基于DeepSeek自动联网搜索的轻量级 AI 问答接口技术分享

本文详细介绍了一款基于 GET 请求的轻量级 AI 问答接口。通过自动联网搜索和流式返回机制，该接口能够以极低的成本为开发者提供实时、高效的智能问答服务。本文从接口概述、技术架构、优势与不足、应用场景及未来展望等多个角度进行了深入探讨，旨在为技术爱好者和开发者提供参考和启发。

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关键词

• DeepSeek R1
• AI 问答
• 自动联网搜索
• 流式返回
• 低成本
• 接口集成
• 技术分享

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接口概述

该接口服务采用 HTTP GET 请求形式，专为智能问答场景设计。主要功能是接受用户提出的问题，并利用 AI 模型结合联网搜索的方式生成回答。接口返回的数据采用流式返回格式，使得用户能够实时获取答案的逐步输出。

• 接口地址：
  [GET] https://www.xujian.tech/atlapi/data/c/ask/ai/{code}?question=CSDN如何？
• 参数说明：
  • question：用户提出的问题内容，支持中文问题；
  • code：用户需通过微信小程序“数字续坚”首页签到获取的密钥参数，用以验证权限。

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技术架构与工作原理

1. 自动联网搜索

• 实时数据获取：接口内部集成了联网搜索机制，能够在回答过程中动态抓取互联网上的最新信息。这确保了回答内容的时效性和准确性。
• 多渠道数据融合：在联网搜索的基础上，接口会对搜索结果进行整合和筛选，提取关键信息后与 AI 模型生成的文本进行融合，以构造出完整、详尽的回答。

2. 流式返回机制

• 分段数据输出：接口采用流式返回技术，每次返回的数据格式为 data:xxx。其中，当 JSON 对象中的 type 字段为 “append-text” 时，表示当前返回的是正文的一部分。
• 完成标识：当接口返回 data:[DONE] 时，表示整个回答内容已经传输完毕。此设计有助于用户端及时处理和展示答案，提高响应效率。

3. 成本优势

• 低廉定价：每次请求仅需花费 2 分钱，极大地降低了大规模应用场景下的使用成本，适合各类初创项目和小型产品原型验证。
• 自动联网搜索： 接口自动完成联网搜索，解决本地部署不能联网、联网搜索成本高、联网搜索慢等问题
• 充值方便： 联系作者微信xujian_cq转账即可充值

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接口参数及返回格式解析

请求参数

• URL 参数：

  GET https://www.xujian.tech/atlapi/data/c/ask/ai/{code}?question=<用户问题>&sessionId=XXX
  

  • 替换 {code} 为用户通过微信小程序获取的密钥，请妥善保管。
  • question 参数应进行 URL 编码后传递。
  • sessionId 在新建会话时不需要传入，在“继续追问”时作为参数传入，其来源见“示例返回格式第一段内容”

返回数据

• 流式返回格式：
  • 返回数据以 data:xxx 格式传输，其中 xxx 为一个 JSON 对象。
  • JSON 对象内的关键字段：
    • type：标识返回内容类型。若值为 “append-text”，说明该段数据为回答正文的一部分。
    • 当接收到 data:[DONE] 时，标志整个回答流程结束。

示例返回格式：

// type 为session-created只有新建会话（未传入sessionId）时才有，当后面的会话需要“继续追问”时，下方sessionId需要作为sessionId参数传入
data:{"data":{"createTime":1740566751915,"engineType":"","label":"all","model":"ds-r1","question":"谢谢你","resultCount":0,"updateTime":1740566751915,"sessionId":"61505b2bdc62a7bf9d20f563a656d87d"},"type":"session-created"}

data:{"type":"append-text","content":"这里是第一部分回答内容..."}
data:{"type":"append-text","content":"这里是后续回答内容..."}
data:[DONE]

请求示意图

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应用场景与案例

1. 智能问答系统

• 在线客服机器人：集成该接口可为企业网站或 App 提供智能问答服务，实现自动回复常见问题。
• 知识库搜索：利用实时联网搜索功能，帮助用户快速定位所需信息，构建智能知识库。

2. 轻量级服务集成

• 原型开发与验证：对于初期产品原型开发，开发者可以利用该接口快速验证 AI 问答的效果，节省研发成本和时间。
• 嵌入式应用场景：适用于嵌入到小程序、微信生态系统或其他低资源设备中，满足实时信息检索需求。

3. 教育与培训

• 在线教育平台：在教育场景下，接口可用于回答学术问题或技术咨询，辅助在线教学和自主学习。
• 技术博客与文章生成：借助 AI 自动联网搜索功能，为技术分享类博客和文章提供丰富的数据支持和实时内容更新。

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不足与改进方向

当前不足

• 多轮对话支持不足（问题已得到解决）：目前接口尚未实现连续对话上下文的管理，用户在需要多轮交互时可能无法获得连续一致的回答。
• 功能持续性：部分高级功能（如深度语义理解、个性化定制等）还处于开发阶段，未来版本中有望进一步完善。

未来改进方向

• 多轮对话能力（问题已得到解决）：计划在后续版本中增加对话历史的存储和管理，使得接口能够支持更为复杂的交互场景。
• 扩展功能与定制化：针对不同应用场景，提供定制化的回答策略和扩展 API 接口，满足不同行业的需求。
• 性能与安全性优化：持续优化联网搜索速度和结果准确率，同时加强数据安全和接口访问控制，确保服务的高可用性。

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总结与展望

该轻量级 AI 问答接口凭借其低成本、自动联网搜索和流式返回的设计，为开发者提供了一种高效且经济的智能问答解决方案。虽然当前存在多轮对话支持不足等局限，但随着后续功能的不断完善，未来有望在在线客服、知识库检索、在线教育等多个领域发挥更大作用。

通过不断探索与技术改进，开发者可以期待该接口在提升用户体验和降低开发成本方面带来更多惊喜，为智能问答技术的普及和应用拓展提供有力支持。

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希望本文的分享能为您在实际应用中提供参考和帮助，欢迎在评论区交流更多技术细节与实践经验。