博查、Google、Bing搜索接口，国内可用的Web Search API，让你的LLM大模型AI应用连接互联网，获取搜索网页能力

最新推荐文章于 2025-04-23 18:33:57 发布
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文章标签： 人工智能 搜索引擎 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cxk19980802/article/details/143025969
版权

什么是 Web Search API？

Web Search API 是一种接口，允许开发者通过程序化的方式实时搜索互联网，并从搜索引擎中提取结构化数据，可用于大模型、AI应用进行后续的处理与分析。

国内外有哪些Web Search API？

目前国外有Google、Bing等传统互联网引擎，以及Exa等为LLM优化过的搜索引擎提供Search API，国内只有博查提供Search API，博查是一个给AI用的搜索引擎，为AI应用提供世界知识搜索服务。
国内业务推荐使用博查，它在中文内容搜索方面质量很强，可以提供高质量文本摘要，并且搜索结果已经按照国内要求进行安全过滤，安全合规、数据不出海。

使用方式及网址入口

博查

博查AI开放平台：https://open.bochaai.com
博查搜索API开发文档：https://aq6ky2b8nql.feishu.cn/wiki/HmtOw1z6vik14Fkdu5uc9VaInBb
详细使用方式介绍：https://blog.youkuaiyun.com/cxk19980802/article/details/142914215

