前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）里做问答或说明类任务时，模型往往只能凭训练数据作答，难以附带可核对的网页来源，也很难在回答旁插入与论述对应的配图。常见做法是再接一套通用搜索 API，但来源链接、图片版权与「图是否真在讲这件事」仍要你自己拼进提示词或后处理。
CiteWeave（wavachao/dsh-citeweave）是社区维护的 DSH 联网类插件：通过可自建的检索后端拉取网页证据、筛选候选图片，把来源链接与插图交给 Harness；由你配置的 DeepSeek 模型组织正文，并把图片放在相关说明旁边。本文介绍其定位、能力与安装配置，事实以 GitHub 仓库 与 SkillHub 目录页 为准。
这是什么¶
CiteWeave 面向 DeepSeek Harness，维护者为 wavachao，许可证为 MIT。仓库同时包含 Harness 插件（Node）与 Python 检索后端：后端经 vLLM 运行 Qwen3.5-9B，配合 CPU 侧 embedding 与 rerank；Celery、Redis、PostgreSQL 处理检索任务。在共享 GPU 场景下，模型可按需启动，空闲一段时间后释放显存。
插件在 Harness 中注册工具 citeweave_search，支持自动搜索、最多五个来源 URL、图片校验与缓存刷新；Harness 通过 attachment store 嵌入图片。若后端不可用，Harness 会继续回答，只是拿不到该工具的结果；检索覆盖面与图片能否拿到，取决于目标网站。
核心功能¶
下面是与 README 一致、可核对的能力要点。
- 网页证据检索：从开放网页抓取与问题相关的材料，供模型写答案时引用。
- 配图筛选与出处：评估候选图片，返回带来源链接的插图（README 示例涵盖地质示意图、生物识别照片、工程结构对比等）。
- Harness 侧工具集成：调用
citeweave_search后，模型在正文中穿插图片与说明；详见 工具参考。 - 可配置上限：单次搜索可限制返回图片数量（配置项
maxImages，默认 3，范围 1–8）。 - 评测与结构：仓库提供
benchmarks/对比脚本与样例；插件侧为index.js、client.js，后端逻辑在backend/src/citeweave/。
版本与运行环境（来自 package.json）：插件当前发布版本 0.5.1，要求 Node.js 24+，目标 Harness 0.2.1-rc.2。插件与后端按同一仓库 tag 发版。
安装与启用¶
安装分两块：先部署检索后端，再在 Harness 里添加插件。社区目录归类为「联网工具」；安装前请自行审阅源码与 MIT 许可证，并记住插件随当前 DSH 进程权限运行。
后端¶
参考配置在 README 中写明为 Linux、Python 3.12、Docker、RTX 3060 12 GB 显存与 32 GB 内存。按仓库 backend 部署指南 安装依赖、下载模型并启动服务；后端目录为 backend/。
Harness 插件¶
在 Harness Desktop 或 Web 中打开 Plugins → Add plugin，填入：
github:wavachao/dsh-citeweave#v0.5.1
保存后打开 Installed plugins → CiteWeave → Configure CiteWeave，填写后端地址与工作区访问令牌并保存。配置项如下（亦可通过环境变量覆盖部分字段）：
| 配置项 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
endpoint |
http://127.0.0.1:8765 |
后端地址；可用 CITEWEAVE_ENDPOINT |
accessToken |
空 | 工作区令牌；可用 CITEWEAVE_ACCESS_TOKEN |
timeoutMs |
300000 |
工具超时（毫秒） |
maxImages |
3 |
每次搜索最多图片数（1–8） |
令牌留空时界面会保留已保存的值。命令行安装与环境变量细节见 reference.md。
典型用法¶
在对话里用自然语言说明「需要示意图 / 照片并注明来源」即可，Harness 会按需调用 citeweave_search。README 给出的示例如下，可直接复现：
Explain how Eratosthenes measured Earth’s circumference. Include a diagram and cite its source.
Compare suspension bridges and cable-stayed bridges, with photographs showing their structural differences.
经过上面的步骤，模型应结合检索到的证据撰写回答，并在合适段落旁附上经校验的图片与来源链接。
适用场景与注意¶
适合谁：需要在 DSH 里做带出处、带配图的知识说明或对比类问答，且愿意自建检索后端（或对 GPU / 内存有可控部署环境）的开发者。
需要注意：
- 后端是插件能力的前提；仅装 Harness 插件而不部署后端时，工具调用会失败，但对话仍可继续。
- 图片与网页内容受第三方站点与原始许可约束；仓库在
backend/THIRD_PARTY.md列出模型与第三方资源许可，抓取图片仍保留原站许可。 - DSH 生态强调「一切皆插件」；SkillHub 目录 为社区站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系。
- 安装任意社区插件前，应检查仓库 Issue、SECURITY 披露渠道与自身合规要求。
结尾¶
CiteWeave 把「网页证据 + 可追溯配图」做成 Harness 可调用的 citeweave_search，并用自托管后端承担检索与图像筛选。若你正在扩展 DSH 的联网说明能力，可从目录页了解简介，并在 GitHub 查看部署文档、参考手册与 benchmarks。
- 目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/wavachao/dsh-citeweave
- 仓库：https://github.com/wavachao/dsh-citeweave
