ARTICLE · 986563
用AI画论文流程图,我换了3种工具才满意
用AI画论文流程图,我换了3种工具才满意最近正在写一篇关于RAG的论文，里面有一张算法的流程图，心里已经有了一个大致的想法，先用手绘出来。 
扔给GPT Image，使用了下面的提示词： 等了1分钟，第一个图出来。 
并不太符合我的想法，追加提示词： 这一次大概是我想要的样子： 
但放在论文里并不合适，需要使用黑白的线框图，让GPT转换了一下，是下面的样子。 
刚才的提示词，汇总起来扔给纳米香蕉（Nano Banana），产生的图更符合我的心意。 
能否用程序生成这张图呢？我让claude code根据这张图，写了一个python程序，它用matplotlib复刻出来了下面这张图。LLM那个大脑的图标变成了救生圈。文件夹也变得非常难看。 
问了一下GPT，画这种图一般用什么实现比较好，GPT推荐了SVG。 让Claude Code编程画SVG，燃烧了一些token之后，最后打磨出来这张： 
最近有一个比较火的github项目archify（几天32k star），可以画架构图，我试着让它画了一张，效果并不理想。 
但它的强项并不在生成静态的线框图，而是理解你的代码仓库，生成架构图。 安装好技能后，我使用官方给的一套提示词： 直接生成了项目的主体架构图： 
如果对某个流程不理解，还可以让它生成某个细节的子图，非常方便。比阅读文字和代码更容易理解。 小结 论文里的图一般是灰度的线条图，字体一般用宋体或黑体，英文用New Roman或Arial，线条粗细保持一致，字体要排版后看得清。 首先自己得有一个大概的思路，用 GPT Image 可以快速出一张效果图，感觉banana确实挺强大，基本上一把就能满足要求。 matplotlib 画这种流程图并不太合适，可以让claude code直接写程序生成SVG，得花点时间烧token慢慢调。 archify 可以解读代码库生成架构图，方便理解AI生成的代码逻辑，流程图并不太美观，并不适合直接放在论文里。 设置一个好用、够用的claude code状态栏 2011年-2025年的读书笔记V5.0，91篇，PDF打包拿走
我画了一个rag流程图，仅供参考，里面有我的L1、L2、L3的相关改进，docx/pdf入库，与地震项目主数据列表进行proj-id匹配，入sqlite，chunk里按文件目录层级进行chunking，入lancedb。 检索生成： 问题，匹配得到一个项目列表，从lancedb里过滤相关chunk，召回。rerank精排50条，加入每个文档的关键信息，一起送llm，得到回答。 生成线框图，16:9，横版。
入库和索引在下层，先清洗与标准化，再项目主数据匹配，入sqlite，再chunking，向量化入库（lancedb)。 上层是检索生成，横着排几个步骤。
分析这个仓库，然后使用 archify 生成一张高层运行时架构图。
只保留 8–12 个核心组件，突出一条主要路径，并标出外部依赖与信任边界。
辅助信息放进说明卡片，不要继续增加连线。