让大模型“联网”的第一步？手把手教你调用搜索 API！

在大模型应用开发中，“联网”能力是实现实时信息获取与动态问答的关键能力。
本文将以开发者视角，详细讲解 搜索 API 的调用流程与原理，并推荐一批可协助调试、优化、审查代码的实用提示词，帮助你高效打造具备联网能力的智能模型。

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一、为什么大模型需要“联网”？

大模型的知识主要来源于离线训练数据，信息更新滞后、缺乏实时性。
为了让模型能够回答最新问题、引用实时数据，我们必须让它“看见”网络世界。

典型应用包括：

• 📊 获取最新财经、天气、政策等信息；
• 💡 在问答系统中检索外部知识；
• 🧠 在企业应用中访问内部知识库或数据接口。

实现这些目标的第一步，就是掌握——搜索 API 的调用方法。

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二、搜索 API 的工作原理

搜索 API 的核心流程其实很简单，分为三个步骤：

1. 发起请求（Request）：携带关键词与参数；
2. 获取响应（Response）：接收 JSON 格式结果；
3. 解析结果（Parse）：提取可用信息并供模型使用。

示例代码（JavaScript）：

const query = "如何调用搜索API";
const apiKey = "your_api_key_here";
const endpoint = "https://api.example.com/search";

fetch(`${endpoint}?q=${encodeURIComponent(query)}`, {
  headers: { "Authorization": `Bearer ${apiKey}` }
})
  .then(res => res.json())
  .then(data => console.log(data))
  .catch(err => console.error(err));

💡 提示：实际使用中建议通过环境变量存储 API Key，避免明文泄露。

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三、让大模型具备搜索能力的实现思路

如果你正在构建具备“联网思考能力”的大模型应用，可以参考以下架构：

1. 检索层（Retrieval）：通过搜索 API 获取外部数据；
2. 摘要层（Summarization）：使用算法或模型提取核心信息；
3. 生成层（Generation）：由大模型结合检索结果生成最终回答。

这种结构被称为 RAG（Retrieval-Augmented Generation）增强检索生成模式，目前是业界最常用的大模型联网方案。

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四、开发中常用的 AI 提示词推荐

以下提示词可在开发、调试和安全审查阶段协助你完成不同任务，
它们非常适合与大模型协同使用，提升开发与审查效率。

AI提示词名称	功能说明
JavaScript代码反混淆专家	分析并还原被混淆的 JavaScript 代码，帮助理解第三方脚本逻辑，常用于安全审计和恶意代码检测。
代码安全审查	检测潜在安全漏洞，输出修复建议，适用于 CI/CD 安全扫描环节。
代码问题诊断	快速定位代码错误并分析成因，适合日常调试与问题复现。
代码审查助手	自动执行静态代码审查，提供针对性修改建议，适合团队协作。
代码优化助手	分析性能瓶颈并优化算法结构，帮助代码更高效运行。
代码生成	根据功能描述快速生成高质量代码片段，支持多语言生成。
代码片段解析助手	对代码片段进行结构化解析，输出逻辑说明与优化建议，适用于教学与调试场景。

⚙️ 以上提示词可在模型中调用，用于辅助编程、调试、优化与安全检测，均为常见开发辅助工具类别。

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五、进阶：在模型中动态调用搜索 API

在具备函数调用（Function Calling）功能的大模型中，可以让模型自动触发联网搜索请求：

if model.detects("需要联网搜索"):
    result = call_search_api(query)
    model.context.update(result)
    answer = model.generate()

这种设计能让模型动态扩展知识边界，真正实现“随问随查、实时响应”。

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六、总结

通过学习搜索 API 的调用与集成方式，你可以让大模型从“闭环系统”变为“开放智能体”。
结合检索增强（RAG）架构与提示词协同工具，你能构建出具备实时知识访问能力的智能应用。

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更多详情请看官网文章：让大模型“联网”的第一步？手把手教你调用搜索API！