| name | qinyan-paper-search |
| description | 沁言学术文献检索 - 支持从 Google Scholar、万方(Wanfang)、PubMed、ArXiv 四大学术数据库检索文献。智能选择检索策略:中文优先万方、英文优先Google Scholar、医学类优先PubMed、理工计算机类优先ArXiv。使用沁言学术OpenAPI。触发词:文献检索、论文搜索、搜索论文、查找文献、paper search、find papers、search literature |
沁言学术 - 文献检索
概述
本技能通过沁言学术OpenAPI,支持从 Google Scholar、万方(Wanfang)、PubMed、ArXiv 四大学术数据库进行文献检索。根据用户查询的语言和学科领域,智能选择最优检索策略。
学术诚信声明: 所有检索结果均来自真实学术数据库,严禁捏造或猜测文献信息。如检索结果不完整,应如实告知用户。
前置条件
使用前请确保:
- 已设置
QINYAN_API_KEY 环境变量(前往 https://platform.qinyanai.com/ 申请)
- 环境中可用
curl 和 python3
export QINYAN_API_KEY="your-api-key-here"
智能检索策略
收到用户的检索请求后,请按以下策略选择数据源:
语言策略
- 中文查询:优先使用 万方(Wanfang),可同时检索 Google Scholar
- 英文查询:优先使用 Google Scholar,可同时检索其他英文数据库
学科策略
- 医学/生物医学/生命科学:优先使用 PubMed(不支持中文query,需翻译为英文)
- 计算机科学/理工/数学/物理:优先使用 ArXiv(不支持中文query,需翻译为英文)
- 社科/人文/综合:优先使用 Google Scholar 或 万方
重要提醒
- PubMed 和 ArXiv 不支持中文检索:如用户使用中文关键词且需检索这两个数据库,必须先将查询词翻译为准确的英文学术术语,再发起检索
- 可同时检索多个数据库以获取更全面的结果
- 向用户说明实际使用了哪些数据库进行检索
使用方法
通过 scripts/search.sh 脚本调用API,指定数据源和检索参数:
bash scripts/search.sh <source> '<json_payload>'
其中 <source> 为:google | wanfang | pubmed | arxiv
各数据库参数说明
Google Scholar
bash scripts/search.sh google '{"query": "deep learning", "max_results": 20, "offset": 0, "date_from": "2020", "date_to": "2025", "author": "Hinton", "journal": "Nature", "language": "english"}'
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|
| query | string | 是 | 检索关键词,支持布尔表达式(1-300字符) |
| max_results | int | 否(默认20) | 返回数量,最大20 |
| offset | int | 否(默认0) | 分页偏移量 |
| date_from | string | 否 | 起始年份,如 "2020" |
| date_to | string | 否 | 截止年份,如 "2025" |
| author | string | 否 | 按作者筛选 |
| journal | string | 否 | 按期刊筛选 |
| language | string | 否 | "english" 或 "中文",留空不限 |
万方(Wanfang)
bash scripts/search.sh wanfang '{"query": "人工智能 教育", "max_results": 50, "date_from": "2020", "date_to": "2025"}'
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|
| query | string | 是 | 检索关键词,支持中英文(1-300字符) |
| max_results | int | 否(默认50) | 返回数量,1-100 |
| date_from | string | 否 | 起始年份 |
| date_to | string | 否 | 截止年份 |
PubMed
bash scripts/search.sh pubmed '{"query": "cancer immunotherapy", "max_results": 50, "offset": 0, "date_from": "2020", "date_to": "2025"}'
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|
| query | string | 是 | 检索关键词,支持PubMed查询语法(1-300字符,仅英文) |
| max_results | int | 否(默认50) | 返回数量,1-200 |
| offset | int | 否(默认0) | 分页偏移量 |
| date_from | string | 否 | 起始日期,"YYYY" 或 "YYYYMMDD" |
| date_to | string | 否 | 截止日期,"YYYY" 或 "YYYYMMDD" |
ArXiv
bash scripts/search.sh arxiv '{"query": "transformer attention", "max_results": 50, "offset": 0, "date_from": "2020", "date_to": "2025", "author": "Vaswani"}'
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|
| query | string | 是 | 检索关键词,支持ArXiv查询语法(1-300字符,仅英文) |
| max_results | int | 否(默认50) | 返回数量,1-100 |
| offset | int | 否(默认0) | 分页偏移量 |
| date_from | string | 否 | 起始日期 |
| date_to | string | 否 | 截止日期 |
| author | string | 否 | 按作者筛选 |
输出格式
检索结果以结构化方式呈现给用户:
- 说明检索策略:告知用户选择了哪些数据库及原因
- 结果列表:每条文献包含:
- 标题(加粗)
- 作者列表
- 发表年份 / 期刊或来源
- 摘要(适当截断)
- DOI链接(如有)
- PDF链接(如有)
- 数据来源标注
- 结果统计:总计检索到多少条结果
示例工作流
用户输入中文查询
用户: 帮我检索关于"深度学习在医学影像中的应用"的文献
- 识别为中文查询 + 医学领域
- 将查询翻译为英文: "deep learning medical imaging applications"
- 优先检索 万方(中文文献)和 PubMed(英文医学文献)
- 整合结果返回用户
用户输入英文查询
用户: Search papers about "large language models for code generation"
- 识别为英文查询 + 计算机领域
- 优先检索 Google Scholar 和 ArXiv
- 整合结果返回用户