面向 AI 助手:本页的 Markdown 版本位于 https://ark.volcengine.com/region:cn-beijing/docs/online-content-plugin-guide.md,全部文档索引见 https://ark.volcengine.com/llms.txt。

联网内容插件功能说明

功能简介#

尽管大语言模型具备强大的语言理解与生成能力,但它们的训练数据通常是固定的通用语料库,这意味着大模型在训练后无法实时更新信息,并且对于某些特定领域的问题,可能缺少足够的专业知识。

联网内容插件支持实时搜索互联网公开域网页资源和字节系的图文、视频资源,可以帮助大语言模型获取最新的、专业的信息,提升大模型回答效果。对于字节系的图文和视频资源,支持查看大模型引用的原文链接或视频,视频化解读用户问题,升级交互体验。

联网内容插件支持以下搜索资源:

  • 联网资源:各领域丰富的可在互联网公开搜索的网页。可以展示大模型引用的网页原链接。
  • 头条资源:头条 App 提供的 B2B 合规的图文资讯。可以展示大模型引用的图文原链接。
  • 抖音资源:抖音 App 提供的 B2B 合规的百科词条。可以展示大模型引用的百科词条。
  • 墨迹天气:墨迹天气提供的晴雨、温度、湿度、空气质量、风向风力等城市天气信息。可以展示大模型引用的天气数据。

使用限制#

  • 默认支持账号维度 5 QPS,有更高并发需求推荐接入 豆包搜索 产品。
  • 开启此插件时,函数调用功能不生效。

计费说明#

详见联网内容插件产品计费。

功能优势#

  • 多模态交互体验: 支持联网信息的快速响应以及文本、图片、百科、视频等多模态内容呈现,提供流畅丰富的智能交互体验
  • 优质丰富数据: 丰富多样的数据源,包括并不限于字节系长期沉淀积累的优质数据,灵活配置可支撑各行业落地应用
  • 实时联网信源: 实时补充与更新联网信源,支持高时效问题回答,有效弥补大模型幻觉、知识更新不及时的缺陷
  • 领先的搜索框架: 高准确率的意图识别,联合问题改写与召回策略,可精准捕获用户意图并高效执行特定场景任务

基本用法#

创建带联网插件的零代码应用#

您可通过控制台可视化的创建零代码应用,详情请查看零代码应用操作指南。
创建完成后,您可以通过以下 2 种方式使用带联网插件的应用:

  • 控制台体验:直接在 我的应用 的可视化界面中,通过控制台体验应用。
  • API 调用:在 我的应用 获取应用 ID,使用接口调用。接口详情请查看应用(bot) API。

通过 Responses API 调用联网搜索工具#

您可以通过 Responses API 来调用基础联网搜索工具获取公开域互联网信息(如新闻、商品、天气等),详情请参考联网搜索工具。

Bash
curl --location 'https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/responses' \
--header "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "doubao-seed-2-1-pro-260915",
    "stream": true,
    "tools": [
        {"type": "web_search"}
    ],
    "input": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "input_text",
                    "text": "今天有什么热点新闻"
                }
            ]
        }
    ]
}'
Python
from openai import OpenAI
import os

# 从环境变量中获取您的API KEY,配置方法见:https://ark.volcengine.com/region:cn-beijing/docs/quick-start
api_key = os.getenv('ARK_API_KEY')

client = OpenAI(
    base_url='https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3',
    api_key=api_key
)

tools = [{
    "type": "web_search",
}]

# 创建一个对话请求
response = client.responses.create(
    model="doubao-seed-2-1-pro-260915",
    input=[{"role": "user", "content": "北京的天气怎么样?"}],
    tools=tools,
)

print(response)