搜索组件 (Searches)

本目录包含各种搜索服务组件，提供智能搜索、信息检索和内容发现功能。

📋 组件列表

1. ModelstudioSearch - 百炼搜索组件

核心的智能搜索服务，支持多种搜索策略和信息源。

前置使用条件：

  • 有效的DashScope API密钥， 该组件目前属于要邀测阶段，请联系开发者，并提供DASHSCOPE_API_KEY

  • 配置搜索服务策略

  • 网络连接稳定

输入参数 (SearchInput)：

  • messages (List): 搜索相关的对话消息

  • search_options (Dict): 搜索选项配置

    • search_strategy: 搜索策略（web、news、academic等）

    • max_results: 最大搜索结果数量

    • time_range: 时间范围限制

    • language: 搜索语言

    • region: 地理区域限制

  • search_output_rules (Dict): 输出格式规则

  • search_timeout (int): 搜索超时时间

  • type (str): 搜索类型

输出参数 (SearchOutput)：

  • search_result (str): 搜索结果摘要

  • search_info (Dict): 详细搜索信息

    • sources: 信息来源列表

    • relevance_score: 相关性评分

    • search_time: 搜索用时

    • result_count: 结果数量

核心功能：

  • 智能搜索: 基于语义理解的智能搜索

  • 多源整合: 整合多个信息源的搜索结果

  • 实时搜索: 获取最新的实时信息

  • 结果过滤: 基于相关性和质量的结果筛选

  • 搜索优化: 自动优化搜索查询和策略

2. ModelstudioSearchLite - 百炼搜索轻量版

提供轻量化的搜索功能，适合快速查询和资源受限场景。

前置使用条件：

  • 前往 百炼搜索 进行开通

  • 较低的网络延迟要求

主要特点：

  • 更快的响应速度

  • 较低的资源消耗

  • 简化的搜索选项

  • 适合移动端应用

🔧 环境变量配置

环境变量

必需

默认值

说明

DASHSCOPE_API_KEY

✅

-

DashScope API密钥

SEARCH_DEFAULT_STRATEGY

❌

web

默认搜索策略

SEARCH_MAX_RESULTS

❌

10

默认最大搜索结果数

SEARCH_TIMEOUT

❌

30

搜索超时时间（秒）

SEARCH_ENABLE_CACHE

❌

true

是否启用搜索缓存

SEARCH_REGION

❌

global

默认搜索区域

🚀 使用示例

基础搜索示例

from agentscope_runtime.tools.searches import ModelstudioSearch
import asyncio

# 初始化搜索组件
search = ModelstudioSearch()


async def basic_search_example():
    result = await search.arun({
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "最新的人工智能发展趋势"}
        ],
        "search_options": {
            "search_strategy": "news",
            "max_results": 5,
            "time_range": "last_month",
            "language": "zh-CN"
        },
        "search_timeout": 20
    })

    print("搜索结果摘要:", result.search_result)
    print("信息来源:", result.search_info["sources"])


asyncio.run(basic_search_example())

多策略搜索示例

async def multi_strategy_search_example():
    # 学术搜索
    academic_result = await search.arun({
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "深度学习在医疗诊断中的应用"}
        ],
        "search_options": {
            "search_strategy": "academic",
            "max_results": 10,
            "language": "en"
        }
    })

    # 新闻搜索
    news_result = await search.arun({
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "人工智能最新政策"}
        ],
        "search_options": {
            "search_strategy": "news",
            "time_range": "last_week",
            "region": "china"
        }
    })

    print("学术搜索结果:", academic_result.search_result)
    print("新闻搜索结果:", news_result.search_result)

asyncio.run(multi_strategy_search_example())

高级搜索配置示例

async def advanced_search_example():
    result = await search.arun({
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "比较不同机器学习算法的性能"},
            {"role": "assistant", "content": "我来为您搜索相关的对比信息"},
            {"role": "user", "content": "重点关注准确率和效率"}
        ],
        "search_options": {
            "search_strategy": "comprehensive",
            "max_results": 15,
            "filters": {
                "content_type": ["article", "paper", "report"],
                "quality_threshold": 0.8,
                "exclude_domains": ["low-quality-site.com"]
            },
            "ranking_criteria": ["relevance", "authority", "freshness"]
        },
        "search_output_rules": {
            "include_citations": True,
            "summarize_results": True,
            "highlight_key_points": True
        }
    })

    print("综合搜索结果:", result.search_result)
    print("搜索统计:", result.search_info)

asyncio.run(advanced_search_example())

🔍 支持的搜索策略

Web搜索

  • 通用网页搜索: 搜索整个互联网的网页内容

  • 实时搜索: 获取最新发布的网页信息

  • 深度搜索: 多层次的内容挖掘和分析

专业搜索

  • 学术搜索: 搜索学术论文、研究报告

  • 新闻搜索: 搜索新闻报道、时事信息

  • 技术搜索: 搜索技术文档、API参考

  • 产品搜索: 搜索产品信息、用户评价

多媒体搜索

  • 图片搜索: 基于描述搜索相关图片

  • 视频搜索: 搜索相关视频内容

  • 文档搜索: 搜索PDF、Word等文档

🏗️ 搜索架构

查询处理

  1. 查询理解: 分析用户查询意图和关键信息

  2. 查询扩展: 添加同义词、相关词汇

  3. 查询优化: 优化搜索查询以提高准确性

  4. 多策略路由: 根据查询类型选择最佳搜索策略

结果处理

  1. 结果聚合: 整合多个搜索源的结果

  2. 去重处理: 删除重复和相似的结果

  3. 质量评估: 评估结果的质量和可信度

  4. 相关性排序: 按相关性对结果进行排序

  5. 内容摘要: 生成结果摘要和关键点

缓存机制

  • 查询缓存: 缓存常见查询的结果

  • 结果缓存: 缓存高质量的搜索结果

  • 智能更新: 根据内容时效性自动更新缓存

📊 搜索优化

性能优化

  • 并行搜索: 同时查询多个信息源

  • 结果预取: 预取可能相关的搜索结果

  • 智能缓存: 基于用户行为的智能缓存策略

  • 负载均衡: 分散搜索请求到不同服务节点

质量控制

  • 来源可信度评估: 评估信息来源的可信度

  • 内容质量检查: 检查内容的准确性和完整性

  • 时效性验证: 验证信息的时效性

  • 偏见检测: 检测和标记可能存在偏见的内容

📦 依赖包

  • aiohttp: 异步HTTP客户端

  • dashscope: DashScope SDK

  • beautifulsoup4: HTML解析

  • lxml: XML/HTML处理

  • nltk: 自然语言处理（可选）

  • elasticsearch: 搜索引擎（可选）

⚠️ 使用注意事项

搜索策略选择

  • 根据查询类型选择合适的搜索策略

  • 考虑结果的时效性需求

  • 平衡搜索深度和响应速度

  • 根据用户场景调整搜索参数

结果质量管理

  • 设置合适的相关性阈值

  • 验证搜索结果的准确性

  • 处理搜索结果不足的情况

  • 建立用户反馈机制改进搜索质量

API使用限制

  • 遵守搜索服务的调用频率限制

  • 合理设置超时时间避免长时间等待

  • 实现错误处理和重试机制

  • 监控API使用量和成本

🔗 相关组件

  • 可与RAG组件结合，提供检索增强生成

  • 支持与意图识别组件集成，实现智能搜索路由

  • 可与内存组件配合，记录用户搜索历史

  • 支持与插件系统集成，扩展特定领域搜索