Recherchez des articles, lisez des passages d’articles, trouvez des travaux connexes et recherchez dans des dépôts GitHub associés
Firecrawl Research est un index spécialement conçu pour les agents de recherche scientifique et d’ingénierie. Il propose un ensemble d’outils dédié à la recherche pour chercher des articles, examiner les métadonnées des articles, lire les passages pertinents du texte intégral, découvrir des articles connexes grâce à l’expansion structurelle et rechercher dans des dépôts GitHub liés à la recherche.
Trouvez des articles par sujet, méthode, benchmark, auteur ou catégorie
Examinez les métadonnées canoniques des articles et les identifiants de source
Lisez, dans un article, les passages qui répondent à une question précise
À partir d’articles de départ pertinents, élargissez vers des articles connexes, des articles citants ou des références
Recherchez dans l’historique GitHub et les README des notes d’implémentation, des bugs et des discussions de conception
Pour donner à votre agent accès à l’Index de recherche, nous vous recommandons vivement d’utiliser notre CLI ou MCP, associé à notre skill de recherche dédié, que vous pouvez installer avec :
Prime : récompense de 5 000 crédits pour des retours de qualité sur /search/research (GitHub)
Pour être éligible, répondez à un entretien riche en informations (cas d’utilisation réfléchis, concrets, etc.) avec notre assistant de feedback Firecrawl. Cela ne prend que quelques minutes, peut être interrompu à tout moment et convient aussi bien aux humains qu’aux agents (il suffit de coller le lien dans votre harness agentique !).
Recherchez dans les résumés d’articles scientifiques à l’aide d’une requête en langage naturel. La réponse renvoie des articles classés, avec le paperId canonique, le primaryId privilégié, les identifiants de source, le titre, le résumé, le score et, éventuellement, des signaux de classement.
# Aucune clé API n’est nécessaire pour démarrer ; ajoutez -H "Authorization: Bearer $FIRECRAWL_API_KEY" pour bénéficier de limites de débit plus élevées :curl -s "https://api.firecrawl.dev/v2/search/research/papers?query=diffusion%20image%20synthesis&k=20"
firecrawl research search-papers "diffusion image synthesis" --limit 20
from firecrawl import Firecrawlfirecrawl = Firecrawl( # Aucune clé API n’est nécessaire pour démarrer ; ajoutez-en une pour bénéficier de limites de débit plus élevées : # api_key="fc-YOUR-API-KEY",)result = firecrawl.v2.search_papers("diffusion image synthesis", k=20)print(result)
import { Firecrawl } from "firecrawl";const firecrawl = new Firecrawl({ // Aucune clé API n’est nécessaire pour démarrer ; ajoutez-en une pour bénéficier de limites de débit plus élevées : // apiKey: "fc-YOUR-API-KEY",});const result = await firecrawl.research.searchPapers("diffusion image synthesis", { k: 20,});console.log(result);
Filtres facultatifs :
authors : filtre sur une sous-chaîne du nom de l’auteur ; tous les filtres doivent correspondre
categories : filtre par catégorie d’article, par exemple cs.LG
from : borne inférieure inclusive de création/mise à jour, YYYY-MM-DD
to : borne supérieure inclusive de création/mise à jour, YYYY-MM-DD
Utilisez un paperId canonique ou un primaryId propre à la source.
# Aucune clé API n'est nécessaire pour démarrer ; ajoutez -H "Authorization: Bearer $FIRECRAWL_API_KEY" pour bénéficier de limites de débit plus élevées :curl -s "https://api.firecrawl.dev/v2/search/research/papers/arxiv:1706.03762"
firecrawl research inspect-paper arxiv:1706.03762
from firecrawl import Firecrawlfirecrawl = Firecrawl( # Aucune clé API n'est nécessaire pour démarrer ; ajoutez-en une pour bénéficier de limites de débit plus élevées : # api_key="fc-YOUR-API-KEY",)paper = firecrawl.v2.inspect_paper("arxiv:1706.03762")print(paper)
import { Firecrawl } from "firecrawl";const firecrawl = new Firecrawl({ // Aucune clé API n'est nécessaire pour démarrer ; ajoutez-en une pour bénéficier de limites de débit plus élevées : // apiKey: "fc-YOUR-API-KEY",});const paper = await firecrawl.research.getPaper("arxiv:1706.03762");console.log(paper);
Ajoutez query au même chemin d’article pour obtenir les passages les plus pertinents du texte intégral pour une question. C’est utile pour vérifier si un article candidat contient bien une méthode, un jeu de données, une contrainte ou un résultat avant de l’inclure.
