<think>嗯，用户问的是在使用
AI搜索时如何同时
联网搜索，并且项目用的是Spring Boot。首先，我需要理解用户的具体需求。可能他们正在开发一个基于Spring Boot的应用，想要集成
AI功能，同时需要让这个
AI能够访问互
联网获取实时信息。
接下来，我得考虑
AI搜索通常指的是像集成
GPT这样的模型，但这些模型通常是基于预训练的数据，不能实时
联网。所以用户可能希望他们的应用不仅能处理
AI生成的内容，还能结合最新的网络数据。
然后，可能的解决方案有几个方向。一是使用第三方API，比如SerpAPI或Google Custom Search JSON API，这些服务可以让应用通过HTTP请求获取搜索结果。另一个方向是利用现有的库，比如Jsoup来爬取网页，但需要注意法律和网站的使用条款。
再考虑Spring Boot的集成部分。在Spring Boot中，可以通过RestTemplate或者WebClient来调用外部API。需要指导用户如何配置这些HTTP客户端，处理API返回的数据，可能还要解析JSON或者HTML内容。
同时，用户可能需要处理API密钥的安全性，比如使用Spring Boot的配置管理，把密钥放在application
.properties或者用环境变量，避免硬编码在代码里。
另外，可能要考虑异步处理，如果搜索请求比较耗时，可以用@Async来避免阻塞主线程。还有错误处理，比如网络超时或者API限制，需要添加重试机制或者友好的错误提示。
最后，可能需要提醒用户注意法律问题，比如遵守robots
.txt，尊重版权，以及处理用户数据的隐私问题。同时，性能优化方面，缓存常用的搜索结果，减少API调用次数，节省成本和提升响应速度。
总结一下，用户需要一个结合
AI和实时网络数据的Spring Boot应用，解决方案包括使用外部API、HTTP客户端集成、安全处理密钥、异步和错误处理，以及法律和性能方面的注意事项。需要一步步引导用户如何具体实现这些步骤，并提供代码示例和最佳实践建议。</think>我将分步骤为您解释如何在Spring Boot项目中集成
AI并实现
联网搜索功能：
1
. 技术选型分析
- AI模型集成：推荐使用Open
AI API（
GPT系列）或本地部署的Hugging Face模型
- 联网搜索实现：
▪️ 方案一：使用Google Custom Search API（需API key）
▪️ 方案二：SerpAPI（付费但更稳定）
▪️ 方案三：Jsoup网页解析（需处理反爬机制）
2
. Spring Boot项目集成步骤
2
.1 依赖配置（pom
.xml）
```xml
<
!-- Web基础
-->
<dependency>
<groupId>org
.springframework
.boot</groupId>
<artifactId>spring
-boot
-starter
-web</artifactId>
</dependency>
<
!-- HTTP客户端
-->
<dependency>
<groupId>org
.springframework
.boot</groupId>
<artifactId>spring
-boot
-starter
-webflux</artifactId>
</dependency>
```
2
.2 配置API密钥（application
.yml）
```yaml
ai:
open
ai-key
: ${OPEN
AI_API_KEY}
search
:
google
-cse
:
api
-key
: your_google_cse_key
cx
: your_search_engine_id
```
3. 核心实现示例
3.1
联网搜索服务类
```java
@Service
public class WebSearchService {
@Value("${search
.google
-cse
.api
-key}")
private String apiKey;
@Value("${search
.google
-cse
.cx}")
private String cx;
public List<SearchResult> searchWeb(String query) {
WebClient client = WebClient
.create();
String url = String
.format(
"https
://www
.googleapis
.com/customsearch/v1?key=%s&cx=%s&q=%s",
apiKey, cx, URLEncoder
.encode(query, StandardCharsets
.UTF_8));
return client
.get()
.uri(url)
.retrieve()
.bodyToMono(GoogleResponse
.class)
.map(response
->
response
.getItems()
.stream()
.map(item
-> new SearchResult(
item
.getTitle(),
item
.getLink(),
item
.getSnippet()
))
.collect(Collectors
.toList()))
.block();
}
}
```
3.2
AI集成服务（示例使用Open
AI）
```java
@Service
public class
AIService {
@Value("${
ai.open
ai-key}")
private String apiKey;
public String get
AIResponse(String prompt) {
WebClient client = WebClient
.builder()
.baseUrl("https
://api
.open
ai.com/v1")
.defaultHeader("Authorization", "Bearer "
+ apiKey)
.build();
ChatRequest request = new ChatRequest(
"
gpt-3.5-turbo",
List
.of(new Message("user", prompt))
);
return client
.post()
.uri("/chat/completions")
.bodyValue(request)
.retrieve()
.bodyToMono(ChatResponse
.class)
.map(response
->
response
.getChoices()
.get(0)
.getMessage()
.getContent())
.block();
}
}
```
4
. 组合调用逻辑
```java
@RestController
public class HybridSearchController {
@Autowired
private WebSearchService webSearchService;
@Autowired
private
AIService
aiService;
@PostMapping("/smart
-search")
public ResponseEntity<HybridResponse> hybridSearch(
@RequestBody SearchRequest request) {
// 步骤1：
联网搜索
List<SearchResult> webResults =
webSearchService
.searchWeb(request
.getQuery());
// 步骤2：构建
AI提示词
String
aiPrompt = String
.format(
"基于以下实时搜索结果回答【%s】：\n%s",
request
.getQuery(),
webResults
.stream()
.map(SearchResult
::getSnippet)
.collect(Collectors
.joining("\n"))
);
// 步骤
3：获取
AI分析结果
String
aiResponse =
aiService
.get
AIResponse(
aiPrompt);
return ResponseEntity
.ok(
new HybridResponse(webResults,
aiResponse));
}
}
```
5. 注意事项
- 异步处理：建议使用@Async优化高延迟的API调用
- 错误处理：需添加重试机制和降级策略
- 速率限制：配置RateLimiter控制API调用频率
- 结果缓存：使用Redis或Caffeine缓存高频查询结果
- 安全防护：对用户输入进行XSS过滤和敏感词检测
6
. 性能优化建议
$$ T_{response} = T_{search}
+ T_{
ai}
+ T_{network} $$
其中：
- $T_{search}$：搜索API响应时间
- $T_{
ai}$：
AI处理时间
- $T_{network}$：网络传输延迟
可采用以下优化策略：
- 并行调用搜索和
AI预生成
- 实现流式响应（SSE）
- 使用本地模型缓存（Hugging Face Transformers）
建议结合具体业务场景选择最适合的方案，对于实时性要求高的场景优先使用第三方搜索API，对成本敏感的场景可考虑自建爬虫系统（需遵守robots
.txt）。
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