在构建高级 AI 应用时,实时联网搜索是实现信息同步的关键功能。不过,直接使用平台官方的搜索插件,可能会遇到网络限制或高昂的 API 费用问题。
本文提供一个高性价比的替代方案:通过 Dify
的 HTTP 请求功能,结合腾讯元器平台,来构建一个私有化、免费的联网搜索工具。这套方法不仅能绕开依赖限制,还能让你的 Agent
具备强大的实时信息获取能力。Dify
是一个开源的 LLMOps 平台,旨在帮助开发者快速构建和运营基于大型语言模型的 AI 应用。
架构解析
这个方案的原理可以理解为“服务代理”。
我们使用腾讯元器作为外部搜索服务的提供者。腾讯元器是一个 AI 应用开发平台,通过其工作流功能,可以将复杂的搜索逻辑封装成一个标准的 API 接口。
之后,在 Dify
中,使用 HTTP 请求节点作为客户端来调用这个接口。最终,将整个 HTTP 调用流程发布为一个 Dify
工具,这样它就可以被任何 Agent
或工作流模块化地调用。
该架构的优势很明显:
- 解耦:搜索服务的实现与
Dify
的应用逻辑分开,方便独立维护和升级。 - 成本控制:利用免费平台的资源,实现零 API 成本。
- 私有化:工具由自己构建和控制,数据链路清晰,安全性更高。
需要准备什么?
在开始之前,请准备好以下环境和凭证:
- 腾讯元器平台访问权限:注册并登录,地址
https://yuanqi.tencent.com/
。 - Dify 运行环境:社区版或云服务版均可。
- 大模型 API Key(可选):腾讯元器的工作流默认使用其内置模型,但一些高级功能或自定义配置可能需要用户提供自己的模型 API Key (如
DeepSeek
等)。本次基础搜索教程中暂不涉及,可以先不准备。
操作步骤:从服务构建到工具集成
按照以下步骤,分阶段完成整个构建过程。
阶段一:在腾讯元器中构建并发布搜索服务
- 创建工作流
登录腾讯元器,创建一个新的智能体,并选择“工作流”作为创建模式。
- 添加搜索插件
在工作流画布中,从左侧的插件库里找到并添加官方提供的“搜索”插件。
- 配置参数
配置插件的输入参数,确保它能接收外部传入的查询变量 (Query)。
- 测试与发布
在工作流界面进行试运行,验证搜索功能是否正常工作。确认无误后,发布工作流并将其关联到智能体,最后发布该智能体。
- 获取 API 凭证
进入智能体管理页面,在“发布信息”中找到“接口调用”部分,获取 API 的 URL、Authorization
以及签名所需的 Headers 信息。这些是连接Dify
与元器的关键。
阶段二:在 Dify 中创建并封装 HTTP 工具
- 初始化工作流
在Dify
中,创建一个包含 开始 -> HTTP 请求 -> 结束 节点的工作流。
- 配置 HTTP 请求节点
这是集成的核心环节。- Method:
POST
- Request URL: 填入从腾讯元器获取的 API URL。
- Headers: 精确填入从元器获取的全部认证头信息,如
Authorization
,X-TC-Timestamp
等。 - Body: 选择
raw-text
,格式为application/json
,并构造请求体,如{"query": "{{query}}"}
。这里的{{query}}
是Dify
的变量占位符。
- Method:
- 单元测试
在 HTTP 节点内,使用“运行此步骤”功能,输入一个测试查询词,验证接口是否能返回status 200
的成功状态码。 - 发布为工具
验证通过后,保存并发布工作流。最关键的一步是,点击右上角的“发布为工具”,为它设定一个清晰的名称,例如Internal_Search_Engine
。
阶段三:在 Agent 中验证工具
- 创建测试 Agent
新建一个Agent
应用用于测试。 - 加载工具
在Agent
的“工具”配置项中,添加刚刚创建的Internal_Search_Engine
工具。 - 端到端测试
在调试与预览界面,向Agent
提出一个需要实时信息的问题。观察它是否能够正确调用该工具,并利用返回的搜索结果生成回答。
问题排查与优化
- 常见
400 Bad Request
错误
此问题通常是 HTTP 请求的构造错误。请重点检查:Headers
中的认证信息是否完整、无误,特别是Authorization
和时间戳相关的字段。注意一些签名凭证具有时效性,如果调用失败可以尝试重新生成。Body
中的 JSON 格式是否严格正确。Content-Type
头是否设置为application/json
。
- 性能优化
腾讯元器的搜索插件支持limit
参数,可以控制返回结果的数量(默认为10条)。你可以在元器的工作流中把这个参数也设置为变量,然后在Dify
的 HTTP 请求体中动态传入,以便根据不同场景调整信息密度,优化处理效率。