超能文献学术文献检索 API
超能文献（Suppr）提供基于 PubMed 的 AI 语义文献检索服务，支持自然语言查询和丰富的文献元数据返回。
何时激活
- 用户需要检索学术论文或文献
- 用户需要搜索 PubMed 数据库
- 用户需要查找特定主题的研究资料
- 用户需要获取论文的 DOI、PMID、影响因子等元数据
API 端点
语义文献检索
POST https://api.suppr.wilddata.cn/v1/docs/semantic_search
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <your_api_key>
请求体参数：
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|---|
| query | String | 是 | - | 自然语言查询字符串 |
| topk | Integer | 否 | 20 | 最大返回结果数量，范围 1-100 |
| return_doc_keys | String[] | 否 | [] | 指定返回的文献字段列表 |
| auto_select | Boolean | 否 | true | 是否由 AI 自动选择最优结果 |
return_doc_keys 完整字段列表
| 字段 | 说明 |
|---|
| title | 标题 |
| link | 链接 |
| snippet | 检索条目内容片段/摘要 |
| datetime | 时间 |
| abstract | 论文摘要 |
| doi | 数字对象标识符 DOI |
| elocation_doi | 电子定位符 DOI |
| pii | 出版商项目标识符 PII |
| elocation_pii | 电子定位符 PII |
| cited_by_num | 被引用次数 |
| pub_year | 出版年份 |
| pub_season | 出版季 |
| pub_month | 出版月份 |
| pub_day | 出版日 |
| issue_pub_year | 出版时间（期刊印刷版） |
| issue_pub_season | 出版季（期刊印刷版） |
| issue_pub_month | 出版月份（期刊印刷版） |
| issue_pub_day | 出版日（期刊印刷版） |
| article_pub_year | 出版年份（电子版） |
| article_pub_season | 出版季（电子版） |
| article_pub_month | 出版月份（电子版） |
| article_pub_day | 出版日（电子版） |
| publication | 出版物 |
| publication_abbr | 出版物缩写 |
| publication_nlm_id | 出版物 NLM ID |
| p_issn | 纸质版 ISSN |
| e_issn | 电子版 ISSN |
| l_issn | 链接 ISSN |
| impact_factor | 影响因子 |
| publisher | 出版商 |
| publisher_abbr | 出版商（缩写） |
| publisher_location | 出版机构所在地 |
| pub_source_str | 出版源 |
| language | 语言（title/abstract/snippet） |
| pub_language | 原出版语言 |
| i18n_infos | 国际化信息 |
| figure_ids | 图片 ID 列表 |
| figure_urls | 图片 URL 列表 |
| table_ids | 表格 ID 列表 |
| pmid | PubMed ID |
| pmcid | PubMed Central ID |
| pub_volume | 卷 |
| pub_issue | 期 |
| pub_page | 页码 |
| pub_start_page | 起始页码 |
| pub_end_page | 结束页码 |
| pub_model | 出版模式 |
常用字段组合
快速概览
{
"query": "糖尿病最新研究进展",
"topk": 10,
"return_doc_keys": ["title", "abstract", "pub_year"],
"auto_select": true
}
引用格式
{
"query": "CRISPR gene editing therapy",
"topk": 20,
"return_doc_keys": ["title", "doi", "pmid", "authors", "publication", "pub_year", "pub_volume", "pub_issue", "pub_page"],
"auto_select": true
}
完整元数据
{
"query": "machine learning drug discovery",
"topk": 5,
"return_doc_keys": ["title", "abstract", "doi", "pmid", "pmcid", "impact_factor", "authors", "pub_year", "publication", "cited_by_num"],
"auto_select": true
}
响应格式
{
"code": 0,
"data": {
"search_items": [
{
"doc": {
"title": "论文标题",
"abstract": "论文摘要...",
"doi": "10.1007/xxxxx",
"pmid": "35397038",
"authors": [
{
"fore_name": "名",
"last_name": "姓",
"affiliations": [
{ "name": "所属机构" }
]
}
],
"publication": "期刊名称",
"pub_year": 2024,
"impact_factor": 5.2
},
"search_gateway": "pubmed"
}
],
"consumed_points": 20
},
"msg": ""
}
code 为 0 表示成功，非 0 表示错误。
使用示例
curl -X POST https://api.suppr.wilddata.cn/v1/docs/semantic_search \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": "阿尔茨海默病早期诊断生物标志物",
"topk": 10,
"return_doc_keys": ["title", "abstract", "doi", "pmid", "pub_year", "impact_factor"],
"auto_select": true
}'
注意事项
topk 为期望返回的最大数量，实际返回可能少于该值（取决于检索结果）- 不指定
return_doc_keys 时返回默认字段集
auto_select 为 true 时，AI 会自动筛选与查询最相关的结果- 速率限制：60 次/分钟
