问题：花艺造型蛋糕这个选题点怎么来的

knowledge_v2/.cache/70a208f70a7e/knowledge.txt

@@ -1,18 +1,18 @@
-女儿的生日派对这一选题点，可以通过以下工具和方法进行灵感获取、信息查询及策划执行，从而使内容或派对本身得以具体化和完善：
+要围绕“女儿的生日派对”这个选题点进行内容创作或策划，其“来源”或生成过程主要涉及通过一系列工具和方法来获取灵感、信息和制定执行方案。这可以归纳为以下几个方面：
 
 ### 1. 灵感与创意获取
 
-*   **社交媒体平台：** 小红书、Instagram、Pinterest等平台汇集了大量用户分享的派对照片、视频和经验贴，是发现最新流行主题（如独角兽、小黄鸭、公主风）、布置创意和DIY点子的宝库。
-*   **视频平台：** YouTube、Bilibili等平台可搜索“低成本生日派对”、“XX岁女孩生日派对”等关键词，通过观看详细的策划和布置过程视频，获取直观且可操作的灵感。
+*   **社交媒体平台：** 小红书、Instagram、Pinterest等是获取派对主题、布置创意和DIY点子的主要来源。用户在此分享大量真实的派对照片、视频和经验贴，从中可以了解最新的流行主题，如独角兽、小黄鸭或公主风等。
+*   **视频平台：** YouTube、Bilibili等平台通过搜索“低成本生日派对”、“XX岁女孩生日派对”等关键词，能观看详细的策划和布置过程视频，提供直观且可操作的灵感。
 
 ### 2. 实用策划与执行
 
-*   **在线邀请函制作工具：** Canva、金数据、腾讯问卷等工具可用于轻松创建精美的电子邀请函，并支持RSVP（请回复）功能，便于统计派对人数。
-*   **清单与项目管理工具：** 滴答清单（TickTick）、微软To Do或Excel表格等，有助于制定详细的待办事项清单，包括预算、采购清单和时间安排，确保派对筹备不遗漏任何环节。
-*   **本地生活服务平台：** 大众点评、美团等平台可用于搜索和预订附近的亲子餐厅、室内游乐场、派对策划公司、蛋糕房等服务。
+*   **在线邀请函制作工具：** Canva、金数据、腾讯问卷等工具可用于创建精美的电子邀请函，并能方便地集成RSVP（请回复）功能，以便统计派对人数。
+*   **清单与项目管理工具：** 滴答清单（TickTick）、微软To Do或Excel表格等，可用于制定详细的待办事项清单，包括预算、采购清单和时间安排，确保策划过程不遗漏任何环节。
+*   **本地生活服务平台：** 大众点评、美团等平台可用于搜索和预订附近的亲子餐厅、室内游乐场、派对策划公司或蛋糕房等服务。
 
 ### 3. 信息查询与学习
 
-*   **搜索引擎：** 百度、谷歌等搜索引擎是解答具体疑问的强大工具。输入“4岁女孩生日派对游戏”、“低预算生日派对食物”、“生日派对注意事项”等关键词，可以找到大量博客文章、论坛讨论（如知乎、Reddit）和专业指南，了解不同年龄段孩子派对的要点、避坑指南及花费参考。
+*   **搜索引擎：** 百度、谷歌等搜索引擎是解决具体疑问的关键工具。通过输入“4岁女孩生日派对游戏”、“低预算生日派对食物”、“生日派对注意事项”等关键词，可以找到大量博客文章、论坛讨论（如知乎、Reddit）和专业指南，从而了解不同年龄段孩子的派对要点、避坑指南和花费参考。
 
-总而言之，通过将社交媒体/视频平台作为灵感来源，利用在线工具进行邀请和规划，并通过搜索引擎解决具体问题，可以高效地展开和完善“女儿生日派对”这个选题点。
+综上所述，“女儿的生日派对”这一选题点的生成，是一个通过结合社交媒体和视频平台获取灵感，利用在线工具进行规划和执行，并通过搜索引擎解决具体问题的高效策划过程。

