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大家在开发AI应用的时候，一定会遇到一个根据用户不同query词，给出不同内容卡片的效果。比如：用户搜索“北京天气”希望得到天气卡，搜索“万年历”希望得到日历卡，搜索“西瓜的功效和作用”希望得到

博查SearchAPI专为AI应用设计，通过API接口让AI系统直接连接互联网，获取精准的世界知识和搜索结果。支持多种内容源，包括近百亿网页、短视频、新闻、百科、天气、医疗、火车票、酒店等，覆盖广泛

本文将深入探讨如何在LangChain框架中集成博查搜索API（Bocha Web Search API），以实现智能化的搜索功能。通过详细的设置步骤、实用的代码示例以及全面的解决方案，帮助开发者轻松

本文详细讲解了重排序模型的技术原理，还详细分析国内外的Rerank模型bocha-semantic-reranker、bge-reranker、cohere、jina的产品能力、技术原理、和基准评分。

语义排序通过引入深度学习和自然语言处理技术，使得搜索系统能够基于查询的真实意图，而不仅仅是表面上的关键词，来对搜索结果进行排序。这种方法能够更准确地理解查询的背景和用户需求，从而提高搜索结果的相关性。

博查正式发布语义排序模型（bocha-semantic-reranker）和排序API（Rerank API），可以使用博查排序API提升你的搜索应用和RAG应用中的搜索结果准确性。

Bocha Web Search API是由博查提供的企业级互联网网页搜索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。

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。