数眼智能的大模型联网搜索能力，解决了传统大模型 “知识截止期” 的核心痛点，能够实时检索互联网信息并结合大模型能力生成精准回答。本文基于数眼智能联网搜索 API，从环境准备、代码实现到结果验证，完整讲解实战流程。

一、前置准备

1.1 核心依赖

本次实战基于 Python 开发，需安装以下核心库：

pip install requests  # 发送HTTP请求
pip install json5     # 处理JSON数据（可选，增强兼容性）

1.2 获取数眼智能 API 密钥

1. 登录数眼智能开发者平台（https://shuyanai.com/?id=19）；
2. 进入 “应用管理” 页面，创建新应用；
3. 复制应用对应的API Key和API Secret（部分接口仅需 API Key）。

注意：API 密钥属于敏感信息，请勿硬编码到代码中，建议通过环境变量 / 配置文件管理。

二、核心代码实现

2.1 完整代码

以下代码封装了数眼智能联网搜索的核心逻辑，支持自定义提问、配置搜索参数，并处理响应结果：

import requests
import os
import json

# 配置数眼智能API信息（建议从环境变量读取，避免硬编码）
API_KEY = os.getenv("SHUYAN_API_KEY", "你的API Key")
API_URL = "https://api.shuyansmart.com/v1/llm/search"  # 数眼联网搜索接口地址

def shuyan_search(query: str, top_k: int = 3, temperature: float = 0.1):
    """
    调用数眼智能联网搜索API
    :param query: 用户提问的问题（必填）
    :param top_k: 联网检索的结果条数（默认3条）
    :param temperature: 大模型生成温度（0-1，越低越精准）
    :return: 结构化的回答结果
    """
    # 1. 构造请求头
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"  # 认证方式（以Bearer为例，需按平台要求调整）
    }

    # 2. 构造请求参数
    payload = {
        "query": query,
        "search_config": {
            "top_k": top_k,
            "enable_search": True,  # 开启联网搜索（核心开关）
            "search_type": "web"     # 搜索类型：web-网页搜索，news-新闻搜索
        },
        "generation_config": {
            "temperature": temperature,
            "max_tokens": 2000       # 生成回答的最大长度
        }
    }

    try:
        # 3. 发送POST请求
        response = requests.post(
            url=API_URL,
            headers=headers,
            data=json.dumps(payload),
            timeout=30  # 超时时间30秒（联网搜索需预留足够时间）
        )

        # 4. 处理响应结果
        response.raise_for_status()  # 抛出HTTP异常（如401/403/500）
        result = response.json()

        # 5. 结构化返回数据
        return {
            "success": True,
            "answer": result.get("result", ""),  # 大模型最终回答
            "sources": result.get("sources", []),  # 联网检索的原始数据源
            "raw_response": result  # 原始响应（便于调试）
        }

    except requests.exceptions.HTTPError as e:
        return {"success": False, "error": f"HTTP错误: {e.response.status_code} - {e.response.text}"}
    except requests.exceptions.Timeout:
        return {"success": False, "error": "请求超时，请检查网络或重试"}
    except Exception as e:
        return {"success": False, "error": f"未知错误: {str(e)}"}

# 测试案例
if __name__ == "__main__":
    # 测试问题（时效性强，需联网搜索）
    test_query = "2025年中国GDP同比增长数据是多少？"
    
    # 调用联网搜索函数
    result = shuyan_search(test_query)
    
    # 打印结果
    if result["success"]:
        print("=== 数眼智能联网搜索结果 ===")
        print(f"问题：{test_query}")
        print(f"回答：{result['answer']}")
        print("\n=== 参考数据源 ===")
        for idx, source in enumerate(result['sources'], 1):
            print(f"{idx}. 标题：{source.get('title')}")
            print(f"   链接：{source.get('url')}")
    else:
        print(f"请求失败：{result['error']}")

2.2 代码关键说明

1. 请求头配置：核心是Authorization认证字段，需严格按照数眼智能平台的要求（如 Bearer Token/API Key 直传）；
2. 搜索开关：enable_search: True是开启联网搜索的核心参数，若设为 False 则退化为普通大模型问答；
3. 参数调优：
   • top_k：控制检索结果数量，建议 3-5 条（数量过多会增加响应时间）；
   • temperature：建议 0.1-0.3（时效性问题需精准，降低随机性）；
4. 异常处理：覆盖了 HTTP 错误、超时、未知异常，保证代码鲁棒性。

三、运行与结果验证

3.1 运行步骤

1. 将代码中的API_KEY替换为自己的真实密钥（或通过环境变量export SHUYAN_API_KEY=你的密钥配置）；
2. 执行代码：

python shuyan_search_demo.py

3.2 典型输出示例

=== 数眼智能联网搜索结果 ===

问题：2025年中国GDP同比增长数据是多少？ 回答：2025年一季度中国GDP同比增长5.2%，国家统计局于2025年4月18日发布了该数据，其中第三产业增长贡献度达65%，消费和基建投资成为主要拉动因素。全年GDP增长目标为5%左右。

=== 参考数据源 ===

1. 标题：2025年一季度GDP数据发布：同比增长5.2% 链接：https://www.stats.gov.cn/tjsj/tjgb/ndtjgb/202504/t20250418_1902345.html

2. 标题：2025年中国经济开局良好，GDP增速超预期 链接：https://finance.sina.com.cn/china/2025-04-18/doc-imyfkzcp6874219.shtml

3.3 常见问题排查

四、进阶应用拓展

4.1 批量问题查询

基于上述代码，可扩展批量处理问题的能力：

def batch_search(queries: list):
    """批量处理多个问题"""
    results = []
    for query in queries:
        res = shuyan_search(query)
        results.append({"query": query, "result": res})
    return results

# 批量测试
batch_queries = [
    "2025年新能源汽车销量排行榜",
    "数眼智能大模型最新版本更新内容",
    "2025年诺贝尔物理学奖得主"
]
batch_results = batch_search(batch_queries)
print(json.dumps(batch_results, ensure_ascii=False, indent=2))

4.2 结果结构化提取

对返回的回答进行关键词 / 结构化信息提取：

import re

def extract_gdp_data(answer: str):
    """提取GDP相关结构化数据"""
    # 匹配增长率数字
    growth_rate = re.findall(r"(\d+\.\d+)%", answer)
    # 匹配发布时间
    publish_time = re.findall(r"(\d{4}年\d{1,2}月\d{1,2}日)", answer)
    return {
        "growth_rate": growth_rate[0] if growth_rate else None,
        "publish_time": publish_time[0] if publish_time else None
    }

# 调用示例
if result["success"]:
    gdp_info = extract_gdp_data(result["answer"])
    print("结构化GDP信息：", gdp_info)

五、总结

数眼智能联网搜索 API 的核心价值在于将 “大模型的语义理解能力” 与 “实时互联网检索能力” 结合，解决了时效性问题。本次实战代码覆盖了核心调用逻辑、异常处理和基础拓展，可直接适配金融资讯查询、热点事件解答、行业数据分析等场景。

使用时需注意：

1. 控制请求频率，避免触发平台限流；
2. 对检索结果的来源进行合规校验；
3. 敏感场景下可开启回答内容的审核机制。