deeply 证据层

deeply 证据层 API：给判断类问题（买不买、值不值、能不能持续）召回有背书 人物的一手观点——11 万余条观点单元、3300+ 位经权威筛选的人物（访谈/文章/ 播客转写/研报，中英混合），逐字原话带日期与出处。覆盖财经/科技/商业/思想。 用户在掂量一个判断、或想知道「有没有懂行的人结论跟他相反」时就该调，哪怕他 没明说要听专家意见；语料池不联网，时效事实类问题不适用。

deeply 证据层 API

query 进，top-k 一手材料出。有 shell + 网络（curl）即可用，无需 token。

覆盖财经/科技/商业/思想领域的判断类问题。语料池不联网：当下事实 （今日价格、刚发生的新闻）不在射程内；池外领域（健康、玄学、情感）没有语料。

怎么调

bash

# GET（--data-urlencode 处理中文）
curl -sS -m 180 --get 'https://api.deeply.dev/v2/evidence/search' \
  --data-urlencode 'q=现在是买入比特币的好时机吗' \
  --data-urlencode 'k=10' --data-urlencode 'rerank=1'

# POST JSON 等价形态
curl -sS -m 180 -X POST 'https://api.deeply.dev/v2/evidence/search' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"query": "美联储今年还会降息吗", "k": 10, "rerank": 1}'

参数	默认	说明
q / query	必填	自然语言原句（稠密检索吃原句，不用拆关键词）
k	15	返回条数，上限 50。调大不会变慢，所以宁大勿小
per_person_cap	2	同一人最多几条
rerank	0	设 1 开服务端终排：逐条读引文重排、剔除杂质
as_of	无	YYYY-MM-DD 时间旅行：只用此日期前的材料（缺日期的一并排除）
bm25_query	无	覆盖词法通道的查询词（如强制命中某个专名），一般不用

已知特性：

• 延迟通常 7-13 秒（带 rerank=1；rerank=0 约 2-7 秒），超时按 180 秒设。 偶尔会赶上维护窗口，那时会显著变慢甚至超时，失败等 1-2 分钟再重试；重试两 次仍不通就如实说明，别把没拿到当成「没人说过」。
• 一次并行 2-3 个查询划算：总耗时比串行省三分之一，代价是单个请求慢三成； 再多就开始排队，不如分批。要看完第一轮再决定下一轮查什么就串行；几个查询 彼此独立、等齐了一起用才并行。
• 按话题查召回好，按立场查召回差：查「AI 泡沫」，而不是「谁反对 AI 泡沫论」。 按立场查不会报错，只会静默召回一批不相关的人——这比查不到更伤。
• 中英文各查一次合并看，这轮不能省：只查一种语言会漏掉约三分之二的人，且漏 的常是那一侧最该听的。要压时间就砍同语言的追加轮次，别砍中英这两轮。

返回结构

jsonc

{
  "coverage": {
    "status": "ok",   // ok = 材料充足；weak = 没人正面回答过，只有最接近的；miss = 池里没有
    "note": null      // weak / miss 时的一句话说明
  },
  "results": [{
    "unit_id": "cd4f65…",
    "author": "Bill Ackman",
    "bio": "对冲基金潘兴广场创始人",     // 一句话身份介绍，可能为 null
    "published_at": "2022-10-03",      // 可能为 null
    "title": "…",
    "source_url": "https://…",
    "claim": "一句话主张",              // 部分材料带
    "quote": "逐字原文引文，500-800 字，未经改写，可直接引用核对"
  }]
}

结果已按相关性、作者权威、论证质量综合排序，按序取用即可。 weak / miss 是如实上报，接口不会降低标准凑数——你也别凑：照实转达这个结论， 不要拿勉强沾边的材料撑场面。

取单元全文

引文之外还想看上下文时，用 unit_id 取全文（秒回）。unit_id 只能照抄返回结果里 的原值，不要自己拼：

bash

curl -sS -m 30 --get 'https://api.deeply.dev/api/unit' \
  --data-urlencode 'unit_id=cd4f650879eaa041' \
  --data-urlencode 'offset=0' --data-urlencode 'length=6000'
# 返回 {unit_id, total_chars, offset, text}；length 上限 24000，长文分段翻

几个建议:

1. 尽量用中文说明，哪怕是引用本人的原话时。
2. 整体通俗易懂一些，但可以在人物介绍和逻辑梳理上适当具体详细。