用途
research-lookup 用于实时科研信息检索。它通过 OpenRouter 调用 Perplexity 的 Sonar 系列模型，面向学术文献、近期研究、技术文档与一般研究信息，返回带引用与来源标注的结果。
主要能力
- 学术研究查询：检索特定领域近期论文、研究与综述，并给出关键发现、3-5 篇相关文献引用（作者、标题、期刊、年份）、关键统计与研究发现、研究空白或争议，以及可用的全文链接。
- 技术与方法信息：查询详细流程、规范与方法，如 Western blot 蛋白检测方案、RNA 测序文库制备方法、临床试验统计功效分析、机器学习模型评估指标等。
- 统计与数据信息：查询当前统计、调查结果与研究数据，如糖尿病患病率、可再生能源采用统计、疫苗接种率、行业调查等。
- 引用与参考文献协助：为稿件定位相关论文与研究，输出 5-10 篇有影响力文献的完整引用信息（作者、标题、期刊、年份、DOI）、贡献简述、可用的引用影响力指标及期刊影响因子与排名。
使用方式
通过 OpenRouter 集成调用 Sonar 模型，需设置 OPENROUTER_API_KEY 环境变量，并保证账户有足够额度。
自动模型选择：根据查询复杂度判断。推理类关键词（如 compare、contrast、analyze、evaluate、critique、versus、meta-analysis、mechanism、why、explain、relationship、pros and cons、controversy 等）每个计 3 分；多个问号每个计 2 分；复杂句结构标志词（and、or、but、however、whereas、although）每个计 1.5 分；超过 150 字符计 1 分；总分达到 3 分即触发 Sonar Reasoning Pro。
手动指定模型：
# 强制使用 Sonar Pro Search 进行快速检索
research = ResearchLookup(force_model='pro')
# 强制使用 Sonar Reasoning Pro 进行深度分析
research = ResearchLookup(force_model='reasoning')
# 自动选择（默认）
research = ResearchLookup()
命令行用法：
# 强制使用 Sonar Pro Search
python research_lookup.py "your query" --force-model pro
# 强制使用 Sonar Reasoning Pro
python research_lookup.py "your query" --force-model reasoning
# 自动（不带标志）
python research_lookup.py "your query"
模型：perplexity/sonar-pro-search（快速检索）与 perplexity/sonar-reasoning-pro-online（深度分析）。搜索模式为学术模式，优先同行评审来源，并使用高搜索上下文。上下文窗口 200K+ tokens。
示意图生成：若文档中尚未包含示意图，可使用 scientific-schematics 技能生成出版级图示。示例命令：
python scripts/generate_schematic.py "your diagram description" -o figures/output.png
适用场景
- 为新论文或报告收集最新研究，支撑引言与讨论部分
- 依据当前标准验证实验方案与流程
- 将研究结果与近期同类研究进行对比
- 用最新证据强化论证
- 获取多格式规范引用，便于引文管理
- 查找统计口径、调查方法与误差范围
限制
- 信息截止：回答受训练数据限制，通常为 2023-2024 年。
- 付费墙内容：可能无法获取付费墙后的全文。
- 新兴研究：可能遗漏尚未被索引的极新论文。
- 专用数据库：无法访问专有或受限数据库。
- 错误情形：API 速率限制或额度耗尽、网络连接问题、查询模糊或畸形、模型不可用或维护。
- 回退策略：重述查询、将复杂查询拆分为简单部分、在缺少近期数据时放宽时间范围、用多种查询变体交叉核对。
- 响应时间：Sonar Pro Search 通常 5-15 秒，Sonar Reasoning Pro 通常 15-45 秒。
- 收费与价格：资料未给出具体费用，仅说明 Sonar Reasoning Pro 单次查询成本更高；具体定价暂未提供。