SerpAPI 研究管道

要解决的问题

研究型任务常常卡在数据准备阶段。你需要某个主题的公开报道、学术文献和网页资料，但它们分散在 Google Search、Google Scholar 和 Google News 里，格式不统一，也没有现成的结构化出口。手工复制粘贴既慢又容易出错，自己写爬虫又要处理反爬和稳定性问题。这个技能面向的就是这类「把分散搜索结果变成可查询数据集」的需求。

工作原理

技能的核心是一条三段式管道：

• 检索：通过 SerpAPI 分别调用 Google Search、Google Scholar 和 Google News 端点，把关键词查询结果统一拉回本地。
• 抽取：使用 spaCy 的命名实体识别（NER）对返回文本做实体抽取，得到人名、机构、地点等结构化字段。
• 存储：结果写入 SQLite，并启用全文搜索（FTS），后续可以直接用 SQL 做过滤、聚合和检索。

这条管道把「搜索 → 解析 → 实体化 → 入库」串成一次可重复运行的流程，适合需要定期更新研究数据集的场景。

适用边界

• SerpAPI 的用量受套餐限制：月搜索量低于 100 万的计划，每小时吞吐量只有套餐额度的 20%。例如 Developer Plan 每月 5,000 次搜索，高峰期容易触顶，批量构建数据集时要提前规划查询量。
• 上游声明其服务覆盖搜索引擎数据的抓取与解析，但使用者需自行确保数据用途合法，例如版权侵权、隐私侵犯、欺诈等用途不在保障范围内。
• spaCy NER 对非英文文本或专业领域实体的识别效果取决于模型和文本质量，关键实体建议人工抽检。