bohrium-paper-search

name	bohrium-paper-search
description	Search academic papers and patents via open.bohrium.com RAG engine. Use when: user asks about searching/finding academic papers, literature review, patent search, or technical survey using keywords or natural language questions. NOT for: knowledge base management, file management, or dataset operations.

SKILL: Bohrium 论文与专利搜索

概述

通过 Bohrium RAG 搜索引擎进行学术论文和专利检索。基于关键词匹配 + 语义理解，支持自然语言问题描述、时间范围限定、JCR 分区/数据库筛选和 AI 重排序。

支持的搜索类型：

类型	端点	语料库
英文文献	/openapi/v2/paper/rag/pass/keyword	英文学术论文（题目、摘要、语料、图片）
专利	/openapi/v2/paper/rag/pass/patent	全球专利（含分类号、专利权人筛选）

适用场景： 文献综述、技术调研、方法对比、趋势分析。

无 CLI 支持 — 全部通过 HTTP API 操作。

认证配置

BOHR_ACCESS_KEY 从 OpenClaw 配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json 中读取：

"bohrium-paper-search": {
  "enabled": true,
  "apiKey": "YOUR_BOHR_ACCESS_KEY",
  "env": {
    "BOHR_ACCESS_KEY": "YOUR_BOHR_ACCESS_KEY"
  }
}

OpenClaw 会自动将 env.BOHR_ACCESS_KEY 注入到运行环境。

通用代码模板

import os, requests

AK = os.environ.get("BOHR_ACCESS_KEY", "")
BASE = "https://open.bohrium.com"
PAPER_BASE = f"{BASE}/openapi/v2/paper"
HEADERS_JSON = {"Authorization": f"Bearer {AK}", "Content-Type": "application/json"}

---

英文文献搜索

基本搜索

r = requests.post(f"{PAPER_BASE}/rag/pass/keyword", headers=HEADERS_JSON, json={
    "words": ["deep learning", "molecular dynamics"],
    "question": "How to use deep learning for molecular dynamics simulation?",
    "startTime": "",
    "endTime": "",
    "pageSize": 10
})
data = r.json()
print(f"Found {len(data['data'])} papers")
for p in data["data"]:
    print(f"  [{p['doi']}] {p['enName']}")
    print(f"    Journal: {p.get('publicationEnName', '')}, IF: {p.get('impactFactor', 0)}")
    print(f"    Date: {p['coverDateStart']}, Citations: {p['citationNums']}")

高级搜索（时间范围 + JCR 分区 + 数据库 + type）

r = requests.post(f"{PAPER_BASE}/rag/pass/keyword", headers=HEADERS_JSON, json={
    "words": ["deep learning", "protein structure"],
    "question": "deep learning protein structure prediction",
    "type": 1,                          # 搜索版本：0=普通, 1=加强版
    "startTime": "2024-01-01",          # 起始日期 YYYY-MM-DD
    "endTime": "2025-01-01",            # 截止日期
    "jcrZones": ["Q1", "Q2"],           # JCR 分区筛选
    "includeDbs": ["SCI"],              # 数据库筛选
    "areaIds": [],                      # 领域 ID（可选）
    "publicationIds": [],               # 期刊 ID（可选）
    "pageSize": 20
})

请求参数

参数	类型	必填	说明
words	string[]	是	关键词列表，建议 3-8 个英文术语
question	string	是	研究问题的自然语言描述
type	integer	否	keyword 接口搜索版本，仅支持 0=普通、1=加强版
startTime	string	否	起始日期 YYYY-MM-DD，空字符串表示不限
endTime	string	否	截止日期 YYYY-MM-DD
jcrZones	string[]	否	JCR 分区筛选，如 ["Q1","Q2"]
includeDbs	string[]	否	数据库筛选，如 ["SCI","SSCI"]
areaIds	string[]	否	领域 ID
publicationIds	number[]	否	期刊 ID
subjectIds	number[]	否	主题 ID
pageSize	integer	是	返回数量，1-100，默认 50

返回字段

字段	说明
code	0=成功
message	状态消息
data[]	论文列表
data[].doi	DOI
data[].paperId	论文 ID
data[].enName	英文标题
data[].zhName	中文标题
data[].enAbstract	英文摘要
data[].zhAbstract	中文摘要
data[].authors	作者列表
data[].coverDateStart	发表日期
data[].publicationEnName	期刊英文名
data[].publicationCover	期刊封面 URL
data[].impactFactor	影响因子
data[].citationNums	被引次数
data[].popularity	热度
data[].pieces	相关语料片段
data[].figures[]	相关图片（含 figureId, imageUrl, enExplain）
data[].languageType	0=英文

---

专利搜索

r = requests.post(f"{PAPER_BASE}/rag/pass/patent", headers=HEADERS_JSON, json={
    "type": 1,
    "words": ["neural network"],
    "question": "neural network",
    "pageSize": 5
})
data = r.json()
for p in data["data"]:
    print(f"  Patent: {p}")

注意: keyword 搜索的 type 仅支持 0（普通）、1（加强版）；patent 搜索的 type 支持 0、1、2。

专利请求参数

参数	类型	必填	说明
type	integer	否	专利搜索版本，仅支持 0、1、2
words	string[]	是	关键词列表
question	string	是	检索问题或关键词描述
pageSize	integer	是	每页数量

专利返回字段

返回结构是 dict；专利结果列表在 data[]，顶层通常包含 code、data、message、trace_id 等字段。

---

搜索技巧

关键词选择

# GOOD: 3-8 个专业术语
words = ["molecular dynamics", "force field", "deep potential", "neural network"]

# BAD: 太笼统
words = ["science", "research"]

结合 question 提升相关性

words 用于精确关键词匹配，question 用于语义理解。两者结合效果最佳，英文文献 keyword 搜索和专利搜索都适用：

{
    "words": ["GNN", "molecular property", "prediction"],
    "question": "How do graph neural networks predict molecular properties?",
    "pageSize": 20
}

限定高质量期刊

{
    "words": ["..."],
    "question": "...",
    "jcrZones": ["Q1"],          # 只看 Q1 期刊
    "includeDbs": ["SCI"],       # 只看 SCI 收录
    "startTime": "2023-01-01",   # 近两年
    "endTime": "2025-12-31"
}

---

curl 示例

AK="$BOHR_ACCESS_KEY"
BASE="https://open.bohrium.com"
PAPER_BASE="$BASE/openapi/v2/paper"

# 英文文献搜索
curl -s -X POST "$PAPER_BASE/rag/pass/keyword" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AK" \
  -d '{"words":["deep learning","protein"],"question":"deep learning protein structure prediction","type":1,"startTime":"2024-01-01","endTime":"2025-01-01","jcrZones":["Q1"],"pageSize":5}'

# 专利搜索
curl -s -X POST "$PAPER_BASE/rag/pass/patent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AK" \
  -d '{"type":1,"words":["neural network"],"question":"neural network","pageSize":5}'

---

常见问题

问题	原因	解决
code 非 0	请求参数错误	检查 message 字段获取错误详情
401 Unauthorized	鉴权无效	确认 BOHR_ACCESS_KEY 正确
结果不相关	关键词太泛或 question 不够具体	使用 3-8 个专业术语 + 清晰的 question
返回为空	时间范围太窄或筛选条件过严	放宽 startTime/endTime 或去掉 jcrZones 限制
响应含多行 JSON	正常行为（streaming）	取第一行解析即可，或用 json.loads(response.text.split('\n')[0])
专利 pieces 为空	部分专利无语料索引	正常现象，可通过 abstracts 获取摘要内容