Quickstart¶
De una ecuación de búsqueda a un GraphML, sin escribir código.
El hilo: 5 pasos para no repetir tu related work de memoria¶
Cuando escribís el related work de memoria, repetís los papers que ya conocés y dejás afuera —sin querer— los que no. bib2graph existe para romper ese sesgo: convierte tu búsqueda en un corpus, redes de citación y un orden de lectura con procedencia. Te lleva hasta la lectura y se detiene ahí; la interpretación y la escritura quedan tuyas.
El ciclo de comandos que ves abajo es este hilo, paso a paso:
- Lista ingenua → barrido. Partís de tu ecuación de búsqueda y sembrás un
primer corpus (
seed). Después lo expandís siguiendo las citaciones, para que entren los papers que tu búsqueda inicial no vio (chain). - Puntos ciegos. El barrido trae candidatos que no estaban en tu lista mental. Esos son, justamente, los que tendías a olvidar.
- Curás vos. Aceptás o rechazás cada candidato con criterios explícitos
(
curate). Vos decidís qué entra; bib2graph solo te da la estructura. - Lectura dirigida. Construís las redes (
build) y pedís el orden de lectura: los papers más centrales primero (read top). No leés al azar ni de memoria: leés por estructura. - Escritura narrativa. Con el corpus, las redes y el orden de lectura en la mano, escribís tu revisión. Ese paso es tuyo — bib2graph no interpreta ni redacta por vos.
Las Guías desarrollan cada paso en detalle. Lo que sigue es la versión mínima para verlo funcionar de punta a punta.
Antes de empezar: conseguí tu API key de OpenAlex¶
bib2graph siembra el corpus desde OpenAlex. Funciona sin
credenciales (el polite pool), pero para cualquier trabajo real conviene una API key
gratuita: desde 2026 OpenAlex usa un modelo de créditos, y sin key el tier gratis
(~100 créditos/día) se agota rápido y empezás a ver errores 429 (rate limit) en pleno
forrajeo. La key sube el límite y evita esos cortes.
1. Conseguí la key (gratis). Pedila en openalex.org/pricing (o desde tu cuenta de OpenAlex). Es opcional pero recomendada.
2. Configurala como variable de entorno. bib2graph la lee de OPENALEX_API_KEY:
3. Declará tu email para el polite pool. Independiente de la key, pasá --email tu@correo.org
a los comandos que pegan a OpenAlex (seed, chain, build): mueve tus peticiones al polite
pool de OpenAlex, con un límite más sano. No es un secreto (es un identificador de cortesía).
¿Sin key?
Podés hacer el Quickstart sin key para probar. Si ves un error 429 (Too Many Requests),
es la señal de que necesitás configurar OPENALEX_API_KEY (y/o --email).
Desde el CLI¶
1. ...b2g export --format graphmlExportadas a ./exports/*.graphml
Pasaste de una ecuación a un corpus curado, redes en GraphML y un orden de lectura, sin escribir código. Lo que hagas con esa lectura —el paso 5, la escritura— es tuyo.
Cada comando acepta --json para orquestarlo desde scripts o agentes. Para la
lista completa de comandos y opciones, corré b2g --help o mirá la
referencia del CLI b2g.
Una carpeta por investigación
b2g init crea una carpeta autocontenida con tu corpus, tus redes y tus
exports adentro. Corré el resto de los comandos dentro de esa carpeta
(por eso el cd después de init): así cada investigación queda separada y
todo lo que generás se guarda junto.
Desde Python¶
from pathlib import Path
from bib2graph import OpenAlexSource, DuckDBStore, Networks, GraphMLExporter
# email = polite pool; api_key se toma de OPENALEX_API_KEY si no se pasa
corpus = OpenAlexSource(email="tu@correo.org").seed('"unequal ecological exchange"').corpus
store = DuckDBStore(Path("biblioteca.duckdb"))
store.persist(corpus)
for red in Networks.quick(store.load()):
GraphMLExporter().export(red.graph, red.metrics, out_dir=Path(f"redes/{red.spec.kind}"))
Siguiente paso¶
- Profundizá en flujos concretos en las Guías.
- Entendé el modelo por dentro en Arquitectura.