這是一個專注於學術文獻檢索的專業工具,集成了多個權威學術資料庫,提供全面、快速、準確的文獻檢索服務。支援多資料庫併發檢索、高階過濾、智慧排序和多種輸出格式。
7w4.net收錄了海量優質技能外掛。
| 資料庫 | 資料量 | 優勢領域 | 速率限制 |
|---|---|---|---|
| Semantic Scholar | 2.33億+ | AI、電腦科學、多學科 | 100請求/5分鐘(無認證) |
| Crossref | 1.4億+ | 期刊文章、官方DOI | 無限制(禮貌使用) |
| arXiv | 220萬+ | 預印本、計算機、物理、數學 | 無限制 |
| PubMed | 3500萬+ | 生物醫學、生命科學 | 10請求/秒 |
from agent import AcademicLiteratureSearchSkill
import asyncio
async def main():
skill = AcademicLiteratureSearchSkill()
params = {
"query": "deep learning in medical imaging",
"databases": ["semantic_scholar"],
"max_results": 10
}
result = await skill.execute(params)
print(result["results"])
asyncio.run(main())
params = {
"query": "attention mechanism AND transformer",
"databases": ["semantic_scholar", "crossref"],
"year_range": "2020-2024",
"max_results": 100,
"sort_by": "citations",
"min_citations": 50,
"open_access_only": True,
"output_format": "markdown"
}
from agent import LiteratureSearchEngine
async def search():
async with LiteratureSearchEngine() as engine:
papers = await engine.search(
query="reinforcement learning",
databases=["semantic_scholar", "arxiv"],
max_results=20
)
for paper in papers:
print(f"{paper.title} - {paper.citation_count} citations")
| 引數 | 型別 | 預設值 | 說明 |
|---|---|---|---|
| query | string | 必需 | 檢索查詢字串 |
| databases | array | ["semantic_scholar", "crossref"] | 使用的資料庫列表 |
| max_results | integer | 50 | 最大返回數量 (1-1000) |
| year_range | string | - | 年份範圍,如 "2020-2024" |
| sort_by | string | "relevance" | 排序方式 |
| sort_order | string | "desc" | 排序順序 (asc/desc) |
| open_access_only | boolean | false | 僅開放獲取文獻 |
| min_citations | integer | - | 最小引用數 |
| venue_filter | array | - | 期刊/會議過濾 |
| 引數 | 型別 | 預設值 | 說明 |
|---|---|---|---|
| output_format | string | "markdown" | 輸出格式 |
| output_file | string | - | 輸出檔案路徑 |
| interactive | boolean | false | 互動式模式 |
| verbose | boolean | false | 詳細輸出 |
| cache | boolean | true | 啟用快取 |
| save_results | boolean | false | 儲存結果到檔案 |
# API 金鑰(可選,不設定也可執行,但建議設定自己的金鑰)
# 獲取方式:
# - Semantic Scholar: https://www.semanticscholar.org/product/api
# - PubMed: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/account/
SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY="your_key_here"
CROSSREF_API_EMAIL="your_email@example.com"
PUBMED_API_KEY="your_key_here"
複製 config.example.yaml 為 config.yaml 並修改配置。
MIT License
python -m venv venv && source venv/bin/activate這是一款質量較高的學術文獻檢索工具,功能豐富且文件完善。它能同時搜尋多個權威資料庫,支援靈活的條件過濾和多種輸出格式,使用體驗友好。優勢在於多庫併發檢索和多格式匯出,但依賴外部 API 意味著需要網路連線且受限於第三方服務限制;部分高階功能(如互動模式)的實現細節未被文件突出;缺少自動化測試可能影響長期維護穩定性。總體而言,對於需要進行學術文獻調研的使用者,這是一個值得推薦的工具。