Bocha Web Search API：使用Langchain的Agent模式通过Tool Use调用博查 Search API实现LLMs联网搜索

上篇文章介绍了国内可用的博查 Web Search API，详见：使用博查Web Search API获取搜索引擎的网页链接和文本摘要，给AI/RAG应用增加联网搜索功能
本篇讲述一下如何通过 LangChain 的 Function Call 方式使用它。

1. 安装 LangChain

pip install langchain openai

2. 获取博查 Web Search 的 API KEY

前往 https://open.bochaai.com，微信扫码登陆后，在首页点击右上角的 “AP KEY管理”，创建API KEY，复制出来即可。

3.示例代码

import requests
from langchain.agents import initialize_agent, Tool, AgentType
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.tools import tool

OPENAI_API_KEY = "YOUR OPENAI API KEY"
BOCHA_API_KEY = "YOUR BOCHA API KEY"

# 定义Bocha Web Search工具
@tool
def bocha_web_search_tool(query: str, count: int = 8) -> str:
    """
    使用Bocha Web Search API进行联网搜索，返回搜索结果的字符串。
    
    参数:
    - query: 搜索关键词
    - count: 返回的搜索结果数量

    返回:
    - 搜索结果的字符串形式
    """
    url = 'https://api.bochaai.com/v1/web-search'
    headers = {
        'Authorization': f'Bearer {BOCHA_API_KEY}',  # 请替换为你的API密钥
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    data = {
        "query": query,
        "freshness": "noLimit", # 搜索的时间范围，例如 "oneDay", "oneWeek", "oneMonth", "oneYear", "noLimit"
        "summary": True, # 是否返回长文本摘要总结
        "count": count
    }

    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

    if response.status_code == 200:
        # 返回给大模型的格式化的搜索结果文本
        # 可以自己对博查的搜索结果进行自定义处理
        return str(response.json())
    else:
        raise Exception(f"API请求失败，状态码: {response.status_code}, 错误信息: {response.text}")


# 创建LangChain工具
bocha_tool = Tool(
    name="BochaWebSearch",
    func=bocha_web_search_tool,
    description="使用Bocha Web Search API进行网络搜索"
)

# 初始化OpenAI语言模型
llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4o-mini",
    temperature=0,
    openai_api_key=OPENAI_API_KEY
)

# 初始化代理，设置Agent自动决定何时调用工具
tools = [bocha_tool]  # 包含你定义的Bocha Web Search工具

agent = initialize_agent(
    tools=tools,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    llm=llm,
    verbose=False
)

# 测试用例
query = "阿里巴巴2024年的ESG报告主要讲了哪些内容？"
response = agent.run(f"请帮我搜索以下内容：{query}")
print(response)

回答结果

阿里巴巴2024年ESG报告主要讲述了以下内容：在环境保护方面，阿里巴巴实现了自身运营碳排放和价值链碳排放强度的“双降”目标，自身运营减排量达到232.0万吨，清洁电力使用比例达到39.0%。报告强调了科技创新在推动绿色低碳高质量发展中的作用，并提到阿里巴巴在社会责任方面的努力，包括支持中小微企业、促进包容性就业和推动乡村振兴。此外，阿里巴巴还深化了ESG治理架构，确保决策透明性和风险管理。整体而言，报告展示了阿里巴巴在ESG领域的领导地位及其为建设可持续未来所做的努力。

详细 Trace

将 Agent 调用时的 verbose 参数设置为 True，可以看到详细的思考过程：

agent = initialize_agent(
    tools=tools,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    llm=llm,
    verbose=True # 这里设置为 True
)

思考链