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：
- 从用户问题中提取检索关键词（如“2025 中国GDP增速 官方数据”）；
- 调用搜索引擎/网页爬虫工具获取相关网页链接；
- 抓取网页内容并解析（提取正文、剔除广告/导航等无效信息）；
- 将解析后的内容与用户问题拼接，传给LLM生成精准回答。
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-dotenv1.2 获取API密钥
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