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数眼智能大模型联网搜索 API 实战（附完整可运行代码）

news 2026/3/26 23:45:47

数眼智能的大模型联网搜索能力，解决了传统大模型 “知识截止期” 的核心痛点，能够实时检索互联网信息并结合大模型能力生成精准回答。本文基于数眼智能联网搜索 API，从环境准备、代码实现到结果验证，完整讲解实战流程。

一、前置准备

1.1 核心依赖

本次实战基于 Python 开发，需安装以下核心库：

pip install requests # 发送HTTP请求 pip install json5 # 处理JSON数据（可选，增强兼容性）

1.2 获取数眼智能 API 密钥

登录数眼智能开发者平台（https://shuyanai.com/?id=19）；
进入 “应用管理” 页面，创建新应用；
复制应用对应的API Key和API Secret（部分接口仅需 API Key）。

注意：API 密钥属于敏感信息，请勿硬编码到代码中，建议通过环境变量 / 配置文件管理。

二、核心代码实现

2.1 完整代码

以下代码封装了数眼智能联网搜索的核心逻辑，支持自定义提问、配置搜索参数，并处理响应结果：

import requests import os import json # 配置数眼智能API信息（建议从环境变量读取，避免硬编码） API_KEY = os.getenv("SHUYAN_API_KEY", "你的API Key") API_URL = "https://api.shuyansmart.com/v1/llm/search" # 数眼联网搜索接口地址 def shuyan_search(query: str, top_k: int = 3, temperature: float = 0.1): """ 调用数眼智能联网搜索API :param query: 用户提问的问题（必填） :param top_k: 联网检索的结果条数（默认3条） :param temperature: 大模型生成温度（0-1，越低越精准） :return: 结构化的回答结果 """ # 1. 构造请求头 headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {API_KEY}" # 认证方式（以Bearer为例，需按平台要求调整） } # 2. 构造请求参数 payload = { "query": query, "search_config": { "top_k": top_k, "enable_search": True, # 开启联网搜索（核心开关） "search_type": "web" # 搜索类型：web-网页搜索，news-新闻搜索 }, "generation_config": { "temperature": temperature, "max_tokens": 2000 # 生成回答的最大长度 } } try: # 3. 发送POST请求 response = requests.post( url=API_URL, headers=headers, data=json.dumps(payload), timeout=30 # 超时时间30秒（联网搜索需预留足够时间） ) # 4. 处理响应结果 response.raise_for_status() # 抛出HTTP异常（如401/403/500） result = response.json() # 5. 结构化返回数据 return { "success": True, "answer": result.get("result", ""), # 大模型最终回答 "sources": result.get("sources", []), # 联网检索的原始数据源 "raw_response": result # 原始响应（便于调试） } except requests.exceptions.HTTPError as e: return {"success": False, "error": f"HTTP错误: {e.response.status_code} - {e.response.text}"} except requests.exceptions.Timeout: return {"success": False, "error": "请求超时，请检查网络或重试"} except Exception as e: return {"success": False, "error": f"未知错误: {str(e)}"} # 测试案例 if __name__ == "__main__": # 测试问题（时效性强，需联网搜索） test_query = "2025年中国GDP同比增长数据是多少？" # 调用联网搜索函数 result = shuyan_search(test_query) # 打印结果 if result["success"]: print("=== 数眼智能联网搜索结果 ===") print(f"问题：{test_query}") print(f"回答：{result['answer']}") print("\n=== 参考数据源 ===") for idx, source in enumerate(result['sources'], 1): print(f"{idx}. 标题：{source.get('title')}") print(f" 链接：{source.get('url')}") else: print(f"请求失败：{result['error']}")

2.2 代码关键说明

请求头配置：核心是Authorization认证字段，需严格按照数眼智能平台的要求（如 Bearer Token/API Key 直传）；
搜索开关：enable_search: True是开启联网搜索的核心参数，若设为 False 则退化为普通大模型问答；
参数调优：
- top_k：控制检索结果数量，建议 3-5 条（数量过多会增加响应时间）；
- temperature：建议 0.1-0.3（时效性问题需精准，降低随机性）；
异常处理：覆盖了 HTTP 错误、超时、未知异常，保证代码鲁棒性。

三、运行与结果验证

3.1 运行步骤

将代码中的API_KEY替换为自己的真实密钥（或通过环境变量export SHUYAN_API_KEY=你的密钥配置）；
执行代码：

python shuyan_search_demo.py

3.2 典型输出示例

=== 数眼智能联网搜索结果 ===
问题：2025年中国GDP同比增长数据是多少？回答：2025年一季度中国GDP同比增长5.2%，国家统计局于2025年4月18日发布了该数据，其中第三产业增长贡献度达65%，消费和基建投资成为主要拉动因素。全年GDP增长目标为5%左右。
=== 参考数据源 ===
1. 标题：2025年一季度GDP数据发布：同比增长5.2% 链接：https://www.stats.gov.cn/tjsj/tjgb/ndtjgb/202504/t20250418_1902345.html
2. 标题：2025年中国经济开局良好，GDP增速超预期链接：https://finance.sina.com.cn/china/2025-04-18/doc-imyfkzcp6874219.shtml

3.3 常见问题排查

四、进阶应用拓展

4.1 批量问题查询

基于上述代码，可扩展批量处理问题的能力：

def batch_search(queries: list): """批量处理多个问题""" results = [] for query in queries: res = shuyan_search(query) results.append({"query": query, "result": res}) return results # 批量测试 batch_queries = [ "2025年新能源汽车销量排行榜", "数眼智能大模型最新版本更新内容", "2025年诺贝尔物理学奖得主" ] batch_results = batch_search(batch_queries) print(json.dumps(batch_results, ensure_ascii=False, indent=2))

4.2 结果结构化提取

对返回的回答进行关键词 / 结构化信息提取：

import re def extract_gdp_data(answer: str): """提取GDP相关结构化数据""" # 匹配增长率数字 growth_rate = re.findall(r"(\d+\.\d+)%", answer) # 匹配发布时间 publish_time = re.findall(r"(\d{4}年\d{1,2}月\d{1,2}日)", answer) return { "growth_rate": growth_rate[0] if growth_rate else None, "publish_time": publish_time[0] if publish_time else None } # 调用示例 if result["success"]: gdp_info = extract_gdp_data(result["answer"]) print("结构化GDP信息：", gdp_info)