Bing

Bing Search API：https://www.microsoft.com/en-us/bing/apis/bing-web-search-api

Exa

Exa AI：https://exa.ai

搜索效果

在这里插入图片描述

某AI之搜索引擎接口
我不是码农的博客~~~
04-28 159
【代码】某AI之搜索引擎接口。
企业数字化智能化转型过程中，怎样在业务系统应用程序中集成 LLM 大模型AI能力？
AI天才研究院
06-28 4354
为了使提示调整发挥作用，您需要能够将提示的嵌入输入到您的 LLM 模型中，并从这些嵌入生成令牌，目前，这只能通过开源 LLM 来完成，而不能在 OpenAI API 中完成。任何重要的事情仍然存在，并且将会有更多的调查论文和经过审查的实施来帮助了解正在发生的事情。对基于不同日期的问题的 StoriesQA 数据集的一项观察结果是，尽管 LM（预训练截止日期为 2020 年）可以通过 Google 搜索访问最新信息，但其在 2020 年后问题上的表现仍然比 2020 年前问题上的表现差很多。
bing官方api搜索引擎
qq_38531623的博客
08-02 3948
微软 Bing 的搜索 API 使得开发者能够将 Bing 的搜索能力集成到自己的应用中，包括对网页、图片、新闻、视频的搜索，以及提供了实体搜索和视觉搜索的功能。这些 API 支持安全、无广告且能够根据地理位置提供相关信息的搜索结果。Bing Web Search API v7 允许用户从全球范围内的数十亿个网页文档中检索信息。
【手把手教学】博查API+LangChain+DeepSeek：三步实现你的AI智能搜索！
Alexinyu的博客
03-31 1063
大家好，我是BigNorthBear。为了避免传统搜索引擎的那些推荐算法与SEO优化带来的信息偏差问题，本文将介绍如何通过博查Web Search API、LangChain与最近爆火的DeepSeek，打造一个精准、高效的AI智能搜索工具。通过详细的技术讲解、代码示例以及数据分析，我们将探讨如何获取更可靠的搜索结果。
Google搜索API?
移动开发与培训
01-03 528
原文： Google Search API? 有几个人给我讲了关于Google从基于SOAP访问机制的搜索转向基于AJAX的搜索。OReilly的文章开始对此进行了详细讲解，但是我认为这里还有更多的内容。我专门花了几分钟时间，在Google的站点上，将大家所指的地方看了一遍，结果，吓了一大跳。我期望找到一些详细讲解的JSON格式，这样我就可以选择运行时库/平台/语言来阐述搜索的相关内容。不幸的是
4款顶级搜索引擎API，构建AI应用必备的搜索服务
cxk19980802的博客
01-04 2203
每款Web搜索API都有其独特的优势和适用场景，开发者在选择时应根据自身项目的需求、预算、技术栈以及目标市场来做出决定。如果您的应用侧重于国内业务的中文网页搜索，包括AI智能体、语义理解或者内容合规，博查API可能是一个很好的选择；如果需要强大的全球搜索支持，Bing和Google的API将是不错的选择；而Exa.ai则适合需要高度定制和行业特定优化的AI应用。
Web Search API，搜索引擎API使用入门
cxk19980802的博客
10-23 985
Web Search API是一种互联网网页搜索API接口，允许开发者通过编程访问博查搜索引擎的搜索结果和相关信息，实现在应用程序或网站中集成搜索功能。
国内可用的Web Search API： 让你的LLM大模型AI应用接入互联网搜索能力
小for学习栏
02-25 1508
本文介绍了一款国内可用的Web Search API，它为LLM大模型及各类AI应用提供了连接互联网、获取搜索网页能力的技术支持。通过详细解析接口背景、功能设计、参数说明、返回数据格式、定价策略以及产品对比，希望能为开发者在私有化部署或受限联网环境下实现数据实时更新提供有价值的技术参考。该解决方案兼顾数据质量、实时性与成本优势，为国内技术实践中的数据接入提供了切实可行的方案。
google 搜索接口
01-12 4294
google搜索建议的接口： http://google.com/complete/search?output=toolbar&q=%1 例如，你输入 t , http://google.com/complete/search?output=toolbar&q=t 那么他会给你联想出来很多内容，是xml格式的，只需要解析xml就可以了 <suggestion
构建 LLM （大型语言模型）应用程序——从入门到精通（第五部分：搜索与检索）
weixin_44098716的博客
10-15 1378
通过检索增强生成 (RAG) 应用程序的视角学习大型语言模型 (LLM)。
ReAct Agent 实战：基于DeepSeek从0到1实现大模型Agent的探索模式
最新发布
kakaZhui的博客
04-23 910
大型语言模型（LLM）的崛起开启了通用人工智能（AGI）的无限遐想。但要让 LLM 从一个被动的“文本生成器”转变为能够主动解决问题、与环境交互的智能体（Agent），我们需要赋予它思考、行动和学习的能力。框架正是实现这一目标的主流范式之一。在观察环境后进行思考（Reasoning），基于思考决定下一步行动（Action），执行行动后观察结果（Observation），然后根据新的观察再次思考…
Bing Search API入门
04-08
使用Bing Search API端点搜索Web的基本代码方案
调用bing搜索api 本地网站实现搜索功能
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调用bing搜索api 本地网站实现搜索功能 并借用fiddler软件 解决跨域问题 伪装服务器 本地实现该搜索功能
大模型GUI系列论文阅读 DAY1：《基于大型语言模型的图形用户界面智能体：综述》（6.6W 字长文）
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大型语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）的兴起[8][9]，特别是那些增强了多模态能力的模型[10]，为GUI自动化带来了颠覆性变化，重新定义了智能体与图形用户界面交互的方式。我们将回顾GUI智能体的发展历史，提供构建这些智能体的分步指南，汇总基本和高级技术，评审与框架、数据和模型相关的重要工具和研究，展示典型应用，并概述未来发展方向。通过这些问题，本综述旨在提供对该领域现状的全面概览，为构建LLM驱动的GUI智能体提供指导，识别关键研究空白，并提出未来工作的方向。
参数100亿、主打联网搜索，性能超OpenAI WebGPT，利用docker一键部署，有无GPU都行、可以指定GPU数量、支持界面对话和API调用，离线本地化部署详细教程
代码讲故事
03-08 471
参数100亿、主打联网搜索，性能超OpenAI WebGPT，利用docker一键部署，有无GPU都行、可以指定GPU数量、支持界面对话和API调用，离线本地化部署详细教程。 WebGLM 旨在使用 10 亿参数的通用语言模型（GLM）提供一种高效且低成本的网络增强问答系统。它旨在通过将网络搜索和召回功能集成到预训练的语言模型中以进行实际应用的部署。 结合传统的搜索引擎的“知识”来对大模型进行一次检索增强。基于 GLM-10B 的联网增强版问答系统，WebGLM 可以更加精确高效的完成问答与检索的任务。
互联网搜索、联网搜索 API 的探索与公开接口、大模型联网搜索接口、全网搜索接口
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在当前大模型及人工智能技术迅速发展的背景下，如何让离线部署的系统获得最新互联网信息成为关键问题。本文介绍了一种基于互联网搜索 API 的解决方案，通过简洁高效的接口设计，帮助各类系统实现实时数据接入，提升智能化水平。文章将详细介绍接口的原理、参数配置、返回数据格式以及定价策略，并进行竞品对比，力图为技术开发者提供切实可行的参考方案。本文详细阐述了基于互联网搜索 API 的实时数据接入方案，包括接口原理、参数说明、数据结构、定价策略及市场对比。
