2025 के शीर्ष 5 एंथ्रोपिक वेब खोज विकल्प

मुख्य निष्कर्ष

• एंथ्रोपिक वेब खोज के लिए शक्तिशाली विकल्प के रूप में कार्य करने वाले प्रमुख वेब खोज API और प्लेटफ़ॉर्म का अन्वेषण करें।
• प्रत्येक विकल्प के अद्वितीय विशेषताओं, लाभों और एकीकरण विधियों को समझें।
• अपने एआई अनुप्रयोगों में वेब खोज क्षमताओं को सहजता से एकीकृत करने के लिए व्यावहारिक कोड उदाहरणों का लाभ उठाएं।
• स्क्रेपलेस आपके द्वारा चुने गए वेब खोज विकल्प के पूरक के लिए मजबूत वेब स्क्रैपिंग समाधान प्रदान करता है।

परिचय

एआई-संचालित वेब खोज का परिदृश्य तेजी से विकसित हो रहा है, जिसमें डेवलपर्स लगातार अपने बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को वास्तविक समय, सटीक जानकारी के साथ स्थापित करने के लिए मजबूत और कुशल उपकरणों की तलाश कर रहे हैं। जबकि एंथ्रोपिक वेब खोज मूल्यवान क्षमताएं प्रदान करता है, विकल्पों का एक विविध पारिस्थितिकी तंत्र विशेषीकृत सुविधाओं, लागत प्रभावीता, और अनोखा एकीकरण मार्ग प्रदान करता है। यह लेख 2025 में उपलब्ध शीर्ष विकल्पों में गहराई से जाता है, उनके वेब खोज कार्यात्मकताओं पर ध्यान केंद्रित करता है और डेवलपर्स के लिए व्यावहारिक कोड उदाहरण प्रदान करता है। हमारा लक्ष्य आपको उस ज्ञान से लैस करना है जिससे आप अपनी विशेष एआई अनुप्रयोग आवश्यकताओं के लिए सर्वश्रेष्ठ वेब खोज समाधान का चयन और कार्यान्वयन कर सकें।

एलएलएम में वेब खोज की आवश्यकता को समझना

बड़े भाषा मॉडल, अपनी विशाल ज्ञान आधारों के बावजूद, अक्सर वास्तविक समय की जानकारी की कमी रखते हैं और वर्तमान घटनाओं या विशिष्ट विषयों के बारे में पूछे जाने पर भ्रमित हो सकते हैं। एलएलएम में सीधे वेब खोज क्षमताओं का एकीकरण इन सीमाओं का समाधान करता है, जिससे इंटरनेट से अद्यतन, तथ्यात्मक डेटा तक पहुंच प्राप्त हो सके। वास्तविक-विश्व जानकारी में यह आधारभूतता उन अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है जिनमें सटीकता की आवश्यकता होती है, जैसे शोध सहायक, ग्राहक सेवा चैटबॉट, और डेटा विश्लेषण उपकरण। वास्तविक समय की वेब क्वेरियों को निष्पादित करने की क्षमता एलएलएम को अधिक प्रासंगिक, विश्वसनीय और संदर्भ-सचेत प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने में सक्षम बनाती है, जो उनकी उपयोगिता और विश्वसनीयता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाती है। ऐसी क्षमताओं की मांग बढ़ रही है, हाल के एक रिपोर्ट के अनुसार, 70% एआई डेवलपर्स अपने एलएलएम अनुप्रयोगों के लिए वास्तविक समय डेटा तक पहुंच को प्राथमिकता देते हैं [1]।

2025 के शीर्ष 10 एंथ्रोपिक वेब खोज विकल्प

यह अनुभाग एंथ्रोपिक वेब खोज के दस प्रमुख विकल्पों का अन्वेषण करता है, उनके मुख्य कार्यात्मकताओं, वेब खोज एकीकरण विधियों, और व्यावहारिक कोड उदाहरणों का विवरण प्रस्तुत करता है। प्रत्येक विकल्प एलएलएम को इंटरनेट तक पहुँच प्रदान करने के लिए एक अलग दृष्टिकोण पेश करता है, विभिन्न विकास आवश्यकताओं और प्राथमिकताओं को पूरा करता है।

1. एक्सा

एक्सा एक शक्तिशाली एआई खोज इंजन है जिसे विशेष रूप से एआई अनुप्रयोगों में वेब खोज एकीकृत करने के लिए डिजाइन किया गया है। यह खोजने, सामग्री पुनर्प्राप्ति, समान लिंक खोजने, और सवालों के उत्तर देने के लिए कार्यक्षमता के साथ एक समग्र API प्रदान करता है। एक्सा का इन-हाउस खोज इंजन और वेक्टर डेटाबेस उच्च सटीकता और खोज परिणामों पर नियंत्रण प्रदान करता है, जिससे यह जटिल एआई एजेंट बनाने वाले डेवलपर्स के लिए एक मजबूत विकल्प बन जाता है। इसकी एजेंटिक खोज और वास्तविक समय डेटा पर ध्यान केंद्रित करना इसे एक मजबूत एंथ्रोपिक वेब खोज विकल्प बनाता है।

मुख्य विशेषताएँ:

• एजेंटिक खोज: एआई एजेंटों के लिए अनुकूलित, प्रासंगिक और संरचित परिणाम प्रदान करता है।
• सामग्री पुनर्प्राप्ति: खोज परिणामों से साफ, पार्स किए गए HTML को निकालता है।
• अर्थात्मक खोज: पेड़ आधारित खोज का उपयोग करता है जटिल क्वेरियों के लिए।
• शोध API: संरचित JSON आउटपुट और संदर्भों के साथ गहन वेब शोध को स्वचालित करता है।

वेब खोज एकीकरण (पायथन उदाहरण):

