前言¶
DeepSeek Harness（DSH）采用插件化架构，允许社区开发者扩展功能。rangrongg/searchsieve 属于联网工具类别，旨在解决 RAG（检索增强生成）场景中搜索结果质量难以量化的问题。它通过语义分析对搜索结果进行过滤和评估，帮助开发者直观地了解检索是否充分。
核心功能¶
插件提供三个核心指标：留用占比、回答完整度、代表性与冗余度。这些指标能一次性说清搜索结果的质量。
每次发起网络搜索后，覆盖度卡片会自动出现，无需手动拼接参数。卡片支持三种皮肤切换：粉白、蓝白、纯白。展开卡片右上角即可切换，选择会自动保存。
该工具采用纯规则算法，不调用模型，不消耗 API Key，具备零模型开销和确定性输出的特点。它针对中文环境做了适配，无需分词词典即可按语义要点逐点核对。此外，插件对边界情况处理完善，空结果、零选中等均有明确提示和建议。
安装与启用¶
安装命令如下：
dsh plugin add search-sieve
安装完成后需要重启 dsh web。重启后，下一次发起网络搜索时，覆盖度卡片就会自动出现。
使用方法¶
插件接受 expectedPoints（期望的回答要点）参数。传入该参数后，工具会逐点核对评估。如果不传，它会自动从问题中提取关键词。
示例用法如下：
{
"query": "村上春树一共写了几本书",
"expectedPoints": ["作品数量", "最新作品", "诺贝尔奖经历", "代表作书名"],
"searchResults": [
"村上春树共出版 14 部长篇小说，最新作品《城市及其不确定的墙》 https://example.com/a",
"村上春树多次入围诺贝尔文学奖但未获奖 https://example.com/b"
],
"selectedResults": [
"村上春树共出版 14 部长篇小说，最新作品《城市及其不确定的墙》 https://example.com/a"
]
}
插件返回包含以下字段的 JSON 数据：
- selectionRatio：选中占比
- answerCompleteness：回答完整度
- representativeness：对全集代表性与冗余度
- gaps：未覆盖的信息点
- suggestion：补搜建议
注意事项¶
- 版本要求：需要 dsh web 0.1.0-rc.x 或更新版本。
- 算法原理：纯规则算法，不调用模型，不需要 API key。
- 中文支持：中文无需分词词典。
- Windows 环境：在 Windows PowerShell 报禁止运行脚本时，请使用
dsh.cmd或npm.cmd代替。
