout_resilience() -> None: model_name = CommonLLMNames.ANTHROPIC_TEST.value short_timeout = 0.001 llm = LiteLLMModel( name=CommonLLMNames.ANTHROPIC_TEST.value, config={ "model_list": [ { "model_name": model_name, "litellm_params": { "model": model_name, "timeout": short_timeout, }, } ], "router_kwargs": {"timeout": short_timeout}, }, ) # Make sure we've configured timeout low enough for this test to be useful with pytest.raises(litellm.Timeout): await llm.call_single("The duck says") text = Text( text="The duck says", name="test", doc=Doc(docname="test", dockey="test", citation="test"), ) kw = { "text": text, "question": "The duck says", "summary_llm_model": llm, "prompt_templates": ("", ""), } # This *should* raise with pytest.raises(LLMContextTimeoutError): await _map_fxn_summary(**kw) # type: ignore[arg-type] # The wrapped version should not raise, but return empty context, llm_results = await map_fxn_summary(**kw) assert context is None assert not llm_results TEST_STUB_LAMBDA = lambda: 1 # noqa: E731 TEST_STUB_PARTIAL = partial(pymupdf_parse_pdf_to_pages, kwarg=2) def test_parse_pdf_string_resolution() -> None: # Test with a valid string FQN pymupdf_str = Settings( parsing=ParsingSettings(parse_pdf="paperqa_pymupdf.parse_pdf_to_pages") ) assert pymupdf_str.parsing.parse_pdf == pymupdf_parse_pdf_to_pages assert ( pymupdf_str.model_dump(mode="json")["parsing"]["parse_pdf"] == "paperqa_pymupdf.reader.parse_pdf_to_pages" ) assert "parse_pdf" not in pymupdf_str.model_dump()["parsing"] # Test another valid string FQN pypdf_str = Settings( parsing=ParsingSettings(parse_pdf="paperqa_pypdf.parse_pdf_to_pages") ) assert pypdf_str.parsing.parse_pdf == pypdf_parse_pdf_to_pages assert ( pypdf_str.model_dump(mode="json")["parsing"]["parse_pdf"] == "paperqa_pypdf.reader.parse_pdf_to_pages" ) assert "parse_pdf" not in pypdf_str.model_dump()["parsing"] # Test directly passing a normal parser pymupdf_fn = Settings(parsing=ParsingSettings(parse_pdf=pymupdf_parse_pdf_to_pages)) assert pymupdf_fn.parsing.parse_pdf == pymupdf_parse_pdf_to_pages assert ( pymupdf_fn.model_dump(mode="json")["parsing"]["parse_pdf"] == "paperqa_pymupdf.reader.parse_pdf_to_pages" ) assert "parse_pdf" not in pymupdf_fn.model_dump()["parsing"] # Test directly passing a lambda parser lambda_fn = Settings(parsing=ParsingSettings(parse_pdf=TEST_STUB_LAMBDA)) assert lambda_fn.parsing.parse_pdf == TEST_STUB_LAMBDA assert "parse_pdf" not in lambda_fn.model_dump(mode="json")["parsing"] assert "parse_pdf" not in lambda_fn.model_dump()["parsing"] # Test directly passing a functools partial parser partial_fn = Settings(parsing=ParsingSettings(parse_pdf=TEST_STUB_PARTIAL)) assert partial_fn.parsing.parse_pdf == TEST_STUB_PARTIAL assert "parse_pdf" not in partial_fn.model_dump(mode="json")["parsing"] assert "parse_pdf" not in partial_fn.model_dump()["parsing"] # Test a nonexistent FQN with pytest.raises(ValueError, match="Failed to locate"): Settings(parsing=ParsingSettings(parse_pdf="nonexistent.module.function")) # Test a valid FQN that is not a parser with pytest.raises(TypeError, match="not a PDF parser"): Settings(parsing=ParsingSettings(parse_pdf="os.path.sep")) @pytest.mark.asyncio @pytest.mark.parametrize("multimodal", [False, True]) async def test_reader_config_propagation(stub_data_dir: Path, multimodal: bool) -> None: settings = Settings( parsing=ParsingSettings( reader_config={"chunk_chars": 2000, "overlap": 50, "dpi": 144}, multimodal=multimodal, ) ) docs = Docs() with ( patch( "paperqa.docs.read_doc", side_effect=RuntimeError("sentinel") ) as mock_read_doc, pytest.raises(RuntimeError, match="sentinel"), ): await docs.aadd( stub_data_dir / "paper.pdf", citation="Wellawatte et al, XAI Review, 2023", # Skip citation inference doi="10.1021/acs.jctc.2c01235", # Skip DOI inference title="A Perspective on Explanations of Molecular Prediction Models", # Skip title inference settings=settings, ) mock_read_doc.assert_awaited_once() assert mock_read_doc.call_args.kwargs["chunk_chars"] == 2000 assert mock_read_doc.call_args.kwargs["overlap"] == 50 assert mock_read_doc.call_args.kwargs["parse_media"] == multimodal assert mock_read_doc.call_args.kwargs["dpi"] == 144 @pytest.mark.asyncio @pytest.mark.parametrize( ("filename", "query"), [ ("dummy.docx", "What is the RAG system?"), ("dummy_jap.docx", "What is the RAG system?"), ("dummy.pptx", "What is the RAG system?"), ("dummy.xlsx", "What is the price of a laptop?"), ], ) async def test_parse_office_doc(stub_data_dir: Path, filename: str, query: str) -> None: docs = Docs() settings = Settings( llm="gemini/gemini-2.5-flash", embedding="gemini/gemini-embedding-001", summary_llm="gemini/gemini-2.5-flash", agent={"agent_llm": "gemini/gemini-2.5-flash"}, parsing=ParsingSettings(use_doc_details=False), ) docname = await docs.aadd( stub_data_dir / filename, citation="dummy citation", docname=filename, settings=settings, ) assert docname is not None assert docs.texts