knowledge_v2/.cache/70a208f70a7e/multi_search/final_knowledge.txt

@@ -1,18 +0,0 @@
-女儿的生日派对这一选题点，可以通过以下工具和方法进行灵感获取、信息查询及策划执行，从而使内容或派对本身得以具体化和完善：
-
-### 1. 灵感与创意获取
-
-*   **社交媒体平台：** 小红书、Instagram、Pinterest等平台汇集了大量用户分享的派对照片、视频和经验贴，是发现最新流行主题（如独角兽、小黄鸭、公主风）、布置创意和DIY点子的宝库。
-*   **视频平台：** YouTube、Bilibili等平台可搜索“低成本生日派对”、“XX岁女孩生日派对”等关键词，通过观看详细的策划和布置过程视频，获取直观且可操作的灵感。
-
-### 2. 实用策划与执行
-
-*   **在线邀请函制作工具：** Canva、金数据、腾讯问卷等工具可用于轻松创建精美的电子邀请函，并支持RSVP（请回复）功能，便于统计派对人数。
-*   **清单与项目管理工具：** 滴答清单（TickTick）、微软To Do或Excel表格等，有助于制定详细的待办事项清单，包括预算、采购清单和时间安排，确保派对筹备不遗漏任何环节。
-*   **本地生活服务平台：** 大众点评、美团等平台可用于搜索和预订附近的亲子餐厅、室内游乐场、派对策划公司、蛋糕房等服务。
-
-### 3. 信息查询与学习
-
-*   **搜索引擎：** 百度、谷歌等搜索引擎是解答具体疑问的强大工具。输入“4岁女孩生日派对游戏”、“低预算生日派对食物”、“生日派对注意事项”等关键词，可以找到大量博客文章、论坛讨论（如知乎、Reddit）和专业指南，了解不同年龄段孩子派对的要点、避坑指南及花费参考。
-
-总而言之，通过将社交媒体/视频平台作为灵感来源，利用在线工具进行邀请和规划，并通过搜索引擎解决具体问题，可以高效地展开和完善“女儿生日派对”这个选题点。

knowledge_v2/execution_collector.py

@@ -105,17 +105,10 @@ class ExecutionCollector:
                 search_detail = self._collect_search_detail(cache_dir)
                 if search_detail:
                     execution_record["execution"]["knowledge_search"] = search_detail
-                    
-                    # Result
-                    # merged_knowledge_detail from multi_search usually contains final response
-                    merged_detail = search_detail.get("multi_search_merge")
-                    if merged_detail:
-                        execution_record["result"]["type"] = "knowledge_search"
-                        response = merged_detail.get("response", "")
-                        execution_record["result"]["content"] = response
-                        execution_record["result"]["success"] = True
-                        if merged_detail.get("cached"):
-                            execution_record["metadata"]["cache_hits"].append("multi_search_merge")
+                    filter_tools = self._collect_filter_tools(cache_dir)
+                    if filter_tools:
+                        execution_record["execution"]["knowledge_search"]["extra_tools"] = filter_tools
+
             
             # Clean up metadata
             # execution_time is retrieved from input_info if provided
@@ -180,6 +173,11 @@ class ExecutionCollector:
             
         return search_detail if search_detail else None
 
+    def _collect_filter_tools(self, cache_dir: str) -> str:
+        """收集筛选工具"""
+        filter_tools = self._read_json(cache_dir, 'multi_search', 'match_tools.json')
+        return filter_tools if filter_tools else None
+
     def _create_empty_record(self, input_info: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
         """创建空的执行记录"""
         return {

knowledge_v2/function_knowledge.py

@@ -462,7 +462,7 @@ class FunctionKnowledge:
 
 if __name__ == "__main__":
     # 测试代码
-    question = "花艺造型蛋糕这个选题点怎么来的"
+    question = "女儿的生日派对这个选题点怎么来的"
     post_info = "发帖时间：2025-09-16"
     persona_info = ""
 

knowledge_v2/multi_search_knowledge.py

@@ -13,6 +13,7 @@ import sys
 import json
 from typing import List, Dict
 from loguru import logger
+import re
 
