PubMedAPIWrapper#

class langchain_community.utilities.pubmed.PubMedAPIWrapper[来源]#

基础类：BaseModel

PubMed API 的封装器。

此包装器将使用PubMed API进行搜索并获取文档摘要。默认情况下，它将返回输入搜索的前k个结果的文档摘要。

Parameters:

  • top_k_results – 用于PubMed工具的最高分文档数量

  • MAX_QUERY_LENGTH – 查询的最大长度。 默认是300个字符。

  • doc_content_chars_max – 文档内容的最大长度。 如果内容超过此长度，将被截断。 默认值为2000个字符。

  • max_retry – 请求的最大重试次数。默认值为5。

  • sleep_time – 重试之间的等待时间。 默认是0.2秒。

  • email – 用于PubMed API的电子邮件地址。

  • api_key – 用于PubMed API的API密钥。

通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。

如果输入数据无法验证以形成有效模型，则引发 [ValidationError][pydantic_core.ValidationError]。

self 被显式地设为仅位置参数，以允许 self 作为字段名称。

param MAX_QUERY_LENGTH: int = 300#
param api_key: str = ''#
param base_url_efetch: str = 'https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/efetch.fcgi?'#
param base_url_esearch: str = 'https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?'#
param doc_content_chars_max: int = 2000#
param email: str = 'your_email@example.com'#
param max_retry: int = 5#
param sleep_time: float = 0.2#
param top_k_results: int = 3#
lazy_load(query: str) → Iterator[dict][source]#

在PubMed中搜索与查询匹配的文档。 返回包含文档元数据的字典的迭代器。

Parameters:

query (str)

Return type:

迭代器[字典]

lazy_load_docs(query: str) → Iterator[Document][source]#
Parameters:

query (str)

Return type:

迭代器[文档]

load(query: str) → List[dict][来源]#

在PubMed中搜索与查询匹配的文档。 返回包含文档元数据的字典列表。

Parameters:

query (str)

Return type:

列表[字典]

load_docs(query: str) → List[Document][source]#
Parameters:

query (str)

Return type:

列表[文档]

retrieve_article(uid: str, webenv: str) → dict[来源]#
Parameters:

  • uid (str)

  • webenv (str)

Return type:

字典

run(query: str) → str[来源]#

运行PubMed搜索并获取文章的元信息。 参见 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK25499/#chapter4.ESearch 它仅使用文章元信息中最具信息量的字段。

Parameters:

query (str)

Return type:

字符串