शोध और वेब खोज
अवलोकन
Search provider और सारांश मॉडल अलग सेट होते हैं। Tavily को कुंजी चाहिए; DuckDuckGo बिना कुंजी भी नेटवर्क और rate limits के अधीन है। स्थानीय सारांश मॉडल वेब शोध को offline नहीं बनाता।
काम कैसे होता है
खोज के बाद सारांश
- लक्ष्य Markdown खोलकर छोटा विषय चुनें या शीर्षक लें।
- Research & summarize चलाएँ।
- Tavily snippets देता है; DuckDuckGo परिणाम पृष्ठ भी ला सकता है।
- सक्षम स्थानीय retrieval चुनी scope के अंश जोड़ सकता है।
- शोध मॉडल विषय और संदर्भ-स्रोत वाले
Research Summaryके नीचे सारांश जोड़ता है। - URL खोलकर वाक्य और उद्धरण जाँचें; retrieved context हर जनरेट किए दावे को सही नहीं करता।
Tavily और DuckDuckGo
| विकल्प | तैयारी | कार्य सीमा |
|---|---|---|
| Tavily | Tavily चुनें और API कुंजी दें | खाते की search quota और लौटे snippets |
| DuckDuckGo | DuckDuckGo स्पष्ट चुनें | कुंजी नहीं; खोज throttling और पृष्ठ उपलब्धता पर निर्भर |
खाली या अमान्य Tavily कुंजी अपने-आप बदलाव नहीं करती। उपयोगी वेब संदर्भ न हो तो रिपोर्ट देखें। सक्षम और उपलब्ध स्थानीय संदर्भ सारांश दे सकता है; स्रोत label उसे वेब-आधारित शोध से अलग बताता है।
शीर्षक जनरेशन में शोध
Enable research in "Generate from title" चालू करने पर बैच में भी शोध जुड़ता है। यह पहले बंद है। यही समर्थित फ़ोल्डर मार्ग है; स्वतंत्र सामान्य Research Folder कार्रवाई नहीं है।
सेटिंग्स
| सेटिंग | प्रारंभिक मान | प्रभाव |
|---|---|---|
searchProvider | tavily | Search backend चुनना |
tavilyApiKey | '' | Tavily कुंजी |
tavilyMaxResults | 5 | माँगी गई Tavily परिणाम संख्या |
tavilySearchDepth | basic | Tavily search depth |
ddgMaxResults | 5 | माँगी गई DuckDuckGo संख्या |
ddgFetchTimeout | 15 | पृष्ठ fetch timeout सेकंड में |
maxResearchContentTokens | 3000 | अनुमानित वेब context budget |
researchProvider | DeepSeek | अलग routing में सारांश प्रदाता |
researchModel | '' | खाली तो प्रदाता का मॉडल |
researchSummarizeLanguage | en | कार्यवार भाषाओं में आउटपुट भाषा |
enableResearchInGenerateContent | false | शीर्षक जनरेशन में शोध |
enableLocalKnowledgeRetrieval | false | स्थानीय retrieval अलग चालू करना |
enableLocalKnowledgeForResearchSummarize | false | इस कार्य में स्थानीय retrieval |
संदर्भ और मॉडल
Context limit अनुमान है, प्रदाता की ठीक tokenization नहीं। काटने से प्रमाण छूट सकता है। प्रश्न सीमित रखें और उचित मॉडल/बजट चुनें। स्थानीय index lexical है; इससे embedding खोज या पूर्ण recall सिद्ध नहीं होता।
उदाहरण
सापेक्ष स्थिति एन्कोडिंग नामक नोट पर शोध करें और मूल paper या आधिकारिक दस्तावेज़ से मिलाएँ। प्रश्न, असली URL और सुधार बचाएँ ताकि निष्कर्ष जाँचा जा सके। गाइड का उदाहरण आपके वॉल्ट में किया गया शोध नहीं है।
रद्द करना और गोपनीयता
पूरे हुए additions रहते और स्वीकृत provider/page request पूरी हो सकती है। खोज सेवा query, वेबसाइट request और LLM संग्रहित संदर्भ तथा सक्षम स्थानीय अंश प्राप्त करते हैं। साझा करने से पहले reports जाँचें।
सुझाव
- वेब स्रोत, स्थानीय नोट और मॉडल निष्कर्ष अलग रखें।
- उद्धरण, तारीख और महत्वपूर्ण दावा मूल में देखें।
- छोटे प्रश्न से search तथा LLM errors अलग जाँचें।
- दोबारा जोड़ने से पहले पुराने सारांश देखें।