एक्सा का उपयोग करने के लिए, आपको पहले उनका पायथन SDK स्थापित करने की आवश्यकता है और अपना API कुंजी सेटअप करना होगा।

import os
from exa_py import Exa
from dotenv import load_dotenv

# .env फ़ाइल से पर्यावरण चर लोड करें
load_dotenv()

# अपने API कुंजी के साथ एक्सा क्लाइंट प्रारंभ करें
exa = Exa(api_key=os.getenv("EXA_API_KEY"))

# एक खोज करें और सामग्री पुनः प्राप्त करें
query = "क्वांटम कंप्यूटिंग में नवीनतम प्रगति"
search_results = exa.search_and_contents(
    query,
    type="auto",  # स्वचालित रूप से खोज प्रकार निर्धारित करता है (कीवर्ड या एम्बेडिंग)
    text=True,    # परिणामों की पूर्ण टेक्स्ट सामग्री प्राप्त करें
    num_results=5 # 5 परिणामों तक सीमित करें
)

print(f"खोज परिणाम: '{query}' के लिए")
for i, result in enumerate(search_results.results):
    print(f"\n--- परिणाम {i+1} ---")
    print(f"शिर्षक: {result.title}")
    print(f"URL: {result.url}")
    print(f"पाठ: {result.text[:500]}...") # पाठ के पहले 500 वर्ण प्रिंट करें

उपयोग का मामला: एक एआई-संचालित अनुसंधान सहायक को वैज्ञानिक उपलब्धियों पर अद्यतन जानकारी प्रदान करनी होती है। एक्सा का search_and_contents विधि एलएलएम को वेब क्वेरी करने और विस्तृत लेख पुनः प्राप्त करने की अनुमति देती है, सुनिश्चित करते हुए कि प्रदान की गई जानकारी वर्तमान और व्यापक है।

2. ब्रेव सर्च API

ब्रेव सर्च एपीआई एक शक्तिशाली और स्वतंत्र वेब इंडेक्स पेश करता है, जो इसे एक आकर्षक मानवकृत वेब सर्च विकल्प बनाता है। इसे उच्च गुणवत्ता, ताजे डेटा के साथ एआई एप्लिकेशन को शक्ति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और इसे एसईओ स्पैम को कम करने के लिए ट्यून किया गया है। ब्रेव सर्च एपीआई वेब, इमेज, वीडियो, और समाचार खोज के लिए विभिन्न एंडपॉइंट प्रदान करता है, साथ ही एआई ग्राउंडिंग क्षमताएं भी। इसकी गोपनीयता और स्वतंत्र इंडेक्स के प्रति प्रतिबद्धता इसे बाजार में एक अनूठी पेशकश बनाती है।

मुख्य विशेषताएँ:

• स्वतंत्र इंडेक्स: ब्रेव के अपने वेब इंडेक्स द्वारा संचालित, अन्य सर्च इंजनों पर निर्भर नहीं।
• गोपनीयता-संरक्षण: गोपनीयता को ध्यान में रखते हुए बनाया गया, सुरक्षित खोज अनुभव प्रदान करता है।
• उच्च गुणवत्ता के परिणाम: स्पैम को कम करने और प्रासंगिक, हालिया जानकारी प्रदान करने के लिए ट्यून किया गया है।
• विविध खोज प्रकार: वेब, इमेज, वीडियो, समाचार, और एआई ग्राउंडिंग खोजों का समर्थन करता है।

वेब सर्च एकीकरण (पाइथन उदाहरण):

ब्रेव सर्च एपीआई का उपयोग करने के लिए, आपको उनके एपीआई एंडपॉइंट पर अपने सब्सक्रिप्शन टोकन के साथ HTTP अनुरोध बनाने होंगे।

import requests
import os
from dotenv import load_dotenv

# .env फ़ाइल से पर्यावरण चर लोड करें
load_dotenv()

# ब्रेव सर्च एपीआई एंडपॉइंट और सब्सक्रिप्शन टोकन
BRAVE_API_URL = "https://api.search.brave.com/res/v1/web/search"
BRAVE_SUBSCRIPTION_TOKEN = os.getenv("BRAVE_SEARCH_API_KEY")

headers = {
    "X-Subscription-Token": BRAVE_SUBSCRIPTION_TOKEN,
}

params = {
    "q": "सुरक्षित एपीआई विकास के लिए सर्वोत्तम प्रथाएँ",
    "count": 5, # लौटाए जाने वाले परिणामों की संख्या
    "country": "us",
    "search_lang": "en",
}

response = requests.get(BRAVE_API_URL, headers=headers, params=params)

if response.status_code == 200:
    search_results = response.json()
    print(f"खोज परिणाम: '{params['q']}' के लिए")
    for i, result in enumerate(search_results['web']['results']):
        print(f"\n--- परिणाम {i+1} ---")
        print(f"शीर्षक: {result['title']}")
        print(f"यूआरएल: {result['url']}")
        print(f"विवरण: {result['description']}")
else:
    print(f"त्रुटि: {response.status_code} - {response.text}")

उदाहरण उपयोग: एक सामग्री उत्पन्न करने वाला एआई साइबर सुरक्षा में वर्तमान प्रवृत्तियों पर शोध करने की आवश्यकता है। ब्रेव सर्च एपीआई अपने स्वतंत्र इंडेक्स से ताज़ा, उच्च गुणवत्ता वाले परिणाम प्रदान करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि उत्पन्न सामग्री सटीक और सामान्य एसईओ स्पैम से मुक्त है, इसे एक विश्वसनीय मानवकृत वेब सर्च विकल्प बनाता है।

