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戒酒的李白
2025-08-23 15:11:51 +08:00
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commit 4e33224633
7 changed files with 437 additions and 54 deletions
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InsightEngine/tools/search.py
+11 -11
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@@ -2,7 +2,7 @@
专为 AI Agent 设计的本地舆情数据库查询工具集 (MediaCrawlerDB)
版本: 3.0
最后更新: 2025-08-22
最后更新: 2025-08-23
此脚本将复杂的本地MySQL数据库查询功能封装成一系列目标明确、参数清晰的独立工具，
专为AI Agent调用而设计。Agent只需根据任务意图（如搜索热点、全局搜索话题、
@@ -44,7 +44,7 @@ class QueryResult:
publish_time: Optional[datetime] = None
engagement: Dict[str, int] = field(default_factory=dict)
source_keyword: Optional[str] = None
hotness_score: float = 0.0 # 新增：综合热度分
hotness_score: float = 0.0
source_table: str = ""
@dataclass
@@ -136,14 +136,14 @@ class MediaCrawlerDB:
def search_hot_content(
self,
time_period: Literal['24h', 'week', 'year'] = 'week',
limit: int = 10
limit: int = 50
) -> DBResponse:
"""
【工具】查找热点内容: (已简化) 获取最近一段时间内综合热度最高的内容。
【工具】查找热点内容: 获取最近一段时间内综合热度最高的内容。
Args:
time_period (Literal['24h', 'week', 'year']): 时间范围，默认为 'week'。
limit (int): 返回结果的最大数量，默认为 10。
limit (int): 返回结果的最大数量，默认为 50。
Returns:
DBResponse: 包含按综合热度排序后的内容列表。
@@ -190,13 +190,13 @@ class MediaCrawlerDB:
formatted_results = [QueryResult(platform=r['p'], content_type=r['t'], title_or_content=r['title'], author_nickname=r.get('author'), url=r['url'], publish_time=self._to_datetime(r['ts']), engagement=self._extract_engagement(r), hotness_score=r.get('hotness_score', 0.0), source_keyword=r.get('source_keyword'), source_table=r['tbl']) for r in raw_results]
return DBResponse("search_hot_content", params_for_log, results=formatted_results, results_count=len(formatted_results))
def search_topic_globally(self, topic: str, limit_per_table: int = 5) -> DBResponse:
def search_topic_globally(self, topic: str, limit_per_table: int = 100) -> DBResponse:
"""
【工具】全局话题搜索: 在数据库中（内容、评论、标签、来源关键字）全面搜索指定话题。
Args:
topic (str): 要搜索的话题关键词。
limit_per_table (int): 从每个相关表中返回的最大记录数，默认为 5。
limit_per_table (int): 从每个相关表中返回的最大记录数，默认为 100。
Returns:
DBResponse: 包含所有匹配结果的聚合列表。
@@ -227,7 +227,7 @@ class MediaCrawlerDB:
))
return DBResponse("search_topic_globally", params_for_log, results=all_results, results_count=len(all_results))
def search_topic_by_date(self, topic: str, start_date: str, end_date: str, limit_per_table: int = 10) -> DBResponse:
def search_topic_by_date(self, topic: str, start_date: str, end_date: str, limit_per_table: int = 100) -> DBResponse:
"""
【工具】按日期搜索话题: 在明确的历史时间段内，搜索与特定话题相关的内容。
@@ -235,7 +235,7 @@ class MediaCrawlerDB:
topic (str): 要搜索的话题关键词。
start_date (str): 开始日期，格式 'YYYY-MM-DD'。
end_date (str): 结束日期，格式 'YYYY-MM-DD'。
limit_per_table (int): 从每个相关表中返回的最大记录数，默认为 10。
limit_per_table (int): 从每个相关表中返回的最大记录数，默认为 100。
Returns:
DBResponse: 包含在指定日期范围内找到的结果的聚合列表。
@@ -282,13 +282,13 @@ class MediaCrawlerDB:
))
return DBResponse("search_topic_by_date", params_for_log, results=all_results, results_count=len(all_results))
def get_comments_for_topic(self, topic: str, limit: int = 50) -> DBResponse:
def get_comments_for_topic(self, topic: str, limit: int = 500) -> DBResponse:
"""
【工具】获取话题评论: 专门搜索并返回所有平台中与特定话题相关的公众评论数据。
Args:
topic (str): 要搜索的话题关键词。
limit (int): 返回评论的总数量上限，默认为 50。
limit (int): 返回评论的总数量上限，默认为 500。
Returns:
DBResponse: 包含匹配的评论列表。