 # 设置路径以便导入工具类
 current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
@@ -146,7 +147,83 @@ class MultiSearchKnowledge:
         except Exception as e:
             logger.error(f"✗ 合并知识失败: {e}")
             raise
-    
+
+    def extract_and_validate_json(self, text: str):
+        """
+        从字符串中提取 JSON 部分，并返回标准的 JSON 字符串。
+        如果无法提取或解析失败，返回 None (或者你可以改为抛出异常)。
+        """
+        # 1. 使用正则表达式寻找最大的 JSON 块
+        # r"(\{[\s\S]*\}|\[[\s\S]*\])" 的含义：
+        # - \{[\s\S]*\} : 匹配以 { 开头，} 结尾的最长字符串（[\s\S] 包含换行符）
+        # - | : 或者
+        # - \[[\s\S]*\] : 匹配以 [ 开头，] 结尾的最长字符串（处理 JSON 数组）
+        match = re.search(r"(\{[\s\S]*\}|\[[\s\S]*\])", text)
+
+        if match:
+            json_str = match.group(0)
+            try:
+                # 2. 尝试解析提取出的字符串，验证是否为合法 JSON
+                parsed_json = json.loads(json_str)
+
+                # 3. 重新转储为标准字符串 (去除原本可能存在的缩进、多余空格等)
+                # ensure_ascii=False 保证中文不会变成 \uXXXX
+                return json.dumps(parsed_json, ensure_ascii=False)
+
+            except json.JSONDecodeError as e:
+                print(f"提取到了类似JSON的片段，但解析失败: {e}")
+                return None
+        else:
+            print("未在文本中发现 JSON 结构")
+            return None
+
+    def filter_tools(self, knowledge: str, question: str, actual_cache_key: str) -> str:
+        """
+        筛选出有用的工具
+
+        Args:
+            knowledge: 合并后的知识文本
+            question: 用户问题
+
+        Returns:
+            str: 筛选后的工具文本
+        """
+        logger.info(f"[Multi-Search] 筛选工具 - 输入长度: {len(knowledge)}")
+
+        cached_data = self.cache.get(actual_cache_key, 'multi_search', 'match_tools.json')
+        if cached_data:
+            # Support reading from detail json
+            return cached_data
+
+        con_prompt_template = self._load_prompt("function_knowledge_result_extract_tool_prompt.md")
+        # 填充prompt
+        con_prompt = con_prompt_template.replace("{query}", question).replace("{search_result}", knowledge)
+
+        # 调用大模型
+        logger.info("  → 调用Gemini筛选工具...")
+        con_response = generate_text(prompt=con_prompt)
+
+        logger.info(f"✓ 工具筛选完成 (长度: {len(con_response)})")
+
+        match_prompt_template = self._load_prompt("function_knowledge_match_new_tool_prompt.md")
+        # 填充prompt
+        match_prompt = match_prompt_template.replace("{input_data}", con_response)
+
+        # 调用大模型
+        logger.info("  → 调用Gemini筛选工具...")
+        match_response = generate_text(prompt=match_prompt)
+
+        match_data = {
+            "extract_tool_prompt": con_prompt,
+            "extract_tool_response": json.loads(self.extract_and_validate_json(con_response)),
+            "match_tool_prompt": match_prompt,
+            "match_tool_response": json.loads(self.extract_and_validate_json(match_response))
+        }
+
+        self.cache.set(actual_cache_key, 'multi_search', 'match_tools.json', match_data)
+
+        return match_response.strip()
+
 
 
     def get_knowledge(self, question: str, cache_key: str = None) -> str:
@@ -170,17 +247,6 @@ class MultiSearchKnowledge:
         logger.info(f"Multi-Search - 开始处理问题: {question[:50]}...")
         logger.info(f"{'='*60}")
         
-        # 检查整体缓存
-        if self.use_cache:
-            cached_final = self.cache.get(actual_cache_key, 'multi_search', 'final_knowledge.txt')
-            if cached_final:
-                logger.info(f"✓ 使用缓存的最终知识 (长度: {len(cached_final)})")
-                logger.info(f"{'='*60}\n")
-                # 记录缓存命中
-                # 记录缓存命中
-                execution_time = time.time() - start_time
-                return cached_final
-        
         knowledge_map = {}
         
         # 1. 获取 LLM Search 知识
@@ -205,10 +271,9 @@ class MultiSearchKnowledge:
         
         # 3. 合并知识
         final_knowledge = self.merge_knowledge(actual_cache_key, knowledge_map)
-        
-        # 保存最终缓存
-        if self.use_cache and final_knowledge:
-            self.cache.set(actual_cache_key, 'multi_search', 'final_knowledge.txt', final_knowledge)
+
+        # 4. 筛选工具
+        filter_tools_result = self.filter_tools(final_knowledge, question, actual_cache_key)
         
         logger.info(f"{'='*60}")
         logger.info(f"✓ Multi-Search 完成 (最终长度: {len(final_knowledge)})")