sii_hybrid_search - 混合搜索

概述

sii_hybrid_search 工具执行智能混合搜索，结合 SII 后端的网络搜索和认知库搜索。使用不同的查询策略：网络搜索使用自然语言，认知搜索使用关键词。具有高级相关性评分、全面的过滤选项和智能结果合并功能。

工具名称

• 内部名称: sii_hybrid_search
• 显示名称: SII Hybrid Search
• 图标: 搜索 (Search)

前置条件

使用此工具需要：

1. SII 账户：需要有效的 SII 账户
2. 环境变量：
   • SII_USERNAME: SII 用户名
   • SII_PASSWORD: SII 密码
   • SII_BASE_URL: SII 后端 URL（可选）

参数

可选参数（至少需要一个查询）

参数名	类型	默认值	说明
web_query	string	-	网络搜索的自然语言查询（例如："最新人工智能发展"）。使用描述性、对话式语言。如果不提供，将跳过网络搜索。
cognition_query	string	-	认知搜索的空格分隔关键词（例如："人工智能 发展 趋势"）。使用特定关键词，用空格分隔。如果不提供，将跳过认知搜索。
max_web_results	number	5	获取的最大网络搜索结果数（最大：10）
max_cognition_results	number	10	获取的最大认知结果数（最大：20）
result_limit	number	15	返回的最终合并结果的最大数量（最大：30）
cognition_sort	string	"hot"	认知的排序方法："latest"（最新）、"hot"（热门）、"most_liked"（最多点赞）
cognition_time_filter	string	"all"	认知的时间过滤："day"（一天）、"week"（一周）、"month"（一月）、"all"（全部）
cognition_topics	string[]	-	按主题过滤认知（例如：["AI", "Technology"]）
cognition_source_filter	string	-	认知的来源过滤（例如："arxiv"、"reddit"、"twitter"）
cognition_author_filter	string	-	认知的作者过滤

功能说明

1. 双重搜索：

   • 网络搜索：获取最新在线信息
   • 认知搜索：访问结构化知识库
   • 智能合并结果

2. 高级相关性评分：

   • 基于内容相关性
   • 考虑来源多样性
   • 智能排序算法

3. 全面过滤：

   • 时间范围过滤
   • 主题分类过滤
   • 来源和作者过滤

4. 结果合并：

   • 去重处理
   • 相关性排序
   • 来源多样性平衡

使用场景

• 需要同时获取网络和知识库信息
• 研究特定主题的全面信息
• 比较不同来源的观点
• 获取最新和历史信息的结合

使用示例

基本混合搜索

{
  "web_query": "最新人工智能发展",
  "cognition_query": "人工智能 发展 趋势"
}

仅网络搜索

{
  "web_query": "2024年科技新闻",
  "max_web_results": 10
}

仅认知搜索

{
  "cognition_query": "机器学习 算法 应用",
  "cognition_sort": "most_liked",
  "cognition_time_filter": "month"
}

高级过滤搜索

{
  "web_query": "深度学习最新研究",
  "cognition_query": "深度学习 神经网络",
  "cognition_topics": ["AI", "Machine Learning"],
  "cognition_source_filter": "arxiv",
  "cognition_time_filter": "week",
  "result_limit": 20
}

特定作者搜索

{
  "cognition_query": "transformer 架构",
  "cognition_author_filter": "research_team",
  "cognition_sort": "latest"
}

返回结果

工具返回一个包含以下字段的对象：

• llmContent: 格式化的搜索结果
• returnDisplay: 用户友好的显示信息
• summary: 操作摘要
• results: 合并后的结果数组

结果格式

每个结果包含：

{
  title: string;          // 标题
  content: string;        // 内容摘要
  source: string;         // 来源（web 或 cognition）
  url?: string;           // URL（如果有）
  relevance_score: number; // 相关性分数
  metadata?: object;      // 额外元数据
}

搜索策略

网络搜索查询

使用自然语言，描述性表达：

• ✅ "人工智能在医疗领域的最新应用"
• ✅ "如何使用 React Hooks 管理状态"
• ❌ "AI 医疗"（过于简短）

认知搜索查询

使用关键词，空格分隔：

• ✅ "人工智能 医疗 应用 案例"
• ✅ "React Hooks 状态管理"
• ❌ "如何使用 React Hooks"（过于口语化）

最佳实践

1. 组合使用两种搜索：

   • 获得更全面的结果
   • 平衡最新性和深度

2. 针对性查询：

   • 网络搜索：使用完整句子
   • 认知搜索：使用精确关键词

3. 合理设置结果数量：

   • 一般任务：5-10 个结果
   • 深度研究：15-20 个结果

4. 使用过滤器：

   • 时间过滤：获取最新信息
   • 主题过滤：聚焦特定领域
   • 来源过滤：获取权威信息

5. 检查结果质量：

   • 查看相关性分数
   • 验证来源可靠性
   • 交叉验证信息

性能考虑

1. 搜索时间：

   • 单一搜索：1-2 秒
   • 混合搜索：2-4 秒
   • 取决于结果数量

2. 结果质量：

   • 更多结果 ≠ 更好质量
   • 关注相关性分数
   • 使用过滤器提高精确度

3. API 限制：

   • 注意调用频率
   • 合理设置结果数量
   • 避免过度请求

错误处理

可能的错误情况：

1. 认证错误：

   • 缺少 SII 凭据
   • 认证失败

2. 查询错误：

   • 两个查询都为空
   • 查询格式不正确

3. 网络错误：

   • 连接失败
   • 超时

4. 结果错误：

   • 没有找到结果
   • 结果格式错误

与其他工具的集成

与 sii_web_fetch 结合

1. 使用 sii_hybrid_search 找到相关内容
2. 使用 sii_web_fetch 获取详细信息

与 sii_deep_research 结合

1. 使用 sii_hybrid_search 进行初步搜索
2. 使用 sii_deep_research 进行深度研究

与 sii_cognition_extract_upload 结合

1. 使用 sii_hybrid_search 找到有价值的内容
2. 使用 sii_cognition_extract_upload 保存到知识库

相关工具

• sii_web_search: 纯网络搜索
• sii_cognitions: 纯认知库搜索
• sii_web_fetch: 获取网页内容
• sii_deep_research: 深度研究

总结

sii_hybrid_search 是一个强大的搜索工具，结合了网络搜索的实时性和认知库的深度。通过合理使用查询策略和过滤选项，可以获得高质量、全面的搜索结果。

记住：针对不同的搜索源使用不同的查询策略，并利用过滤器提高结果的相关性和质量。