調査と Web 検索

💡TL;DR

選択した主題または現在のタイトルを検索し、設定した LLM が利用可能な文脈を要約してアクティブ Markdown に追記します。Tavily または DuckDuckGo を明示的に選び、検索結果と生成引用を確認してください。

概要

検索サービスと要約 LLM は別に設定します。Tavily はキー必須、DuckDuckGo は不要ですが通信と制限があります。ローカル要約モデルでも Web 調査はオフラインになりません。

仕組み

検索してから要約

1. Markdown エディターで対象ノートを開き、短い主題を選択。未選択ならタイトルを使用。
2. 調査して要約 を実行。
3. 設定検索サービスを呼び出す。Tavily は返却断片、DuckDuckGo は結果ページの取得を含み得る。
4. タスクのローカル検索が有効なら範囲内抜粋を追加。
5. 研究用モデルが要約し、主題と文脈由来を示す Research Summary 見出しの下へ追記。
6. 内容と URL を点検。取得成功は各記述・引用の裏付けを保証しない。

Tavily と DuckDuckGo

選択	設定	運用上の境界
Tavily	選択して API key を入力	アカウント割当量と返却断片を使用
DuckDuckGo	明示的に選択	キー不要。制限と結果ページの可用性に依存

Tavily キーの不備で自動的に切り替わることはありません。Web 文脈が不足したら報告を読みます。有効なローカル文脈だけで要約できる場合もあり、由来のラベルで区別されます。

タイトル生成の中で調査

Enable research in "Generate from title" を有効にすると単独／一括生成に調査を加えます。既定は無効。対応するフォルダー経路はこれで、汎用の Research Folder 操作はありません。

設定

設定	既定値	意味
searchProvider	tavily	検索バックエンド
tavilyApiKey	''	Tavily 利用前にキーを入力
tavilyMaxResults	5	Tavily の要求結果数
tavilySearchDepth	basic	Tavily の検索深度
ddgMaxResults	5	DuckDuckGo の要求結果数
ddgFetchTimeout	15	結果ページ取得の秒単位タイムアウト
maxResearchContentTokens	3000	Web 文脈の概算予算
researchProvider	DeepSeek	個別ルート時の要約プロバイダー
researchModel	''	空なら指定プロバイダーのモデル
researchSummarizeLanguage	en	個別言語指定時の出力言語
enableResearchInGenerateContent	false	タイトル生成に調査を追加
enableLocalKnowledgeRetrieval	false	範囲付きローカル検索を別途有効化
enableLocalKnowledgeForResearchSummarize	false	この調査タスクでローカル検索を使う

文脈とモデル

予算は近似であり、サービス固有の正確な token 分割ではありません。切り詰めで証拠が欠け得るため、資料に合うモデルと予算、焦点を絞った問いを選びます。語彙索引は embedding 意味検索や完全再現率を意味しません。

例

Relative positional encoding というノートを作り、調査後に引用原論文や公式資料と照合します。問い、実際の URL、修正を残し、第三者が結論を検証できるようにします。ガイドの例文はあなたの Vault で取得した調査結果ではありません。

キャンセルとプライバシー

対応箇所の後続は止まりますが、完了した追記や進行中のサービス呼び出しは残り得ます。検索側は問い、Web サイトは取得要求、LLM は収集文脈と有効にしたローカル抜粋を受け取ります。診断共有前に確認します。

ヒント

• Web 出典、ローカルノート、モデルの推論を区別する。
• 引用、日付、重要な主張は原文で確認。
• 小さな問いで検索と LLM を別々に診断。
• 再実行前に既存要約を読み、追記の重複を避ける。

次に読む

• 設定：検索とローカル文脈。
• カスタムプロンプト：研究用変数。
• トラブルシューティング：キー、割当量、文脈不足。