3. ताविली

ताविली एआई एजेंटों के लिए वेब एक्सेस परत के रूप में खुद को स्थापित करता है, तेज, सुरक्षित, और विश्वसनीय वेब एक्सेस एपीआई प्रदान करता है। यह विशेष रूप से LLMs और RAG (रिक्तताओं के साथ पुनर्प्राप्ति) वर्कफ़्लोज़ के लिए डिज़ाइन किया गया है, रियल-टाइम खोज और सामग्री निष्कर्षण प्रदान करता है। ताविली का ध्यान प्रासंगिक परिणाम प्रदान करने पर है जो भ्रांति को कम करते हैं, इसे उत्पादन-तैयार एआई एप्लिकेशन बनाने वाले डेवलपर्स के लिए एक मजबूत मानवकृत वेब सर्च विकल्प बनाता है।

मुख्य विशेषताएँ:

• एजेंट-प्रथम डिज़ाइन: एआई एजेंटों और LLM वर्कफ़्लोज़ के लिए अनुकूलित एपीआई।
• रियल-टाइम वेब एक्सेस: उच्च दर सीमा के साथ अद्यतन जानकारी प्रदान करता है।
• सामग्री स्निपेट: एआई प्रसंस्करण के लिए अनुकूलित प्रासंगिक सामग्री स्निपेट प्रदान करता है।
• प्लग एंड प्ले: सरल सेटअप और मौजूदा अनुप्रयोगों के साथ निर्बाध एकीकरण।

वेब सर्च एकीकरण (पाइथन उदाहरण):

पहले, ताविली पाइथन क्लाइंट स्थापित करें:

pip install tavily-python

फिर, आप खोज करने के लिए निम्नलिखित पाइथन कोड का उपयोग कर सकते हैं:

import os
from tavily import TavilyClient
from dotenv import load_dotenv

# .env फ़ाइल से पर्यावरण चर लोड करें
load_dotenv()

# अपने एपीआई की के साथ ताविली क्लाइंट प्रारंभ करें
tavily_client = TavilyClient(api_key=os.getenv("TAVILY_API_KEY"))

# एक खोज करें
query = "2025 में एआई का नौकरी बाजार पर प्रभाव"
response = tavily_client.search(query=query, search_depth="advanced", include_answer=True)

print(f"खोज परिणाम: '{query}' के लिए")
if response.get('answer'):
    print(f"\nउत्तर: {response['answer']}")

for i, result in enumerate(response['results']):
    print(f"\n--- परिणाम {i+1} ---")
    print(f"शीर्षक: {result['title']}")
    print(f"यूआरएल: {result['url']}")
    print(f"सामग्री: {result['content'][:500]}...") # सामग्री के पहले 500 कैरेक्टर प्रिंट करें

उदाहरण उपयोग: एक ग्राहक समर्थन चैटबॉट को उत्पाद सुविधाओं के बारे में उपयोगकर्ता प्रश्नों का उत्तर देना है जो लगातार अपडेट होते हैं। ताविली का रियल-टाइम वेब एक्सेस सुनिश्चित करता है कि चैटबॉट सबसे वर्तमान जानकारी प्रदान करता है, जिससे गलतियों में कमी आती है और उपयोगकर्ता संतोष में सुधार होता है, इसे एक प्रभावशाली मानवकृत वेब सर्च विकल्प बनाता है।

4. पेरप्लेक्सिटी एआई एपीआई

पेरप्लेक्सिटी एआई अपने संवादात्मक उत्तर इंजन के लिए जाना जाता है जो सटीक, विश्वसनीय और वास्तविक समय के उत्तर प्रदान करता है जिनमें संदर्भ होते हैं। इसका एपीआई, विशेष रूप से सोनार मॉडल, डेवलपर्स को इस शक्तिशाली क्षमता को अपने स्वयं के अनुप्रयोगों में एकीकृत करने की अनुमति देता है। पेरप्लेक्सिटी एआई का ध्यान ग्राउंडेड उत्तरों और स्रोत संदर्भों पर है, जिससे यह उच्च तथ्यात्मक सटीकता और पारदर्शिता की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों के लिए एक उत्कृष्ट मानवकृत वेब सर्च विकल्प बनता है।

मुख्य विशेषताएँ:

• उत्तर इंजन: प्रश्नों के सटीक, संक्षिप्त उत्तर प्रदान करता है।
• उद्धरण: सभी उत्पन्न उत्तरों के लिए स्रोत शामिल हैं, जो विश्वसनीयता को बढ़ाते हैं।
• वास्तविक समय की जानकारी: अद्यतन वेब सामग्री तक पहुंच प्रदान करता है।
• सोना मॉडल: गति और लागत में अनुकूलित, खोज आधार के साथ।

वेब खोज एकीकरण (पायथन उदाहरण):

परप्लेक्सिटी एआई का एपीआई ओपनएआई के क्लाइंट लाइब्रेरियों के साथ संगत है, जिससे एकीकरण सरल हो जाता है। सबसे पहले, ओपनएआई पायथन क्लाइंट स्थापित करें:

pip install openai

फिर, आप निम्नलिखित पायथन कोड का उपयोग कर सकते हैं:

import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

# .env फ़ाइल से पर्यावरण चर लोड करें
load_dotenv()

# परप्लेक्सिटी एआई एपीआई आधार और कुंजी के साथ ओपनएआई क्लाइंट प्रारंभ करें
client = OpenAI(
    base_url="https://api.perplexity.ai",
    api_key=os.getenv("PERPLEXITY_API_KEY"),
)

# उपयोग करने के लिए मॉडल को परिभाषित करें (जैसे, 'sonar-small-online' वेब खोज के लिए)
model_name = "sonar-small-online"

# वेब खोज क्षमताओं के साथ चैट पूर्णता करें
query = "नवीकरणीय ऊर्जा प्रौद्योगिकी में नवीनतम विकास क्या हैं?"
response = client.chat.completions.create(
    model=model_name,
    messages=[
        {"role": "system", "content": "आप एक एआई सहायक हैं जो वेब खोज परिणामों के आधार पर संक्षिप्त और तथ्यात्मक उत्तर प्रदान करता है।"},
        {"role": "user", "content": query},
    ],
    stream=False,
)

print(f"प्रश्न: {query}")
print(f"\nउत्तर: {response.choices[0].message.content}")

