リサーチとナレッジグラフ

research — フルパイプラインを1コマンドで実行します

omniscout research "emerging quantum computing startups 2026"
omniscout research "vector database benchmarks 2026" --results 10

1回の呼び出しでパイプライン全体を実行します：検索 → クロール → 抽出 → リランク → 要約。以下で調整します：

researchの出力はjqにきれいにパイプできます：omniscout research "topic" | jq '.passages[0:3]'。

research・answer・extractの使い分け

• answer — 1つの事実を高速に調べます。
• research — 引用可能なパッセージ付きで、多くの出典を横断してトピックを概観します。
• extract — URLがすでに分かっている場合に検索ステップを省略します。抽出をご覧ください。

graph — 構造化ナレッジグラフ

omniscout graph "Cursor"                 # search the web and extract
omniscout graph "Cursor" -w cursor.com  # crawl that site directly
omniscout graph "Cursor" --data         # include sources, timing, diagnostics
omniscout graph "Cursor" --llm          # optional LLM overlay on the evidence

graphは企業・人物・製品をエンティティと関係性の構造化Unicodeツリーにマッピングします。ドメインのみ（cursor.com）を渡すとサイト内に留まり、-w/--websiteで1サイトとその内部リンクにクロールを制限します。--results/-kで取得する出典・ページ数を制御します（デフォルト5）。

benchmark — 回答モードを比較します

omniscout benchmark answers
omniscout benchmark retrieval
omniscout benchmark ablation   # full ablation matrix with persisted metrics

benchmarkはバンドルされたゴールドデータセットに対して回答品質、検索、書式を評価します — エージェントループで--probe、--classic、--probe-proのどれを使うか決める際に便利です。benchmark startupはCLI起動オーバーヘッドを測定し、benchmark formatはExa形式の書式を採点します。

Probe ZeroとClassicの比較

Probe Zeroはローカル回答エンジンです（omniscout settings enginesをご覧ください）：

• Probe Zero Mini — ローカルLLM統合で、直接回答の良いデフォルトです。
• Classic — 抽出型でLLM不要。確定的で、モデルウォームアップ後は完全オフラインです。
• Probe Pro — 最難関の質問向け構造化クレームパイプライン（クロール → 検証 → 描画）です。

エージェントループで標準化する前に、omniscout benchmark answersでゴールドベンチマーク上に比較します。