qinyan-paper-search

沁言学术 - 文献検索

概要

このスキルは、沁言学术OpenAPIを通じて、Google Scholar、万方(Wanfang)、PubMed、ArXivの4つの学術データベースから文献を検索できます。ユーザーのクエリの言語と学問分野に応じて、最適な検索戦略を自動的に選択します。

学術倫理に関する声明： 検索結果はすべて実際の学術データベースに由来します。文献情報の捏造や推測は厳禁です。検索結果が不完全な場合は、その旨を正直にユーザーに伝えてください。

前提条件

使用する前に、以下を確認してください。

1. QINYAN_API_KEY 環境変数が設定されていること（https://platform.qinyanai.com/ から申請してください）
2. 環境で curl と python3 を使用できること

export QINYAN_API_KEY="your-api-key-here"

スマート検索戦略

ユーザーから検索依頼を受けたら、以下の戦略に従ってデータソースを選択してください。

言語別の戦略

• 中国語のクエリ：万方(Wanfang) を優先し、Google Scholarも同時に検索できます
• 英語のクエリ：Google Scholar を優先し、他の英語データベースも同時に検索できます

学問分野別の戦略

• 医学／生物医学／生命科学：PubMed を優先します（中国語のクエリには対応していないため、英語に翻訳する必要があります）
• コンピューターサイエンス／理工学／数学／物理学：ArXiv を優先します（中国語のクエリには対応していないため、英語に翻訳する必要があります）
• 社会科学／人文科学／総合分野：Google Scholar または 万方 を優先します

重要な注意事項

• PubMed と ArXiv は中国語での検索に対応していません：ユーザーが中国語のキーワードを使用し、これらのデータベースを検索する必要がある場合は、まずクエリを正確な英語の学術用語に翻訳してから検索してください
• より幅広い結果を得るため、複数のデータベースを同時に検索できます
• 実際に使用したデータベースをユーザーに伝えてください

使用方法

scripts/search.sh スクリプトを通じてAPIを呼び出し、データソースと検索パラメーターを指定します。

bash scripts/search.sh <source> '<json_payload>'

ここで、<source> は google | wanfang | pubmed | arxiv です。

各データベースのパラメーターの説明

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"}'

パラメーター	型	必須	説明
query	string	はい	検索キーワード。ブール式に対応（1～300文字）
max_results	int	いいえ（デフォルト20）	返す件数。最大20
offset	int	いいえ（デフォルト0）	ページネーションのオフセット
date_from	string	いいえ	開始年。例："2020"
date_to	string	いいえ	終了年。例："2025"
author	string	いいえ	著者で絞り込み
journal	string	いいえ	学術誌で絞り込み
language	string	いいえ	"english" または "中文"。空欄の場合は制限なし

万方(Wanfang)

bash scripts/search.sh wanfang '{"query": "人工智能 教育", "max_results": 50, "date_from": "2020", "date_to": "2025"}'

パラメーター	型	必須	説明
query	string	はい	検索キーワード。中国語と英語に対応（1～300文字）
max_results	int	いいえ（デフォルト50）	返す件数。1～100
date_from	string	いいえ	開始年
date_to	string	いいえ	終了年

PubMed

bash scripts/search.sh pubmed '{"query": "cancer immunotherapy", "max_results": 50, "offset": 0, "date_from": "2020", "date_to": "2025"}'

パラメーター	型	必須	説明
query	string	はい	検索キーワード。PubMed検索構文に対応（1～300文字、英語のみ）
max_results	int	いいえ（デフォルト50）	返す件数。1～200
offset	int	いいえ（デフォルト0）	ページネーションのオフセット
date_from	string	いいえ	開始日。"YYYY" または "YYYYMMDD"
date_to	string	いいえ	終了日。"YYYY" または "YYYYMMDD"

ArXiv

bash scripts/search.sh arxiv '{"query": "transformer attention", "max_results": 50, "offset": 0, "date_from": "2020", "date_to": "2025", "author": "Vaswani"}'

パラメーター	型	必須	説明
query	string	はい	検索キーワード。ArXiv検索構文に対応（1～300文字、英語のみ）
max_results	int	いいえ（デフォルト50）	返す件数。1～100
offset	int	いいえ（デフォルト0）	ページネーションのオフセット
date_from	string	いいえ	開始日
date_to	string	いいえ	終了日
author	string	いいえ	著者で絞り込み

出力形式

検索結果は、以下のように構造化してユーザーに提示します。

1. 検索戦略の説明：選択したデータベースとその理由をユーザーに伝えます
2. 結果一覧：各文献には以下を含めます。
   • タイトル（太字）
   • 著者一覧
   • 出版年／学術誌または出典
   • 要約（適宜省略）
   • DOIリンク（ある場合）
   • PDFリンク（ある場合）
   • データソースの表示
3. 検索結果の統計：検索した結果の総件数

ワークフローの例

ユーザーが中国語のクエリを入力

用户: 帮我检索关于"深度学习在医学影像中的应用"的文献

1. 中国語のクエリで、医学分野であると判定します
2. クエリを英語に翻訳します："deep learning medical imaging applications"
3. 万方（中国語文献）と PubMed（英語の医学文献）を優先して検索します
4. 結果を統合してユーザーに返します

ユーザーが英語のクエリを入力

用户: Search papers about "large language models for code generation"

1. 英語のクエリで、コンピューター分野であると判定します
2. Google Scholar と ArXiv を優先して検索します
3. 結果を統合してユーザーに返します