session = await docs.aquery(query, settings=settings) assert session.used_contexts assert len(session.answer) > 10, "Expected an answer" assert CANNOT_ANSWER_PHRASE not in session.answer, "Expected the system to be sure" def test_text_comparison() -> None: doc = Doc(docname="test", citation="test", dockey="test") media1 = ParsedMedia(index=0, data=b"image_data_1") media2 = ParsedMedia(index=1, data=b"image_data_2") # Test equality and hashing without media text_no_media1 = Text(text="Hello", name="chunk1", doc=doc) text_no_media2 = Text(text="Hello", name="chunk1", doc=doc) assert text_no_media1 == text_no_media2 assert hash(text_no_media1) == hash(text_no_media2) # Test equality and hashing with media # First with same media text_with_media1 = Text(text="Hello", name="chunk1", doc=doc, media=[media1]) text_with_media2 = Text(text="Hello", name="chunk1", doc=doc, media=[media1]) assert text_with_media1 == text_with_media2 assert hash(text_with_media1) == hash(text_with_media2) # Next with different media text_diff_media = Text(text="Hello", name="chunk1", doc=doc, media=[media2]) assert text_with_media1 != text_diff_media assert hash(text_with_media1) != hash(text_diff_media) # Test that media matters for equality and set storage assert text_with_media1 != text_no_media1 assert hash(text_with_media1) != hash(text_no_media1) assert len({text_with_media1, text_with_media2, text_diff_media}) == 2 # Test with Pydantic extras text_with_extra1 = Text(text="Hello", name="chunk1", doc=doc, custom_field="value1") assert ( text_with_extra1 != text_no_media1 ), "Presence of an extra should not be equal" assert hash(text_with_extra1) != hash(text_no_media1) text_with_extra2 = Text(text="Hello", name="chunk1", doc=doc, custom_field="value1") assert text_with_extra1 == text_with_extra2 assert hash(text_with_extra1) == hash(text_with_extra2) text_with_extra_diff = Text( text="Hello", name="chunk1", doc=doc, custom_field="value2" ) assert ( text_with_extra1 != text_with_extra_diff ), "Different extra values should not be equal" assert hash(text_with_extra1) != hash(text_with_extra_diff) text_with_extra_other = Text( text="Hello", name="chunk1", doc=doc, other_custom_field="value1" ) assert ( text_with_extra1 != text_with_extra_other ), "Different extra keys should not be equal" assert hash(text_with_extra1) != hash(text_with_extra_other) text_with_unhashable_extra = Text( text="Hello", name="chunk1", doc=doc, unhashable_field=["a", "list"] ) with pytest.raises(NotImplementedError, match="unhashable extras"): hash(text_with_unhashable_extra) def test_context_comparison() -> None: text1 = Text( name="text1", text="Sample text content", doc=Doc(docname="test_doc", citation="Test Doc, 2025", dockey="key1"), ) text2 = Text( name="text2", text="Different text content", doc=Doc(docname="other_doc", citation="Other Doc, 2025", dockey="key2"), ) # Identical contexts should be equal context_base = Context( context="This is a test context", question="What is the test?", text=text1, score=5, ) context_none_question = Context( context="This is a test context", question=None, text=text1, score=5 ) context_base_identical = Context( context="This is a test context", question="What is the test?", text=text1, score=5, ) assert context_base == context_base_identical, "Identical contexts should be equal" assert hash(context_base) == hash( context_base_identical ), "Identical contexts should have same hash" context_none_question_identical = Context( context="This is a test context", question=None, text=text1, score=5 ) assert ( context_none_question == context_none_question_identical ), "Identical contexts should be equal" assert hash(context_none_question) == hash( context_none_question_identical ), "Identical contexts should have same hash" # Different context text should make contexts unequal context_diff_context = Context( context="Different context text", question="What is the test?", text=text1, score=5, ) assert ( context_base != context_diff_context ), "Different context text should make contexts unequal" assert hash(context_base) != hash( context_diff_context ), "Different context text should have different hashes" # Different questions should make contexts unequal context_diff_question = Context( context="This is a test context", question="Different question?", text=text1, score=5, ) assert ( context_base != context_diff_question ), "Different questions should make contexts unequal" assert hash(context_base) != hash( context_diff_question ), "Different questions should have different hashes" assert ( context_base != context_none_question ), "Different questions should make contexts unequal" # Different text objects should make contexts unequal context_diff_text = Context( context="This is a test context", question="What is the test?", text=text2, score=5, ) assert ( context_base != context_diff_text ), "Different text objects should make contexts unequal" assert