你以为大模型联网是自带技能？其实都是"外挂装备"。

在平时工作开发的过程中，很多PM都会问一句，这个模型具备联网功能嘛？我们这个需求想扒拉扒拉，一个白眼过去

这里有个非常大的误解。

关于联网搜索的误解

大模型本身不具备联网搜索的能力，联网搜索是一种额外添加的策略。

这一点常常被误解，很多人以为大模型像我们人类一样，可以直接上网浏览各种信息

其实并不是这样

就好比一个在封闭环境里长大的学霸，虽然知识渊博，但没有“工具”去接触外面的网络世界。

比如像 DeepSeek 这样的大模型，它自己是没办法直接上网搜东西的，它需要借助其他工具来实现联网搜索。

为什么对联网搜索能力如此看重

就像之前 DeepSeek 出现问题不可用的时候，硅基流动等平台推出了 DeepSeek-R1 满血版

可大家还是觉得不够用，为啥呢？

因为没有联网搜索能力呀

大家在使用大模型时，常常需要最新的信息，而大模型本身的知识是基于之前的训练数据，很多时候是 “过时” 的。

比如你问大模型 “今天的天气怎么样”，“今天最炸裂的 AI 新闻有哪些”

没有联网搜索能力的话，它就只能根据训练数据里的内容回答，很难给出当下最新的信息。

因为他们是离线的学霸，学习到的知识是有截止日期的。

而后来秘塔搜索、腾讯元宝、知乎直答等推出了联网能力后，就特别受欢迎。

联网搜索怎么做的

比如 deepseek、kimi、腾讯元宝都是有联网功能的，不是模型本身的能力，那是怎么做的

简单来说，就是利用了搜索引擎的 API。

以 Bing Search API 为例

• 让大模型先将用户的问题转化为适合搜索引擎理解的关键词
• 然后Bing Search API搜索引擎根据这些关键词去搜索网络上的相关内容，
• 再把搜索到的结果返回给大模型
• 大模型再对这些结果进行分析、整合，最后生成回答。

这就像是大模型有了一个“小助手”，这个“小助手”帮它去网上找资料，它再把这些资料整理成用户想要的答案。

实现的 demo 大致是这样的

代码示例

import requests

# 替换为你自己的API密钥
api_key = "YOUR_API_KEY"
url = "https://serpapi.com/search.json"

# 设置搜索参数
params = {
    "q": "人工智能最新进展",
    "api_key": api_key
}

# 发送请求
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()

# 打印搜索结果
print(data)

搜索引擎 API 可用列举，可收藏

另一种联网搜索

通常联网搜索是通过关键词调用搜索 API 的形式，不过还有一种指定网页链接的方式。

就像 Cursor 的 @link 功能，或者直接把链接扔给 kimi 进行总结，还有豆包，chatgpt 等，它就能帮你从指定链接中获取你需要的内容

而不是像常规搜索那样，从大量网页中去筛选出相关信息。这种方式更加精准，能让用户直接获取到指定网页的知识，避免了搜索结果的繁杂和不精准。

最后

无论是通过搜索引擎API实现的广泛联网搜索，还是直接利用指定链接提取信息的方式，联网搜索能力都极大地拓展了大模型的应用边界。

它不仅让模型能够实时获取最新信息，还为用户提供了更精准、更个性化的服务。

就像为知识渊博的“学霸”配备了一副通往外界的“望远镜”，不仅能回忆过去，还能洞察现在，甚至预测未来。

但是不要误解大模型本身具备联网搜索的能力，那一步的 AGI 还很遥远。

END