AI 联网搜索功能

注意: 部分内容来自AI生成，可能存在错误，如有发现，欢迎指正！

大模型联网搜索的完整流程涉及多个系统模块的协作，以下是从用户输入到生成输出的详细技术步骤和具体动作：

步骤1：用户输入与请求解析

  1. 输入接收

    • 用户通过前端界面（如Web/API）提交文本查询（Query）。
    • 示例输入："2023年全球人工智能领域的重要进展有哪些？"

  2. 请求预处理

    • 分词与语义解析：
      使用NLP模型（如BERT、GPT）对查询进行分词、实体识别和意图分析。
      • 示例输出意图：{"action": "search", "entities": ["人工智能", "2023年", "重要进展"]}
    • 安全性校验：
      过滤恶意字符（如SQL注入、XSS攻击）或敏感词（根据策略拦截）。

步骤2：搜索引擎API调用

  1. 构建搜索请求

    • 参数编码：
      将解析后的查询转换为搜索引擎（如Bing API）支持的HTTP请求参数： 

      GET /v7.0/search?q=人工智能+2023年+重要进展&count=10&mkt=zh-CN
Host: api.bing.microsoft.com
Ocp-Apim-Subscription-Key: {API_KEY}

      补充: 大部分搜索引擎API是收费的，可以部署开源 searxng 包装其他免费搜索引擎公开对外的结果

    • 分页与排序：
      指定返回结果数量（如count=10）、排序方式（如按相关性/时间排序）。

  2. 网络通信

    • HTTP请求发送：
      通过TCP/IP协议建立HTTPS连接（端口443），发送GET/POST请求。
    • 处理响应：
      接收JSON格式的搜索结果（包含标题、摘要、URL、Ranking Score等元数据）。 
      {
  "webPages": {
    "value": [
      {
        "name": "2023年AI突破：GPT-4与多模态模型...",
        "url": "https://example.com/ai-2023",
        "snippet": "2023年，OpenAI发布了GPT-4...",
        "ranking": 0.95
      },
      // 更多结果...
    ]
  }
}

步骤3：搜索结果处理

  1. 数据清洗与过滤

    • 去重与排序：
      根据URL哈希值去重，按ranking分数对结果重新排序。
    • 内容抽取：
      对高排名结果（如前5条）发起二次HTTP请求，抓取完整网页内容（需处理HTML解析、Cookie/反爬机制）。
    • 文本提取：
      使用工具（如BeautifulSoup、Readability）去除HTML标签，提取正文文本。

  2. 内容向量化

    • 嵌入表示：
      将清洗后的文本通过Embedding模型（如text-embedding-ada-002）转换为向量。
    • 相关性计算：
      计算用户查询向量与文本片段的余弦相似度，保留相关性高的段落（如相似度>0.7）。

步骤4：大模型生成回答

  1. 上下文拼接

    • Prompt工程：
      将用户查询与检索到的文本片段拼接为模型输入： 
      用户问题：2023年全球人工智能领域的重要进展有哪些？
参考内容：
1. [来源A] GPT-4在2023年发布，支持多模态输入...
2. [来源B] 谷歌推出Gemini模型，性能超越PaLM...
---
请综合上述信息生成回答。
    • Token限制：
      确保输入长度不超过模型上下文窗口（如GPT-4的8k/32k Token限制）。

  2. 模型推理

    • 生成策略：
      调用大模型（如GPT-4）的生成接口，设置参数（temperature=0.7, max_tokens=1000）。
    • 流式输出：
      若支持SSE（Server-Sent Events），分块返回结果以降低延迟。

  3. 后处理与验证

    • 引用标注：
      在生成文本中插入来源标记（如[1]对应参考内容中的来源A）。
    • 事实性校验：
      通过规则或小模型检测矛盾信息（如日期错误、数据冲突）。

步骤5：返回最终输出

  1. 响应封装
    • 结构化输出：
      将生成的文本、引用来源、置信度封装为JSON： 
      {
  "answer": "2023年人工智能领域的重要进展包括... [1][2]",
  "sources": [
    "https://example.com/ai-2023",
    "https://example.com/gemini-2023"
  ],
  "confidence": 0.92
}
    • 缓存策略：
      对高频查询结果缓存（如Redis），减少重复计算。

关键技术点

  1. 网络协议栈：

    • HTTPS/TCP/IP协议栈处理请求传输与加密。
    • 异步I/O（如Python的aiohttp）提升并发性能。

  2. 分布式系统设计：

    • 搜索引擎API调用需考虑限流（Rate Limiting）和负载均衡。
    • 大规模爬虫需分布式架构（如Scrapy-Redis）。

  3. 模型服务化：

    • 大模型部署在GPU集群，通过gRPC/HTTP API提供服务。
    • 使用模型蒸馏、量化技术降低推理延迟。

  4. 安全与隐私：

    • 用户查询日志脱敏（如删除PII信息）。
    • 结果过滤避免返回侵权或有害内容。

挑战与优化

总结

联网搜索的完整技术链路涉及自然语言处理、分布式系统、网络协议、模型服务化等多个计算机领域的协同，核心是通过实时检索外部数据增强大模型的生成能力，同时对性能、安全、成本等工程问题需深度优化。