Bing Search API 获取实现联网(无需魔法)
ph12345687的博客
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注意：其中form标签实现搜索框标签中的action即点击提交后会跳转的地址；class="form-inline"保证了搜索框跟summit在同一行；style="float: right"保证悬浮在右边。font-weight: bold " >${error} 这引用了后端传过来的数据。placeholder="请输入查询书籍" class="form-control">
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deepseek实现本地部署并且可以联网搜索
02-20
<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何将DeepSeek实现本地部署并使其能够联网搜索。首先，我得确认DeepSeek是什么。根据我的知识，DeepSeek可能是一个专注于深度学习和智能搜索的AI模型或工具，可能类似于一些开源的大模型，比如LLaMA或ChatGLM，但具体细节可能不太清楚。用户可能是指某个特定项目，但可能信息有限，需要假设。 接下来，用户希望本地部署，并且能联网搜索。本地部署通常涉及将模型或服务安装在本地服务器或计算机上，而不是依赖云端服务。联网搜索可能意味着该部署的系统能够访问互联网进行实时信息检索，比如结合搜索引擎API。 首先，我需要拆分问题：本地部署和联网搜索功能。可能涉及步骤包括获取模型、设置本地服务器、处理网络请求，以及集成搜索API。 需要考虑以下几点： 1. **DeepSeek的本地部署**：用户可能需要下载模型文件，配置运行环境，可能需要使用如Docker、Python环境，或者特定的框架如TensorFlow、PyTorch等。如果是开源项目，可能提供部署指南，但如果是闭源的，可能需要联系官方支持。 2. **联网搜索功能**：这可能需要编写代码调用搜索引擎的API（如Google Custom Search、Bing API等），或者使用爬虫技术（但需注意法律和网站条款）。同时，处理网络请求需要确保本地环境有网络访问权限，并处理可能的代理或防火墙问题。 3. **集成两者**：本地部署的DeepSeek模型需要能够触发搜索功能，将搜索结果作为输入提供给模型处理，生成响应。可能需要设计一个中间层或API来协调模型和搜索模块。 可能的挑战包括： - 模型的大小和硬件要求，本地部署可能需要高性能GPU或足够的内存。 - 网络搜索的实时性和准确性，API调用可能有次数限制或费用问题。 - 法律和合规问题，特别是网络爬虫可能违反某些网站的服务条款。 需要验证的假设： - DeepSeek是否支持本地部署？如果是开源或提供相关文档，用户需要按照指南操作。 - 联网搜索是否需要额外的开发工作，比如编写脚本或使用现有工具。 如果DeepSeek本身不具备联网功能，可能需要自行开发一个插件或中间件，使其在生成结果前调用搜索API，获取实时数据。例如，类似LangChain的框架可以集成LLM和外部工具。 总结步骤可能包括： 1. 获取并部署DeepSeek模型到本地环境。 2. 配置网络搜索API，获取必要的API密钥。 3. 开发接口或脚本，将用户查询发送到搜索API，获取结果后输入模型处理。 4. 测试整个流程，确保稳定性和性能。 需要提醒用户注意API的使用条款、数据隐私以及硬件资源是否满足需求。如果DeepSeek是商业产品，可能需要查看其官方文档或联系支持团队获取具体部署方法。</think>要实现DeepSeek的本地部署并使其具备联网搜索功能，可以按照以下步骤进行： --- ### **1. 确认DeepSeek的本地部署支持** - **获取模型/工具**： 如果DeepSeek是开源项目（如GitHub仓库），需下载代码和模型文件；若为商业产品，需遵循官方提供的本地部署指南。 - **环境配置**： 安装依赖环境（如Python、PyTorch/TensorFlow、Docker等），确保硬件满足要求（如GPU显存、内存）。 --- ### **2. 本地部署步骤** - **运行服务**： 通过命令行或脚本启动本地服务，例如： ```bash python deepseek_server.py --model_path ./models/deepseek_model --port 8000 ``` - **API暴露**： 将模型封装为REST API（如使用Flask/FastAPI），以便后续集成搜索功能。 --- ### **3. 联网搜索功能实现** - **选择搜索引擎API**： 注册并获取API密钥（如Google Custom Search、Bing API或SerpAPI）。 - **编写搜索模块**： 创建一个Python脚本调用API并返回结果： ```python import requests def web_search(query, api_key): url = "https://api.bing.microsoft.com/v7.0/search" headers = {"Ocp-Apim-Subscription-Key": api_key} params = {"q": query, "count": 5} response = requests.get(url, headers=headers, params=params) return response.json() ``` --- ### **4. 集成搜索与模型** - **流程设计**： 用户输入 → 触发搜索 → 结果整合 → 输入模型生成最终响应。 - **代码示例**： ```python from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/ask") async def ask(query: str): # 联网搜索 search_results = web_search(query, "YOUR_API_KEY") # 格式化搜索结果 context = "\n".join([result["snippet"] for result in search_results["webPages"]["value"]]) # 调用本地DeepSeek模型 response = deepseek_generate(context, query) return {"answer": response} ``` --- ### **5. 注意事项** - **性能优化**： 模型推理可能需GPU加速，搜索延迟需控制在合理范围。 - **合规与费用**： 遵守API调用限制（如免费版每日限额），避免爬虫法律风险。 - **安全措施**： 对用户输入和API密钥进行安全处理，防止注入攻击。 --- ### **6. 替代方案** - **使用LangChain框架**： 直接集成LLM和搜索工具（需DeepSeek兼容）： ```python from langchain.agents import load_tools from langchain.llms import DeepSeekLLM llm = DeepSeekLLM(local_path="./models/deepseek") tools = load_tools(["serpapi"], llm=llm) agent.run("查询今日纽约时报头条新闻") ``` --- ### **总结** 本地部署需依赖模型可用性和硬件条件，联网搜索需通过API实现。若DeepSeek为闭源产品，建议直接联系官方获取支持。开源项目可参考社区文档（如Hugging Face模型库）进行适配。
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