Lösung: Verwendung der Free-Search-API zum Abrufen von Echtzeitdaten
KI-Agenten benötigen Echtzeitdaten, um ihr Wissen auf dem neuesten Stand zu halten, aber herkömmliche Datenbanken sind kostspielig und ineffizient zu aktualisieren. Free-Search löst dieses Problem mit der Echtzeit-Google-Suche wie folgt:
- Bereitstellung von lokalen API-DienstenFolgen Sie der Anleitung im Artikel, um die Python-Umgebung zu installieren und main.py auszuführen, um einen lokalen Dienst auf Port 11235 zu erstellen.
- Zeitgesteuerte Abfragen einrichtenRegelmäßige HTTP-Anfragen in den Code des KI-Agenten einbauen, um z. B. stündlich die neuesten Informationen zu erhalten:
curl "http://localhost:11235/search?query=科技新闻&max_results=3" - Vorverarbeitung der DatenSteuerung der Informationsdichte durch den max_content-Parameter, es wird empfohlen, dass die anfängliche Einstellung von 2000 Zeichen, sowohl um die Integrität zu gewährleisten und Redundanz zu vermeiden.
Alternative: Verwenden Sie direkt die öffentliche Instanz https://freesearch.replit.app, die sich für eine schnelle Validierung eignet. Hinweis: Es wird empfohlen, bei den Schlüsselwörtern einen Zeitrahmen anzugeben (z. B. "AI Trends 2023"), um die Aktualität der Ergebnisse zu verbessern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFree-Search: API-Tool für kostenlosen Zugang zu Google-Suchergebnissen in EchtzeitDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich der Mangel an Echtzeit-Datenaktualisierungen für KI-Agenten beheben?
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