作为一款大模型，在解决一些比较实时的问题时，DeepSeek本身无法获取最新的数据和阅读网页，要发挥DeepSeek V3.2的最大能力，就必须给他解锁联网搜索和阅读网页的能力，让大模型自己查资料！

那么，如何系统性地为AI助手赋予联网搜索能力，获取最新、最准确的信息？

本文将详细介绍如何基于Dify平台，高效地搭建一个功能完整的联网搜索助手。此方案能充分发挥DeepSeek V3.2“思考与工具调用融合”的先进能力，系统性解决AI助手的实时信息获取难题。

什么是 Dify 联网搜索？

Dify 是一个强大的 LLM 应用开发平台，通过可视化工作流设计，我们可以轻松构建具备联网搜索能力的 AI 助手。与传统的本地部署方案不同，Dify 提供了更加便捷和稳定的解决方案。

核心架构设计

URL 提取模块

def main(response):
   results = response[0].get("webPages", [])
   urls = []
   for item in results[:5]:
       urls.append(item.get("url"))
   return {"results": urls}

从搜索结果中提取前 5 个最相关的 URL，为后续内容获取做准备。

内容格式化模块

模板：[webpage {{ i+1 }} begin]
{{ text }}
[webpage {{ i+1 }} end]

将提取的网页内容格式化为 AI 友好的格式，便于后续处理。

我们实验了Dify平台上的许多搜索及网页内容读取插件，此插件最大的不同是基于AI视觉识别来实现的搜索，并排除了许多无用的网页干扰元素，搜索结果上更加准确实时。

详细配置步骤

步骤 1：创建 Dify 应用

1. 登录 Dify 平台
   
2. 创建新的应用，选择"chatflow"模式
   
3. 配置应用基本信息（名称、图标等）

步骤 2：配置工作流节点

2.1 添加时间获取节点

• 节点类型：工具
  
• 工具选择：获取当前时间
  
• 配置格式：YYYY-MM-DD
  
• 时区设置：UTC

2.2 添加搜索节点

• 节点类型：工具
  
• 工具选择：网页搜索
  
• 参数配置：搜索关键词绑定到用户输入
  
• 返回条数：默认 10 条

2.3 添加代码处理节点

def main(response):
   results = response[0].get("webPages", [])
   urls = []
   for item in results[:5]:
       urls.append(item.get("url"))
   return {"results": urls}

2.4 配置迭代器

• 迭代类型：数组迭代
  
• 输入：URL 数组
  
• 并行处理：启用（提高效率）
  
• 并行数量：10

2.5 添加网页读取节点

• 节点类型：工具
  
• 工具选择：网页阅读器
  
• 参数：URL 来自迭代器当前项
  
• 超时设置：根据网络情况调整

2.6 配置内容格式化

节点类型：模板转换
模板格式：[webpage {{ i+1 }} begin]{{ text }}[webpage {{ i+1 }} end]
变量绑定：文本内容和索引

步骤 3：配置 LLM 模型

3.1 选择模型

• 模型：DeepSeek Chat
  
• 提供商：langgenius/deepseek
  
• 温度：0.7（平衡创造性和准确性）

3.2 提示词模板

# 以下内容是基于用户发送的消息的搜索结果:
{{context}}
在我给你的搜索结果中，每个结果都是[webpage X begin]...[webpage X end]格式的，X 代表每篇文章的数字索引。请在适当的情况下在句子末尾引用上下文。请按照引用编号<a href="网页链接">X</a>的格式在答案中对应部分引用上下文。
在回答时，请注意以下几点：
- 今天是 {{today}}。
- 并非搜索结果的所有内容都与用户的问题密切相关，你需要结合问题，对搜索结果进行甄别、筛选。
- 对于列举类的问题，尽量将答案控制在 10 个要点以内。
- 对于创作类的问题，请务必在正文的段落中引用对应的参考编号。
- 如果回答很长，请尽量结构化、分段落总结。
- 你需要根据用户要求和回答内容选择合适、美观的回答格式，确保可读性强。
- 你的回答应该综合多个相关网页来回答，不能重复引用一个网页。
- 除非用户要求，否则你回答的语言需要和用户提问的语言保持一致。
# 用户消息为：
{{#sys.query#}}

步骤 4：连接节点

核心特性分析

使用效果展示

示例 1：实时信息查询

用户问题：今天北京的天气怎么样？

系统处理：

1. 获取当前时间
   
2. 搜索"今天北京天气"
   
3. 提取相关网页 URL
   
4. 读取天气网站内容
   
5. AI 整合信息并回答

示例 2：技术问题解答

用户问题：最新的 Python 3.12 有什么新特性？

系统处理：

1. 搜索"Python 3.12 新特性"
   
2. 获取官方文档和技术博客
   
3. 提取核心信息
   
4. AI 总结并结构化回答

后续可扩展优化

技术要点总结

1. 模块化设计：每个功能模块独立，便于维护和扩展
   
2. 错误处理：完善的错误处理机制，确保系统稳定性
   
3. 可配置性：关键参数可配置，适应不同使用场景
   
4. 扩展性：支持添加更多搜索源和内容处理方式
   

结语

通过 Dify 平台搭建联网搜索助手，我们不仅实现了 AI 的实时信息获取能力，更重要的是建立了一个可扩展、可维护的智能问答系统。这种方案相比传统的本地部署更加稳定可靠，同时提供了丰富的配置选项和优化空间。

随着 AI 技术的不断发展，联网搜索能力将成为智能助手的基础功能。通过本文的介绍，相信您已经掌握了构建这类系统的核心思路和实现方法。期待看到更多基于此方案的创新应用！

本文基于 Dify 平台实际配置经验编写，所有代码和配置均经过测试验证。如有疑问，欢迎交流讨论