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文章目录
- 引言：为什么大模型需要“联网”？
- 第一章：系统架构设计
- 1.1 核心流程图
- 1.2 关键模块拆解
- 1.3 核心原理：大模型是如何“联网”的？
- 第二章：环境准备与基础配置
- 2.1 依赖库安装
- 2.2 搜索引擎的选择
- 第三章：实现核心搜索与爬虫模块
- 3.1 搜索接口封装
- 3.2 异步爬虫与内容清洗
- 第四章：结果重排与上下文构建
- 4.1 为什么需要重排？
- 4.2 实现轻量级重排
- 4.3 智能上下文构建
- 第五章：与大模型集成（RAG 模式）
- 5.1 Prompt Engineering 设计
- 5.2 整合全流程
- 第六章：进阶优化与生产级挑战
- 6.1 反爬虫对策：Playwright 与动态页面
- 6.2 成本优化：本地化与缓存
- 6.3 安全性：JS 沙箱与 XSS 防护
- 6.4 链接去重与实效性过滤
- 第七章：大模型添加联网搜索能力案例 serper + Qwen
- 1. 基础环境准备
- 2. 实现代码
引言：为什么大模型需要“联网”？
大语言模型（LLM）本质上是基于静态训练数据的知识压缩。尽管它们拥有海量的参数知识，但依然面临三大致命短板：
- 知识时效性滞后：训练截止日期之后发生的事件，模型一无所知（如今天的股市、新闻）。
- 私有数据不可见：模型无法访问企业内部文档、个人私有知识库或需要登录的网页数据。
- 幻觉问题：当事实模糊时，模型倾向于“一本正经地胡说八道”。
为了解决这些问题，检索增强生成应运而生。而联网搜索是 RAG 中最关键的一环。本文将摒弃空谈，带你从零开始，手写一套生产级的联网搜索系统，让大模型“长出眼睛”，实时获取互联网信息。
大模型的联网搜索功能，本质上是检索增强生成（RAG）架构的一种应用。它并不是模型本身自带的功能，而是通过外部工具（Agent能力）让模型突破训练数据的时效性限制，实现与互联网实时信息的交互。
第一章：系统架构设计
在动手写代码之前，我们必须先设计好系统的骨架。一个成熟的 LLM 联网搜索系统不仅仅是“请求百度 -> 爬取 HTML -> 发给模型”那么简单。
1.1 核心流程图
整个系统的工作流可以抽象为以下五个阶段：
