整理execution_record

knowledge_v2/.cache/dd8dd68ebf0c/function_knowledge/tool_call.json

@@ -0,0 +1,16 @@
+{
+  "tool_name": "new_red_hot_search_words_search",
+  "arguments": {
+    "prompt": "输入关键词\"教资查分\"，获取该词在小红书的热度值、近90天热度值趋势曲线、声量概览及相关搜索结果，从而判断其作为选题点的热度和趋势，辅助选题决策。"
+  },
+  "result": "```json\n{\n    \"result\": {\n        \"content\": \"## \\\"教资查分\\\"关键词数据表现和趋势分析\\n\\n### 热度值\\n- 近30天热度值超过96.14%全站其他词\\n- 近30天热度值超过95.86%教育领域其他词\\n\\n### 声量概览\\n- **笔记数**: 16篇（环比增长700.00%）\\n- **总热度**: 4082（环比增长408100.00%）\\n- **热门天数**: 4/30天\\n- **近30天热门内容领域**:\\n  - 教育: 56.25%\\n  - 职场: 31.25%\\n  - 运动健身: 6.25%\\n- **高频搭配词**: 暂无相关数据\\n\\n### 热度值趋势\\n- **整体趋势**: 下降趋势\\n- **效果分析**:\\n  - TOP1下降趋势: 2025-11-07 至 2025-11-08\\n  - TOP2下降趋势: 2025-11-04 至 2025-11-05\\n\\n### 相关搜索结果\\n- 共1条搜索结果\\n- 内容领域分布: 教育、职场等领域为主\\n\\n从数据可以看出，\\\"教资查分\\\"这个关键词在近期有显著的热度增长，但目前呈现下降趋势。该关键词主要与教育和职场领域相关，这符合教师资格证查询分数的实际应用场景。虽然笔记数量不多（16篇），但环比增长非常高，表明这是一个短期内突然受到关注的话题。\"\n    },\n    \"success\": true\n}\n```",
+  "response": {
+    "result": {
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+      "content": "## \"教资查分\"关键词数据表现和趋势分析\n\n### 热度值\n- 近30天热度值超过96.14%全站其他词\n- 近30天热度值超过95.86%教育领域其他词\n\n### 声量概览\n- **笔记数**: 16篇（环比增长700.00%）\n- **总热度**: 4082（环比增长408100.00%）\n- **热门天数**: 4/30天\n- **近30天热门内容领域**:\n  - 教育: 56.25%\n  - 职场: 31.25%\n  - 运动健身: 6.25%\n- **高频搭配词**: 暂无相关数据\n\n### 热度值趋势\n- **整体趋势**: 下降趋势\n- **效果分析**:\n  - TOP1下降趋势: 2025-11-07 至 2025-11-08\n  - TOP2下降趋势: 2025-11-04 至 2025-11-05\n\n### 相关搜索结果\n- 共1条搜索结果\n- 内容领域分布: 教育、职场等领域为主\n\n从数据可以看出，\"教资查分\"这个关键词在近期有显著的热度增长，但目前呈现下降趋势。该关键词主要与教育和职场领域相关，这符合教师资格证查询分数的实际应用场景。虽然笔记数量不多（16篇），但环比增长非常高，表明这是一个短期内突然受到关注的话题。",
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knowledge_v2/function_knowledge.py

@@ -356,16 +356,26 @@ class FunctionKnowledge:
                     cached_tool_call = self.cache.get(combined_question, 'function_knowledge', 'tool_call.json')
                     if cached_tool_call:
                         logger.info(f"✓ 使用缓存的工具调用结果")
-                        tool_result = cached_tool_call.get('result', {})
+                        response = cached_tool_call.get('response', {})
+                        # tool_result = self.organize_tool_result(response)
+                        # # 保存工具调用信息（包含工具名、入参、结果）
+                        # tool_call_data = {
+                        #     "tool_name": tool_id,
+                        #     "arguments": arguments,
+                        #     "result": tool_result,
+                        #     "response": response
+                        # }
+                        # self.cache.set(combined_question, 'function_knowledge', 'tool_call.json', tool_call_data)
                     else:
                         logger.info(f"  → 调用工具，参数: {arguments}")
-                        tool_result = call_tool(tool_id, arguments)
-                        tool_result = self.organize_tool_result(tool_result)
+                        rs = call_tool(tool_id, arguments)
+                        tool_result = self.organize_tool_result(rs)
                         # 保存工具调用信息（包含工具名、入参、结果）
                         tool_call_data = {
                             "tool_name": tool_id,
                             "arguments": arguments,
-                            "result": tool_result
+                            "result": tool_result,
+                            "response": rs
                         }
                         self.cache.set(combined_question, 'function_knowledge', 'tool_call.json', tool_call_data)
                 else:

utils/qwen_client.py

@@ -76,8 +76,8 @@ class QwenClient:
             content = response["output"]["choices"][0]["message"]["content"]
             search_results = []
 
-            if hasattr(response.output, 'search_info') and response.output.search_info:
-                search_results = response.output.search_info.get("search_results", [])
+            # if hasattr(response.output, 'search_info') and response.output.search_info:
+            #     search_results = response.output.search_info.get("search_results", [])
 
             return {
                 "content": content,