前言 在 AI 应用开发中，为大模型添加联网搜索能力能显著提升其实时信息处理能力。本文将介绍基于数眼智能全生态工具的极简实现方案，无需复杂配置，让你的大模型瞬间拥有获取最新信息的能力。
一、核心原理 大模型联网搜索的核心逻辑的是通过 “需求判断 - 网络搜索 - 结果整合 - 智能生成” 的闭环，实现实时信息响应，具体流程如下： 判断问题是否需要实时信息（如包含 “最新”“今天” 等关键词）； 对需实时信息的问题，调用数眼智能搜索 API 获取网络资源； 提取搜索结果中的核心信息，作为上下文补充给大模型； 数眼智能大模型基于搜索结果生成准确、实时的最终回答。
二、实现准备 所需工具（数眼智能生态） 本次方案全程使用数眼智能工具，无需依赖第三方平台，工具对应功能如下： 数眼智能搜索 API：提供高效网页搜索能力，快速返回精准结果； 数眼智能大模型 API（如 “数眼智能” 系列）：提供对话生成能力，兼容 OpenAI 协议，接入便捷。 API 密钥获取 登录数眼智能开放平台（点击👉官网：数眼智能），完成开发者账号注册与实名认证； 在平台控制台创建应用，分别申请 “搜索 API” 和 “大模型 API” 的密钥； 记录申请到的密钥（后续替换代码中对应字段），并查阅官方文档确认 API 接口地址及请求格式（确保适配代码）。 三、完整实现代码 仅需几行核心逻辑即可完成功能搭建，代码如下（直接复制可用）：
import json
import requests
from openai import OpenAI # 数眼大模型兼容OpenAI协议，无需额外安装新库
# 配置数眼智能API密钥（替换为你的实际密钥）
SHUYAN_SEARCH_API_KEY = "你的数眼智能搜索API密钥"
SHUYAN_LLM_API_KEY = "你的数眼智能大模型API密钥"
# 数眼智能API地址（以官方文档为准，此处为通用适配格式）
SHUYAN_SEARCH_API_URL = "https://api.shuyanai.com/search/v1/web"
SHUYAN_LLM_BASE_URL = "https://api.shuyanai.com/v1"
def web_search(query):
"""使用数眼智能搜索API进行网络搜索"""
payload = json.dumps({
"query": query, # 搜索查询关键词（字段名以数眼官方文档为准）
"limit": 3 # 限制返回前3条结果，避免冗余
})
headers = {
'Authorization': f'Bearer {SHUYAN_SEARCH_API_KEY}', # 授权方式（按官方要求调整）
'Content-Type': 'application/json'
}
try:
response = requests.post(SHUYAN_SEARCH_API_URL, headers=headers, data=payload)
response.raise_for_status() # 抛出HTTP请求错误（如密钥无效、地址错误）
return parse_results(response.json())
except Exception as e:
print(f"数眼搜索出错: {e}")
return []
def parse_results(results):
"""解析数眼搜索结果，提取标题、链接、摘要等核心信息"""
parsed = []
# 适配数眼搜索API返回格式（假设返回字段为data->title/url/summary，以官方为准）
search_items = results.get("data", [])[:3]
for item in search_items:
parsed.append({
"title": item.get("title", "无标题"),
"link": item.get("url", "无链接"),
"snippet": item.get("summary", "无摘要")
})
return parsed
def need_search(query):
"""判断问题是否需要联网搜索（可按需调整关键词）"""
need_search_keywords = ["最新", "今天", "现在", "2025", "最近", "多少", "何时", "哪里"]
return any(keyword in query for keyword in need_search_keywords)
def get_shuyan_response(messages):
"""调用数眼智能大模型获取响应"""
client = OpenAI(
api_key=SHUYAN_LLM_API_KEY,
base_url=SHUYAN_LLM_BASE_URL, # 数眼大模型OpenAI兼容底座地址
)
completion = client.chat.completions.create(
model="shuyan-pro", # 数眼模型名（如shuyan-lite/shuyan-pro，以官方为准）
messages=messages,
temperature=0.3 # 控制回答稳定性，值越小越精准
)
return completion.choices[0].message.content
# 主逻辑（可直接修改user_query测试不同问题）
user_query = "查询一下今天的最新最热的新闻？"
if need_search(user_query):
search_results = web_search(user_query)
if search_results:
system_prompt = "基于以下数眼搜索获取的最新信息回答问题，确保准确引用内容，不编造信息："
search_info = "\n".join([f"标题: {i['title']}\n摘要: {i['snippet']}\n链接: {i['link']}\n" for i in search_results])
messages = [
{'role': 'system', 'content': f"{system_prompt}\n{search_info}"},
{'role': 'user', 'content': user_query}
]
else:
messages = [{'role': 'system', 'content': '你是一个乐于助人的助手，无法获取实时信息时请如实告知用户'},
{'role': 'user', 'content': user_query}]
else:
messages = [{'role': 'system', 'content': '你是一个乐于助人的助手'},
{'role': 'user', 'content': user_query}]
# 生成并打印回答
response = get_shuyan_response(messages)
print("回答:", response)
四、关键模块解析 搜索判断模块：通过need_search函数的关键词匹配，快速识别是否需要实时信息，避免无效搜索（可按需添加 “近期”“最新数据” 等关键词）； 网络搜索模块：web_search函数封装数眼智能搜索 API 的调用逻辑，包含请求参数、授权验证、异常处理，确保搜索功能稳定； 结果解析模块：parse_results函数提取搜索结果中的标题、链接、摘要，过滤冗余信息，仅保留对大模型有用的核心内容； 大模型调用模块：get_shuyan_response函数通过 OpenAI 兼容协议调用数眼智能大模型，将搜索结果作为上下文传入，保证回答的实时性和准确性。
五、使用说明 替换 API 密钥：将代码中SHUYAN_SEARCH_API_KEY和SHUYAN_LLM_API_KEY替换为你从数眼智能开放平台获取的实际密钥； 适配 API 参数：查阅数眼智能官方文档，确认SHUYAN_SEARCH_API_URL（搜索接口地址）、payload字段名（如查询参数是否为 “query”）、headers授权方式（如是否为 “X-API-KEY”），与代码不一致时调整对应部分； 安装依赖：执行命令pip install requests openai，安装所需 Python 库； 运行测试：修改user_query为目标问题（如 “2025 年最近的科技热点有哪些？”），运行代码即可获得结合最新网络信息的回答； 灵活调整：可根据需求修改need_search函数的关键词列表、web_search函数的结果返回数量（limit参数）。
六、方案优势 全链路数眼智能生态：无需依赖第三方工具，接口适配简单，运维成本低； 极简部署：仅需 2 个 API 密钥 + 3 步配置，开发者无需关心底层逻辑，快速实现功能； 稳定可靠：包含完善的异常处理（如搜索失败、无结果），避免程序中断； 场景通用：可用于实时新闻查询、最新数据获取、热点事件追踪等各类需要实时信息的 AI 应用场景。 通过以上方案，即可快速为你的大模型应用添加联网能力，让 AI 具备获取最新信息的能力，大幅提升应用实用性。若数眼智能提供专用 SDK，可进一步替换requests调用为 SDK 方法，代码会更简洁高效（参考数眼官方 SDK 文档即可）。
