Agent 通过Langchain实现网页检索功能

Agent 通过Langchain实现网页检索功能

目录

• • Agent 通过Langchain实现网页检索功能
  • • 核心原理
  • 案例1：LangChain（代码方式）实现网页检索
  • • 步骤1：准备工作
    • • 1.1 安装依赖
      • 1.2 获取API密钥
      • 1.3 配置环境变量
    • 步骤2：完整代码实现
    • 步骤3：运行结果示例
    • 关键说明
  • 案例2：Dify（低代码方式）实现网页检索
  • • 步骤1：准备工作
    • 步骤2：可视化配置流程
    • • 步骤2.1 新建应用
      • 步骤2.2 添加网页检索工具
      • 步骤2.3 配置LLM节点
      • 步骤2.4 发布并测试
    • 步骤3：测试结果示例
    • 进阶配置
  • 注意事项

实现网页检索功能（即让AI能实时抓取网页内容、解析后回答问题），核心分为「代码级实现（LangChain）」和「低代码实现（Dify）」两类

核心原理

网页检索的本质是「关键词检索→网页抓取→内容解析→LLM生成回答」的闭环：

1. 从用户问题中提取检索关键词（如“2025 中国GDP增速 官方数据”）；
2. 调用搜索引擎/网页爬虫工具获取相关网页链接；
3. 抓取网页内容并解析（提取正文、剔除广告/导航等无效信息）；
4. 将解析后的内容与用户问题拼接，传给LLM生成精准回答。

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案例1：LangChain（代码方式）实现网页检索

适合开发者，需编写Python代码，核心依赖「SerpAPI（搜索引擎API，避免反爬）」+「WebBaseLoader（网页内容解析）」+「OpenAI LLM」。

步骤1：准备工作

1.1 安装依赖

pipinstalllangchain langchain-openai serpapi beautifulsoup4 requests python-dotenv

1.2 获取API密钥

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