动态查询生成是Gemini Fullstack LangGraph的核心功能之一，依托Gemini模型强大的语义理解能力，将用户输入的自然语言自动转化为有效的搜索查询。
该功能的工作流程分为四个关键阶段：首先，Gemini模型分析用户输入的原始问题，识别核心意图和关键信息点；接着，模型根据语境和领域知识生成初步的搜索词组合；然后，系统会评估查询的相关性和覆盖率；最后输出优化后的搜索表达式。
- 语义解析：准确捕捉用户意图中的隐含需求和关键要素
- 查询优化：自动扩展同义词和相关概念提高搜索召回率
- 迭代改进：根据初步搜索结果动态调整查询策略
例如当用户输入’新型储能技术发展方向’时，系统不仅会生成基本的储能技术关键词，还会扩展到具体技术类型(如固态电池、液流电池)、应用场景(电网侧、用户侧)等维度，确保搜索结果的全面性和针对性。这种智能转化大幅提升了研究效率和结果质量。
本答案来源于文章《Gemini Fullstack LangGraph：基于Gemini和LangGraph的智能研究全栈应用》
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