RAG 检索增强 —— 用图图搜给 LLM 喂实时网页
把最新网页检索作为 RAG 的检索层,一行请求即得可引用的上下文。
RAG 的效果取决于检索层的质量与新鲜度。图图搜提供实时的网页检索:一行请求拿回结构化结果与明确来源,直接拼进模型上下文。
结果带 source 标注,便于在回答里标出处;支持 llms.txt,中文用 jieba 分词——中英文 RAG 场景都能覆盖。
主要功能
实时新鲜
检索最新网页,弥补大模型训练截止后的知识空缺。
可引用
每条结果带 source 与 url,方便生成带出处的回答、降低幻觉。
干净上下文
结构化 title/snippet,减少喂给模型前的清洗工作。
中英兼顾
jieba 中文分词 + 全网兜底,长尾问题也能召回。
使用步骤
- 1 接收用户问题把用户 query 传给图图搜。
- 2 检索 top-kGET /api/v1/search?q=…,取前若干条 snippet / url / source。
- 3 拼进 prompt把检索片段与来源注入上下文模板。
- 4 生成带引用回答让 LLM 基于检索内容作答并标注来源。
常见问题
- 为什么用图图搜做 RAG 检索层?
- 一行请求即得结构化、可溯源的实时结果,省去自建爬虫 / 解析 / 反爬,直接拼上下文。
- 怎么降低幻觉?
- 每条结果带 url 与 source,可要求模型只依据检索片段作答并标出处。
- 支持中文文档场景吗?
- 支持,jieba 中文分词让中文召回更准。
- 结果多久更新?
- 本地索引随爬虫持续更新,本地不足时用全网兜底补新鲜内容。
现在就接入图图搜 API
免费额度 · 一行请求即得结构化结果 · 支持 llms.txt