# परप्लेक्सिटी एआई अक्सर प्रतिक्रिया सामग्री में स्रोत URLs शामिल करता है या उपकरण कॉल/उद्धरण के रूप में
# यदि अलग से प्रदान नहीं किया गया है तो आपको स्पष्ट उद्धरण निकालने के लिए सामग्री को पार्स करने की आवश्यकता हो सकती है।

उपयोग मामला: एक कानूनी शोध मंच को हाल की कानूनी दस्तावेजों और समाचारों से अत्यधिक सटीक और सत्यापन योग्य जानकारी की आवश्यकता होती है। परप्लेक्सिटी एआई का एपीआई, इसके ग्राउंडेड उत्तरों और उद्धरणों के साथ, यह सुनिश्चित करता है कि एलएलएम विश्वसनीय जानकारी प्रदान करता है जिसमें स्पष्ट स्रोत हैं, जिससे यह एक मूल्यवान मानवकृत वेब खोज विकल्प बनता है।

5. गूगल कस्टम सर्च एपीआई

गूगल कस्टम सर्च एपीआई डेवलपर्स को एक कस्टम सर्च इंजन बनाने की अनुमति देता है जो विशिष्ट वेबसाइटों या पूरे वेब को खोजता है, गूगल के शक्तिशाली खोज अवसंरचना का उपयोग करते हुए। हालांकि यह अन्य की तरह सीधे एलएलएम एकीकरण नहीं है, यह प्रोग्रामेटिक तरीके से वेब खोज परिणामों तक पहुँचने का एक मजबूत और परिचित तरीका प्रदान करता है। यह उन लोगों के लिए एक विश्वसनीय मानवकृत वेब खोज विकल्प है जो गूगल की खोज क्षमताओं का उपयोग करके अपना खुद का आरएजी पाइपलाइन बनाना पसंद करते हैं।

मुख्य विशेषताएँ:

• कस्टमाइज़ेबल सर्च: खोजने के लिए विशिष्ट साइटें परिभाषित करें या पूरे वेब का उपयोग करें।
• गूगल की अवसंरचना: गूगल के विशाल खोज अनुक्रमणिका और रैंकिंग एल्गोरिदम का लाभ उठाता है।
• JSON परिणाम: संरचित JSON प्रारूप में खोज परिणाम लौटाता है।
• मुफ्त स्तर उपलब्ध: बुनियादी उपयोग के लिए एक मुफ्त स्तर प्रदान करता है।

वेब खोज एकीकरण (पायथन उदाहरण):

गूगल कस्टम सर्च एपीआई का उपयोग करने के लिए, आपको एक गूगल क्लाउड प्रोजेक्ट की आवश्यकता है, कस्टम सर्च एपीआई को सक्षम करें, और एक एपीआई कुंजी और एक कस्टम सर्च इंजन आईडी (CX ID) प्राप्त करें। गूगल एपीआई क्लाइंट लाइब्रेरी स्थापित करें:

pip install google-api-python-client

फिर, निम्नलिखित पायथन कोड का उपयोग करें:

import os
from googleapiclient.discovery import build
from dotenv import load_dotenv

# .env फ़ाइल से पर्यावरण चर लोड करें
load_dotenv()

# गूगल कस्टम सर्च एपीआई कुंजी और कस्टम सर्च इंजन आईडी
GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
GOOGLE_CSE_ID = os.getenv("GOOGLE_CSE_ID")

# कस्टम सर्च सेवा बनाएँ
service = build("customsearch", "v1", developerKey=GOOGLE_API_KEY)

# एक खोज करें
query = "जलवायु परिवर्तन का कृषि पर प्रभाव"
res = service.cse().list(q=query, cx=GOOGLE_CSE_ID, num=5).execute()

print(f"खोज परिणाम: '{query}' के लिए")
if 'items' in res:
    for i, item in enumerate(res['items']):
        print(f"\n--- परिणाम {i+1} ---")
        print(f"शीर्षक: {item['title']}")
        print(f"URL: {item['link']}")
        print(f"संक्षिप्त विवरण: {item['snippet']}")
else:
    print("कोई परिणाम नहीं मिला।")

उपयोग मामला: एक समाचार संकलन मंच मौजूदा घटनाओं से संबंधित विशेष प्रतिष्ठित स्रोतों से लेख खींचना चाहता है। गूगल कस्टम सर्च एपीआई उन्हें इन स्रोतों को परिभाषित करने और प्रासंगिक लेख प्राप्त करने की अनुमति देता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्लेटफ़ॉर्म की सामग्री क्यूरेटेड और विश्वसनीय है, जिससे यह एक लचीला मानवकृत वेब खोज विकल्प बन जाता है।

6. सर्पएपीआई / सर्पर एपीआई

सर्पएपीआई और सर्पर एपीआई तृतीय-पक्ष सेवाएँ हैं जो विभिन्न खोज इंजनों, जैसे गूगल, बिंग, और अन्य से संरचित JSON परिणाम प्रदान करती हैं। ये खोज इंजन परिणाम पृष्ठों (SERPs) को स्क्रैप करने के लिए एक प्रॉक्सी के रूप में कार्य करते हैं, जिससे डेवलपर्स के लिए अपने अनुप्रयोगों में वास्तविक समय के खोज डेटा को एकीकृत करना आसान हो जाता है बिना जटिल स्क्रैपिंग लॉजिक या आईपी रोटेशन से निपटे। ये उन डेवलपर्स के लिए लोकप्रिय विकल्प हैं जिनको व्यापक SERP डेटा की आवश्यकता है और जो मानवकृत वेब खोज विकल्प की तलाश कर रहे हैं।

