學術文獻檢索技能

概述

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。

核心功能

🔍 強大的檢索能力

• 多資料庫整合：Semantic Scholar、Crossref、arXiv、PubMed
• 智慧查詢解析：自然語言、布林運算、欄位限定、短語搜尋
• 併發檢索：同時查詢多個數據庫，毫秒級響應
• 高階過濾：年份、引用數、期刊型別、開放獲取、語言等

📖 高階檢索特性

• 自然語言查詢
• 布林運算子 (AND, OR, NOT)
• 欄位限定搜尋 (title:, author:, year:)
• 範圍搜尋 (year:2020-2024, citations:>100)
• 萬用字元搜尋

🎯 精準的結果處理

• 智慧去重：基於DOI、標題、作者等多維度去重
• 多維度排序：引用數、年份、相關性、影響力、趨勢
• 高階過濾：（期刊、開放獲取、文獻型別）
• 結果豐富：自動補充後設資料、計算影響力指標
• 質量評分：綜合評分系統，提供最佳結果

💬 豐富的輸出格式

• Markdown：適合閱讀和筆記
• JSON：適合程式處理
• CSV/Excel：適合資料分析和匯入
• BibTeX/RIS：適合參考文獻管理
• HTML/XML：適合網頁展示和資料交換

⚡ 效能最佳化

• 多級快取：記憶體、磁碟、分散式快取
• 智慧重試：自動處理速率限制和網路錯誤
• 漸進式載入：快速返回第一批結果
• 請求合併：減少API呼叫次數

支援的資料庫

使用示例

基本檢索

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())

高階檢索

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"
}

作為庫使用

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")

引數說明

查詢引數

輸出引數

配置說明

環境變數

# 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"

配置檔案

小蔥技能7w4.net持續更新中。

複製 config.example.yaml 為 config.yaml 並修改配置。

錯誤處理

• 網路錯誤：自動重試，提供降級方案
• API限制：智慧退避，多API金鑰輪換
• 無效查詢：提供修正建議
• 無結果：提供擴充套件搜尋建議

許可證

MIT License

安全與隱私

資料流向

• 檢索查詢會發送到第三方API：Semantic Scholar、Crossref、PubMed、arXiv
• 搜尋關鍵詞和論文後設資料會被髮送到這些服務

建議

• 使用虛擬環境執行：python -m venv venv && source venv/bin/activate
• 設定自己的 API 金鑰以使用您的憑證
• 預設使用 openclaw@example.com 作為 Crossref 郵箱
• 快取目錄：~/.cache/openclaw/literature

隱私

• 如需高隱私保護，避免使用預設憑證
• 可在程式碼中審查網路請求目的地

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。