# Aucune clé API n’est nécessaire pour démarrer ; ajoutez -H "Authorization: Bearer $FIRECRAWL_API_KEY" pour des limites de débit plus élevées :curl -s "https://api.firecrawl.dev/v2/search/research/papers/arxiv:1706.03762?query=what%20is%20the%20attention%20mechanism&k=4"
firecrawl research read-paper arxiv:1706.03762 --question "What is the attention mechanism?" --limit 4
from firecrawl import Firecrawlfirecrawl = Firecrawl( # Aucune clé API n’est nécessaire pour démarrer ; ajoutez-en une pour des limites de débit plus élevées : # api_key="fc-YOUR-API-KEY",)passages = firecrawl.v2.read_paper( "arxiv:1706.03762", "What is the attention mechanism?", k=4,)print(passages)
import { Firecrawl } from "firecrawl";const firecrawl = new Firecrawl({ // Aucune clé API n’est nécessaire pour démarrer ; ajoutez-en une pour des limites de débit plus élevées : // apiKey: "fc-YOUR-API-KEY",});const passages = await firecrawl.research.getPaper("arxiv:1706.03762", { query: "What is the attention mechanism?", k: 4,});console.log(passages);
À partir d’un ou de plusieurs articles de départ, effectuez une expansion sémantique et classez les candidats en fonction d’une intent en langage naturel.
# Aucune clé API n’est nécessaire pour démarrer ; ajoutez -H "Authorization: Bearer $FIRECRAWL_API_KEY" pour des limites de débit plus élevées :curl -s "https://api.firecrawl.dev/v2/search/research/papers/arxiv:1706.03762/similar?intent=efficient%20transformers&mode=similar&k=20"
firecrawl research related-papers arxiv:1706.03762 --intent "efficient transformers" --limit 20
from firecrawl import Firecrawlfirecrawl = Firecrawl( # Aucune clé API n’est nécessaire pour démarrer ; ajoutez-en une pour des limites de débit plus élevées : # api_key="fc-YOUR-API-KEY",)papers = firecrawl.v2.related_papers( "arxiv:1706.03762", "efficient transformers", mode="similar", k=20,)print(papers)
import { Firecrawl } from "firecrawl";const firecrawl = new Firecrawl({ // Aucune clé API n’est nécessaire pour démarrer ; ajoutez-en une pour des limites de débit plus élevées : // apiKey: "fc-YOUR-API-KEY",});const papers = await firecrawl.research.similarPapers("arxiv:1706.03762", { intent: "efficient transformers", mode: "similar", k: 20,});console.log(papers);
Modes :
similar : voisinage de co-citation et de couplage bibliographique
citers : articles qui citent l’article de départ
references : articles cités par l’article de départ
Recherchez dans les issues, pull requests, discussions et README de dépôts GitHub des détails d’implémentation et des antécédents techniques.
# Aucune clé API n’est nécessaire pour démarrer ; ajoutez -H "Authorization: Bearer $FIRECRAWL_API_KEY" pour bénéficier de limites de débit supérieures :curl -s "https://api.firecrawl.dev/v2/search/research/github?query=flash%20attention%20implementation%20notes&k=10"
firecrawl research search-github "flash attention implementation notes" --limit 10
from firecrawl import Firecrawlfirecrawl = Firecrawl( # Aucune clé API n’est nécessaire pour démarrer ; ajoutez-en une pour bénéficier de limites de débit supérieures : # api_key="fc-YOUR-API-KEY",)results = firecrawl.v2.search_github("flash attention implementation notes", k=10)print(results)
import { Firecrawl } from "firecrawl";const firecrawl = new Firecrawl({ // Aucune clé API n’est nécessaire pour démarrer ; ajoutez-en une pour bénéficier de limites de débit supérieures : // apiKey: "fc-YOUR-API-KEY",});const results = await firecrawl.research.searchGithub( "flash attention implementation notes", { k: 10 },);console.log(results);
Les résultats GitHub incluent le dépôt, l’URL, les métadonnées d’issue/PR lorsqu’elles sont disponibles, un extrait, ainsi que le contenu Markdown correspondant lorsqu’il est disponible.