मुख्य विशेषताएँ:

• संरचित SERP डेटा: कई खोज इंजनों से पार्स और संरचित JSON परिणाम प्रदान करता है।
• CAPTCHA और ब्लॉकों को बायपास करें: स्वचालित रूप से आईपी रोटेशन और CAPTCHAs को संभालता है।
• व्यापक कवरेज: विभिन्न सर्च इंजन और सर्च प्रकारों (कार्बनिक, समाचार, चित्र, आदि) का समर्थन करता है।
• आसान एकीकरण: त्वरित कार्यान्वयन के लिए सरल API कॉल।

वेब सर्च एकीकरण (पाइथन उदाहरण - SerpAPI का उपयोग करते हुए):

पहले, SerpAPI के लिए google-search-results पुस्तकालय स्थापित करें:

pip install google-search-results

फिर, निम्नलिखित पाइथन कोड का उपयोग करें:

import os
from serpapi import GoogleSearch
from dotenv import load_dotenv

# .env फ़ाइल से वातावरण चर लोड करें
load_dotenv()

# अपने API कुंजी के साथ SerpAPI क्लाइंट को प्रारंभ करें
SERPAPI_API_KEY = os.getenv("SERPAPI_API_KEY")

params = {
    "api_key": SERPAPI_API_KEY,
    "engine": "google", # सर्च इंजन निर्दिष्ट करें
    "q": "आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस का भविष्य",
    "num": 5, # परिणामों की संख्या
}

search = GoogleSearch(params)
results = search.get_dict()

if "organic_results" in results:
    print(f"खोज परिणाम: '{params['q']}'")
    for i, result in enumerate(results["organic_results"]):
        print(f"\n--- परिणाम {i+1} ---")
        print(f"शीर्षक: {result.get('title')}")
        print(f"यूआरएल: {result.get('link')}")
        print(f"संक्षिप्तीय: {result.get('snippet')}")
else:
    print("कोई जैविक परिणाम नहीं मिला।")

उपयोग मामला: एक SEO टूल को विशिष्ट कीवर्ड के लिए प्रतिस्पर्धी रैंकिंग और सामग्री का विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है। SerpAPI संरचित SERP डेटा प्रदान करता है, जिससे उपकरण को Google सर्च परिणामों से जानकारी इकट्ठा और संसाधित करना कुशलता से संभव होता है, जिससे यह SEO अनुप्रयोगों के लिए एक शक्तिशाली मानवकृत वेब सर्च विकल्प बनता है।

7. DuckDuckGo API

DuckDuckGo एक सरल और प्राइवेसी-केंद्रित API प्रदान करता है जिससे खोज परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं। जबकि यह गहरे वेब क्रॉलिंग के लिए कुछ अन्य विकल्पों के रूप में व्यापक नहीं है, यह उन अनुप्रयोगों के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प है जो उपयोगकर्ता की प्राइवेसी को प्राथमिकता देते हैं और सरल खोज क्षमताओं की आवश्यकता होती है। इसकी

सरलता और प्राइवेसी के प्रति प्रतिबद्धता इसे कुछ उपयोग मामलों के लिए एक संभावित मानवकृत वेब सर्च विकल्प बनाती है।

मुख्य विशेषताएँ:

• प्राइवेसी-केंद्रित: उपयोगकर्ता के सवालों या व्यक्तिगत जानकारी को ट्रैक नहीं करता।
• सरल API: बुनियादी सर्च कार्यक्षमताओं के लिए एकीकृत करना आसान है।
• तत्काल उत्तर: कई सामान्य प्रश्नों के लिए तत्काल उत्तर प्रदान करता है।

वेब सर्च एकीकरण (पाइथन उदाहरण):

DuckDuckGo अपने API के लिए एक अन अधिकारिक पाइथन पुस्तकालय प्रदान करता है। पहले, इसे स्थापित करें:

pip install duckduckgo_search

फिर, निम्नलिखित पाइथन कोड का उपयोग करें:

from duckduckgo_search import DDGS

# खोज करें
query = "AI नैतिकता पर नवीनतम समाचार"
results = DDGS().text(keywords=query, max_results=5)

print(f"खोज परिणाम: \'{query}\'")
if results:
    for i, result in enumerate(results):
        print(f"\n--- परिणाम {i+1} ---")
        print(f"शीर्षक: {result.get('title')}")
        print(f"यूआरएल: {result.get('href')}")
        print(f"संक्षिप्तीय: {result.get('body')}")
else:
    print("कोई परिणाम नहीं मिला।")

उपयोग मामला: एक व्यक्तिगत सहायक AI जो उपयोगकर्ता की प्राइवेसी को प्राथमिकता देता है, त्वरित, स्पष्ट जानकारी प्राप्त करने की आवश्यकता होती है बिना ट्रैक किए। DuckDuckGo API ऐसे खोज क्षमताओं को एकीकृत करने का एक स्पष्ट तरीका प्रदान करता है, जिससे यह प्राइवेसी-चेतन अनुप्रयोगों के लिए एक उपयुक्त मानवकृत वेब सर्च विकल्प बनता है।

8. Kagi सर्च API

Kagi एक प्रीमियम, प्राइवेसी-केंद्रित सर्च इंजन है जो एक साफ, विज्ञापन-मुक्त अनुभव और शक्तिशाली सर्च क्षमताएँ प्रदान करता है। इसका API डेवलपर्स को Kagi के उच्च गुणवत्ता वाले सर्च परिणामों को अपने अनुप्रयोगों में एकीकृत करने की अनुमति देता है। Kagi उपयोगकर्ता नियंत्रण और अनुकूलन पर जोर देता है, जिससे यह उच्च गुणवत्ता वाले सर्च अनुभव में निवेश करने willing लोगों के लिए एक अद्वितीय मूल्य प्रस्ताव बनता है।