hash(context_base) != hash( context_diff_text ), "Different text objects should have different hashes" # Different scores should make contexts unequal context_diff_score = Context( context="This is a test context", question="What is the test?", text=text1, score=3, ) assert ( context_base != context_diff_score ), "Different scores should make contexts unequal" assert hash(context_base) != hash( context_diff_score ), "Different scores should have different hashes" # Different IDs should make contexts unequal context_diff_id = Context( id="custom-id-1", context="This is a test context", question="What is the test?", text=text1, score=5, ) assert context_base != context_diff_id, "Different IDs should make contexts unequal" assert hash(context_base) != hash( context_diff_id ), "Different IDs should have different hashes" assert ( context_base != "This is a test context" ), "Different types should make contexts unequal" # Identical contexts with extras should be equal context_with_extras = Context( context="This is a test context", question="What is the test?", text=text1, score=5, author_name="John Doe", custom_field="value", ) context_with_extras_identical = Context( context="This is a test context", question="What is the test?", text=text1, score=5, author_name="John Doe", custom_field="value", ) assert ( context_with_extras == context_with_extras_identical ), "Contexts with identical extras should be equal" assert hash(context_with_extras) == hash( context_with_extras_identical ), "Contexts with identical extras should have same hash" # Extras should make contexts unequal assert context_base != context_with_extras, "Extras should make contexts unequal" assert hash(context_base) != hash( context_with_extras ), "Extras should have different hashes" # Different extra values should make contexts unequal context_diff_extras = Context( context="This is a test context", question="What is the test?", text=text1, score=5, author_name="Jane Smith", custom_field="value", ) assert ( context_with_extras != context_diff_extras ), "Contexts with different extra values should be unequal" assert hash(context_with_extras) != hash( context_diff_extras ), "Contexts with different extra values should have different hashes" # Different extras should make contexts unequal context_diff_extra_fields = Context( context="This is a test context", question="What is the test?", text=text1, score=5, author_name="John Doe", different_field="value", ) assert ( context_with_extras != context_diff_extra_fields ), "Contexts with different extras should be unequal" assert hash(context_with_extras) != hash( context_diff_extra_fields ), "Contexts with different extras should have different hashes" # Identical contexts with different ordered extras should be equal context_reordered_extras = Context( context="This is a test context", question="What is the test?", text=text1, score=5, custom_field="value", author_name="John Doe", # Reversed order from context_with_extras ) assert ( context_with_extras == context_reordered_extras ), "Contexts with extras in different order should be equal" assert hash(context_with_extras) == hash( context_reordered_extras ), "Contexts with extras in different order should have same hash" context_with_list_extras = Context( context="This is a test context", question="What is the test?", text=text1, score=5, tags=["tag1", "tag2"], ) assert ( context_base != context_with_list_extras ), "Different context text should make contexts unequal" assert hash(context_base) == hash(context_with_list_extras), ( "Since we discard extras that aren't hashable," "these should receive the same hash" ) assert ( context_with_extras != context_with_list_extras ), "Contexts with different extras should be unequal" assert hash(context_with_extras) != hash( context_with_list_extras ), "Contexts with different extras should have different hashes" ================================================ FILE: tests/test_utils.py ================================================ from paperqa.utils import citation_to_docname def test_citation_to_docname_acronym_title() -> None: citation = "CD47/SIRP\u03b1 axis: bridging innate and adaptive immunity, 2022" assert citation_to_docname(citation) == "CD472022" def test_citation_to_docname_non_text_fallback_is_deterministic() -> None: # Contrived edge-case input chosen to guarantee the final fallback branch: # - no TitleCase token (e.g., "Smith") # - no acronym token (e.g., "CD47") # This models malformed/placeholder citation text from extraction failures. citation = "___, n.d." first = citation_to_docname(citation) second = citation_to_docname(citation) assert first == second, ( "Expected deterministic fallback: identical malformed input should yield the " "same docname each call (regression guard against random/UUID-based suffixes)." ) assert first.startswith("Doc"), ( "Expected malformed citations to use the explicit final fallback format " "'Doc' (for example, Docc7acc74a)." )