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智能文献检索（DeepSearch）集成开发记录

开发日期： 2026-01-18
开发者： AI 开发助手
状态： ✅ MVP 功能完成
模块： ASL - AI智能文献

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📋 功能概述

需求背景

临床研究者需要从 PubMed 检索高质量文献，传统方式需要手动构建检索式，效率低下。通过集成 unifuncs DeepSearch API，实现 AI 驱动的自动化深度文献检索。

核心功能

• 自然语言输入研究问题
• AI 自动生成专业检索策略
• 实时显示 AI 思考过程
• 深度检索 PubMed 数据库
• 提取并展示 PubMed 文献链接

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🛠️ 技术实现

架构方案

用户输入 → 前端 SSE 请求 → 后端调用 unifuncs API → 流式返回 → 实时展示

关键技术选型：

• API 协议：unifuncs OpenAI 兼容协议（Streaming 模式）
• 前后端通信：Server-Sent Events (SSE)
• 数据存储：PostgreSQL (asl_schema.asl_research_tasks)

文件结构

backend/
├── src/modules/asl/
│   ├── controllers/researchController.ts  # SSE 流式接口
│   ├── services/researchService.ts        # 核心业务逻辑
│   ├── workers/researchWorker.ts          # 异步任务处理（备用）
│   └── routes/index.ts                    # 路由注册
├── prisma/schema.prisma                   # 数据库模型

frontend-v2/
└── src/modules/asl/
    ├── pages/ResearchSearch.tsx           # 检索页面
    ├── pages/ResearchSearch.css           # 样式
    └── api/index.ts                       # API 函数

API 端点

方法	路径	说明
POST	/api/v1/asl/research/stream	SSE 流式检索（推荐）
POST	/api/v1/asl/research/tasks	创建异步任务（备用）
GET	/api/v1/asl/research/tasks/:taskId/status	查询任务状态

数据库 Schema

model AslResearchTask {
  id               String    @id @default(cuid())
  projectId        String    @map("project_id")
  userId           String    @map("user_id")
  query            String
  filters          Json?
  externalTaskId   String?   @map("external_task_id")
  status           String    @default("pending")
  errorMessage     String?   @map("error_message")
  resultCount      Int?      @map("result_count")
  rawResult        String?   @map("raw_result") @db.Text
  reasoningContent String?   @map("reasoning_content") @db.Text
  literatures      Json?
  tokenUsage       Json?     @map("token_usage")
  searchCount      Int?      @map("search_count")
  readCount        Int?      @map("read_count")
  iterations       Int?
  createdAt        DateTime  @default(now()) @map("created_at")
  updatedAt        DateTime  @updatedAt @map("updated_at")
  completedAt      DateTime? @map("completed_at")

  @@map("asl_research_tasks")
  @@schema("asl_schema")
}

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🎯 开发过程

Phase 1：API 验证

• 创建测试脚本 scripts/test-unifuncs-deepsearch.ts
• 验证 unifuncs DeepSearch API 可用性
• 确认 OpenAI 兼容协议（Streaming）可行

Phase 2：后端开发

1. 数据库 Schema 设计与迁移
2. ResearchService 核心逻辑
3. ResearchController API 接口
4. 路由注册

Phase 3：前端开发

1. 检索页面 UI 设计（参考 unifuncs 简洁风格）
2. SSE 流式接收实现
3. 实时内容展示
4. PubMed 链接列表

Phase 4：联调优化

1. 修复 userId 获取问题
2. 从异步轮询改为 SSE 实时流式
3. UI 合并为统一内容流
4. 链接提取逻辑优化

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⚠️ 已知问题与遗留

当前限制

1. 非真正异步：离开页面任务会中断（SSE 连接断开）
2. 成本较高：每次检索约 0.3 元（unifuncs API 费用）
3. 格式待优化：思考过程和结果的排版可进一步美化

后续改进方向

• 真正的异步任务（用户可离开页面）
• 搜索历史记录 UI
• 高级筛选（年份、研究类型）
• 导出功能（Excel/BibTeX）
• Token 消耗统计展示
• 一键导入到标题摘要初筛

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📊 测试结果

功能测试

测试项	状态	备注
创建检索任务	✅	正常
SSE 实时流式	✅	思考过程实时显示
PubMed 链接提取	✅	正确提取
数据库存储	✅	任务记录保存
错误处理	✅	网络错误、API 错误

性能数据

• 平均检索时间：1-3 分钟
• 返回文献数量：10-20 篇（视查询复杂度）

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📝 配置说明

环境变量

# backend/.env
UNIFUNCS_API_KEY=sk-xxxx

前端入口

• 路由：/literature/research/search
• 菜单：AI智能文献 → 2. 智能文献检索

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📚 参考资料

• unifuncs DeepSearch API 文档
• Postgres-Only 异步任务处理指南
• 数据库开发规范