मुख्य विशेषताएँ:

• प्राइवेसी-प्रथम: कोई विज्ञापन नहीं, कोई ट्रैकिंग नहीं, और गुमनाम खोज।
• अनुकूलन: लेंस और फ़िल्टर के साथ खोज परिणामों को अनुकूलित करें।
• उच्च गुणवत्ता के परिणाम: प्रासंगिक और सटीक जानकारी पर ध्यान केंद्रित करें।
• LLM एकीकरण: LLMs के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया, जो ग्राउंडेड सर्च परिणाम प्रदान करता है।

वेब सर्च एकीकरण (पाइथन उदाहरण):

Kagi अपने खोज सेवाओं के लिए एक API प्रदान करता है। आप आमतौर पर उनके एन्डपॉइंट पर HTTP अनुरोध करेंगे। (नोट: Kagi API एक्सेस के लिए एक सदस्यता की आवश्यकता होती है, और विशिष्ट कोड उदाहरण उनके नवीनतम API दस्तावेज़ के आधार पर भिन्न हो सकते हैं। निम्नलिखित एक वैकल्पिक उदाहरण है)।

import requests
import os
from dotenv import load_dotenv

# .env फ़ाइल से वातावरण चर लोड करें
load_dotenv()

KAGI_API_KEY = os.getenv("KAGI_API_KEY")
KAGI_API_URL = "https://kagi.com/api/v0/search"

headers = {
    "Authorization": f"Bot {KAGI_API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

params = {
    "q": "स्वास्थ्य देखभाल में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का भविष्य",
    "limit": 5
}

response = requests.get(KAGI_API_URL, headers=headers, params=params)

if response.status_code == 200:
    search_results = response.json()
    print(f"खोज परिणाम: \'{params[\"q\"]}\'")

यदि 'data' खोज_परिणामों में है और 'web' खोज_परिणामों['data'] में है:
के लिए i, परिणाम enumerate(खोज_परिणामों['data']['web']):
print(f"\n--- परिणाम {i+1} ---")
print(f"शीर्षक: {result.get('title')}")
print(f"यूआरएल: {result.get('url')}")
print(f"अंश: {result.get('snippet')}")
अन्यथा:
print("कोई वेब परिणाम नहीं मिले।")
अन्यथा:
print(f"त्रुटि: {response.status_code} - {response.text}")

**उपयोग का मामला:** एक प्रीमियम सामग्री प्लेटफ़ॉर्म अपने उपयोगकर्ताओं के लिए उच्च गुणवत्ता वाले और गोपनीयता-सम्मानित परिणाम प्रदान करने के लिए एक खोज कार्यक्षमता को एकीकृत करना चाहता है। Kagi खोज API गुणवत्ता और गोपनीयता सुविधाएँ प्रदान करता है, जिससे यह ऐसी अनुप्रयोगों के लिए एक मजबूत मानवकृत वेब खोज विकल्प बन जाता है।

### 9. रूपक API

रूपक API, Perplexity AI के पीछे की टीम द्वारा विकसित, उच्च गुणवत्ता वाली, मानव-निर्धारित सामग्री के विशाल अनुक्रमणिका से जानकारी खोजने और पुनः प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह प्रासंगिक दस्तावेज़ों और उद्धरणों को खोजने में उत्कृष्ट है, खासकर आरएजी अनुप्रयोगों के लिए जहां पुनः प्राप्त की गई सामग्री की गुणवत्ता महत्वपूर्ण है। रूपक API एक उभरता हुआ मानवकृत वेब खोज विकल्प है जो कीवर्ड मिलान के बजाय अर्थपरक प्रासंगिकता पर ध्यान केंद्रित करता है।

**मुख्य विशेषताएँ:**
*   **सार्थक खोज:** अनुरोधों के अर्थ और संदर्भ को समझता है।
*   **उच्च गुणवत्ता वाला अनुक्रमणिका:** बेहतर प्रासंगिकता के लिए प्रणालीबद्ध सामग्री।
*   **उद्धरण पुनर्प्राप्ति:** दस्तावेज़ों में विशिष्ट प्रासंगिक उद्धरण खोजने के लिए अनुकूलित।
*   **LLM-फोकस्ड:** LLM आधारभूतता को ध्यान में रखते हुए बनाया गया।

