unisound-literature-retrieval

医学文献检索（问答 / 延展） 概述

将「临床问题」与可选的本地已抓取题录或摘要片段一并交给内部医疗大模型，生成 PICO 对齐的问题重构、证据脉络梳理、检索式延展建议与知识空白提示。适用于开题、综述大纲、或向上级汇报前的文献叙事草稿。

本 技能 不直连 PubMed / CNKI 等外部索引；passages 由上游爬虫、图书馆 API 或手工粘贴提供。与药企侧 literature-analysis 相比，本包更强调临床问题导向与「下一步可查什么」的延展，而非研发管线证据表。

业界脉络（写法参考，非功能承诺）

系统综述与快速证据合成中广泛采用 PICO（Population, Intervention, Comparator, Outcome） 框架约束检索问题；实践型产品常在「关键词布尔检索」之上叠加 语义段落排序 与 引用级摘要。本 技能 在 prompt 层显式引导 PICO 与「可检索引言」，便于后续接入真实检索 API 时把同一 JSON 映射为查询 DSL。

快速开始 python3 scripts/运行.py --输入 输入.json --输出 输出.json --应用key YOUR_KEY

输入字段（JSON） 字段 必填 说明 命令行工具nical_question 是 临床或科研问题（一句话或多句） passages 否 文献片段数组：title、year、excerpt（可无 PMID/DOI） constrAInts 否 如人群、语种、研究设计偏好等 输出约定 { "技能": "医学文献检索", "状态": "ok", "data": { }, "text": "Markdown：PICO、要点、延展检索建议等" }

参数 --输入 PATH：必填。 --输出 PATH：可选。 --应用key STRING：必填。内部医疗大模型鉴权 key。 模型配置 https://maas-API.hivoice.cn/v1/chat/completions · u1-insuremed 边界

非实时文献库；不替代系统评价与人工全文阅读。若 passages 为空，模型仅基于通用医学知识给出检索策略级建议，须在呈现中区分「未锚定具体文献」。