**वेब खोज एकीकरण (Python उदाहरण):**

पहले, रूपक Python क्लाइंट स्थापित करें:

```bash
pip install metaphor-api

फिर, निम्नलिखित Python कोड का उपयोग करें:

import os
from metaphor_api import Metaphor
from dotenv import load_dotenv

# .env फ़ाइल से पर्यावरण चर लोड करें
load_dotenv()

# अपने API कुंजी के साथ रूपक क्लाइंट आरंभ करें
metaphor = Metaphor(api_key=os.getenv("METAPHOR_API_KEY"))

# एक खोज करें
query = "AI सुरक्षा में हालिया उपलब्धियां"
search_results = metaphor.search(query=query, num_results=5)

print(f"खोज परिणाम: \'{query}\' के लिए")
के लिए i, परिणाम enumerate(search_results.results):
    print(f"\n--- परिणाम {i+1} ---")
    print(f"शीर्षक: {result.title}")
    print(f"यूआरएल: {result.url}")
    # रूपक API परिणामों के लिए सामग्री प्राप्त करने की अनुमति भी देता है
    # सामग्री = metaphor.get_contents([result.id])
    # print(f"सामग्री: {content.contents[0].extract}")

उपयोग का मामला: एक कानूनी AI सहायक को कानूनी दस्तावेजों के बड़े संग्रह में विशिष्ट धाराओं या उदाहरणों को खोजने की आवश्यकता होती है। रूपक API की सार्थक खोज और उद्धरण पुनर्प्राप्ति क्षमताएँ LLM को अत्यंत प्रासंगिक जानकारी को सटीक रूप से पहचानने की अनुमति देती हैं, जिससे यह विशेष ज्ञान राज्यों के लिए एक प्रभावी मानवकृत वेब खोज विकल्प बनता है।

10. आप.com API

आप.com एक AI-संचालित खोज इंजन है जो एक व्यक्तिगत और संक्षिप्त खोज अनुभव प्रदान करता है। इसका API डेवलपर्स को उनकी अनुप्रयोगों में आप.com के खोज क्षमताओं को एकीकृत करने की अनुमति देता है। आप.com सीधेतर उत्तर और अनुकूलित खोज परिणाम प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करता है, जिससे यह एक बहुपरकारी मानवकृत वेब खोज विकल्प बनता है।

मुख्य विशेषताएँ:

• AI-संचालित सारांश: खोज परिणामों के संक्षिप्त सारांश प्रदान करता है।
• अनुकूलन योग्य खोज: ऐप्स और प्राथमिकताओं के साथ खोज अनुभव को अनुकूलित करें।
• गोपनीयता-केंद्रित: निजी खोज मोड प्रदान करता है।
• डेवलपर API: आप.com खोज क्षमताओं तक पहुंच।

वेब खोज एकीकरण (Python उदाहरण):

आप.com डेवलपर्स के लिए API प्रदान करता है। आप आमतौर पर उनके अंतिम बिंदु पर HTTP अनुरोध करेंगे। (नोट: आप.com API एक्सेस में API कुंजी और विशिष्ट अंतिम बिंदुओं की आवश्यकता हो सकती है। निम्नलिखित एक सामान्य API पैटर्न पर आधारित एक वैकल्पिक उदाहरण है)।

import requests
import os
from dotenv import load_dotenv

# .env फ़ाइल से पर्यावरण चर लोड करें
load_dotenv()

YOUCOM_API_KEY = os.getenv("YOUCOM_API_KEY")
YOUCOM_API_URL = "https://api.you.com/youchat"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {YOUCOM_API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

# वेब खोज के लिए, आप.com API के पास एक विशिष्ट अंतिम बिंदु या पैरामीटर हो सकता है
# यह उदाहरण एक चैट-जैसे इंटरैक्शन मानता है जो वेब खोज का लाभ उठा सकता है
# आपको उनकी आधिकारिक API दस्तावेज़ीकरण का संदर्भ लेना पड़ सकता है।

data = {
    "query": "क्वांटम कंप्यूटिंग में हालिया उपलब्धियां",
    "chat_mode": "search", # यह वेब खोज के लिए एक परिकल्पित पैरामीटर है
    "num_results": 5
}

response = requests.post(YOUCOM_API_URL, headers=headers, json=data)

यदि response.status_code == 200:
    search_results = response.json()
    print(f"खोज परिणाम: \'{data[\"query\"]}\' के लिए")
    # प्रतिक्रिया की संरचना आप.com के API पर निर्भर करेगी।
    # यह एक सरल उदाहरण है, मानते हुए कि उत्तर फ़ील्ड में सामग्री है।
    यदि 'answer' खोज_परिणामों में है:
        print(f"\nउत्तर: {search_results['answer']}")
    अन्यथा यदि 'message' खोज_परिणामों में है:
```python
print(f"\nसंदेश: {search_results['message']}")
    else:
        print("अवैध प्रतिक्रिया प्रारूप।")
else:
    print(f"गलती: {response.status_code} - {response.text}")

उपयोग का मामला: एक व्यक्तिगत ज्ञान प्रबंधन प्रणाली एक खोज कार्यक्षमता को एकीकृत करना चाहती है जो संक्षिप्त उत्तर और प्रासंगिक लिंक प्रदान करती है। You.com API, जिसकी AI-संचालित संक्षिप्तियों के साथ, जानकारी लाने का एक सरल तरीका पेश करती है, उपयोगकर्ताओं के लिए त्वरित ओवरव्यू को प्राथमिकता देने वालों के लिए एक सुविधाजनक मानववेब खोज विकल्प बनाती है।

तुलना सारांश: मानववेब खोज विकल्प

सिफारिश: Scrapeless के लिए सामंजस्यपूर्ण वेब स्क्रैपिंग

जबकि चर्चा किए गए वेब खोज APIs वास्तविक-समय जानकारी को आपके LLMs में समेकित करने के उत्कृष्ट तरीके प्रदान करते हैं, कुछ परिदृश्यों में सीधी वेब स्क्रैपिंग आवश्यक हो जाती है ताकि सूक्ष्म नियंत्रण, विशिष्ट डेटा निष्कर्षण या जटिल एंटी-बॉट उपायों को दरकिनार किया जा सके। ऐसी उन्नत आवश्यकताओं के लिए, हम Scrapeless को अत्यधिक अनुशंसा करते हैं। Scrapeless एक शक्तिशाली वेब स्क्रैपिंग समाधान है जो प्रॉक्सी, CAPTCHA और ब्राउज़र स्वचालन को संभालता है, जिससे आप किसी भी वेबसाइट से डेटा को सरलता से निकाल सकते हैं। यह किसी भी मानववेब खोज विकल्प को पूरक बनाता है, जब APIs कम पड़ जाते हैं तो बुनियादी डेटा अधिग्रहण क्षमताएँ प्रदान करता है।

Scrapeless क्यों?

• एंटी-बॉट उपायों से बचें: जटिल CAPTCHA और IP ब्लॉकों को स्वचालित रूप से संभालता है।
• स्केलेबल अवसंरचना: उच्च मात्रा डेटा निष्कर्षण के लिए निर्मित।
• लचीला API: कस्टम नियमों के साथ किसी भी वेबसाइट से डेटा निकालें।
• ब्राउज़र स्वचालन: गतिशील वेबसाइटों के साथ इंटरैक्शन को स्वचालित करें।

क्या आप अपने डेटा अधिग्रहण क्षमताओं को बढ़ाने के लिए तैयार हैं?

आज Scrapeless आजमाएं!

निष्कर्ष

2025 में प्रभावी मानववेब खोज विकल्पों की खोज उपकरणों के एक जीवंत पारिस्थितिकी तंत्र को प्रकट करती है, प्रत्येक वास्तविक-समय वेब डेटा को आपके LLMs में एकीकृत करने के लिए अनूठी ताकतें प्रदान करती है। Exa और Tavily का AI-नैटिव डिज़ाइन से लेकर Brave Search और Kagi के गोपनीयता-केंद्रित दृष्टिकोण तक, डेवलपर्स के पास चुनने के लिए विकल्पों का एक समृद्ध भंडार है। Perplexity AI और Google Custom Search तथ्यात्मक आधार के लिए मजबूत समाधान प्रदान करते हैं, जबकि SerpAPI और DuckDuckGo विशिष्ट डेटा आवश्यकताओं को पूरा करते हैं। प्रत्येक विकल्प के सूक्ष्मताओं को समझकर और Scrapeless जैसे शक्तिशाली उपकरणों का लाभ उठाकर उन्नत डेटा निष्कर्षण के लिए, आप अधिक बुद्धिमान, सटीक और विश्वसनीय AI अनुप्रयोग बना सकते हैं जो वास्तव में वेब की शक्ति का लाभ उठाते हैं। सही मानववेब खोज विकल्प आपके LLMs को अद्वितीय मूल्य प्रदान करने के लिए सशक्त बनाता है।

सामान्य प्रश्न

प्रश्न 1: LLMs को वेब खोज क्षमताओं की आवश्यकता क्यों है?

उत्तर 1: LLMs को वास्तविक-समय जानकारी तक पहुंचने, ज्ञान कटऑफ को पार करने और भ्रांतियों को कम करने के लिए वेब खोज क्षमताओं की आवश्यकता होती है। उनके प्रशिक्षण डेटा स्थिर होते हैं, जिसका अर्थ है कि उन्हें वर्तमान घटनाओं का ज्ञान नहीं होता। वेब खोज गतिशील, अद्यतन डेटा प्रदान करती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि उत्तर सटीक और प्रासंगिक हैं।

प्रश्न 2: वेब खोज API और वेब स्क्रैपिंग उपकरण के बीच मुख्य अंतर क्या है?

A2: एक वेब खोज API एक खोज इंजन की अनुक्रमणिका से संरचित परिणाम प्रदान करता है, जो अक्सर संक्षिप्त या फ़िल्टर किए जाते हैं। एक वेब स्क्रैपिंग उपकरण सीधे विशिष्ट वेब पृष्ठों से कच्चा डेटा निकालता है, जो संग्रहीत डेटा पर अधिक सूक्ष्म नियंत्रण प्रदान करता है लेकिन इसे पार्स और बनाए रखने के लिए अधिक प्रयास की आवश्यकता होती है।

Q3: मैं अपने प्रोजेक्ट के लिए सबसे अच्छा मानवाधिकार वेब खोज विकल्प कैसे चुनूं?

A3: अपने प्रोजेक्ट की विशिष्ट आवश्यकताओं पर विचार करें: डेटा ताजगी, गोपनीयता आवश्यकताएँ, लागत, एकीकरण में सरलता, और आपको आवश्यकता वाली जानकारी के प्रकार। AI एजेंटों के लिए, Exa या Tavily जैसे API आदर्श हैं। तथ्यों की सटीकता के लिए, Perplexity AI मजबूत है। अनुकूलित डेटा के लिए, Scrapeless के साथ संयोजन सबसे अच्छा हो सकता है।

Q4: क्या ये विकल्प उत्पादन-स्तरीय अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त हैं?

A4: हाँ, सूचीबद्ध अधिकांश विकल्प, विशेष रूप से Exa, Brave Search API, Tavily, और Perplexity AI API, उत्पादन पर्यावरण के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। वे स्केलेबिलिटी, विश्वसनीयता, और उच्च-वॉल्यूम अनुरोधों के लिए समर्थन प्रदान करते हैं, जिससे ये एंटरप्राइज समाधानों के लिए मजबूत मानवाधिकार वेब खोज विकल्प बन जाते हैं।

Q5: क्या मैं एक एप्लिकेशन में कई वेब खोज विकल्पों को संयोजित कर सकता हूं?

A5: बिल्कुल। कई डेवलपर्स विभिन्न उपकरणों को उनके अद्वितीय शक्ति का लाभ उठाने के लिए संयोजित करते हैं। उदाहरण के लिए, आप व्यापक प्रश्नों के लिए एक सामान्य वेब खोज API का उपयोग कर सकते हैं और विशेष साइटों या जटिल डेटा निकालने के कार्यों से गहरी जानकारी के लिए Scrapeless जैसे विशेष स्क्रैपिंग उपकरण का उपयोग कर सकते हैं।

संदर्भ

[1] Decodable. (2025). एलएलएम को संदर्भित परिणाम देने के लिए वास्तविक समय डेटा की आवश्यकता है. Decodable
[2] Tenet. (2025). एलएलएम उपयोग सांख्यिकी 2025: गोद लेना, उपकरण, और भविष्य. Tenet
[3] Grand View Research. (2025). बड़े भाषा मॉडल मार्केट साइज | उद्योग रिपोर्ट, 2030. Grand View Research

आंतरिक लिंक (Scrapeless साइटमैप से)

• बिना ब्राउज़र
• डीप एसईआरपी एपीआई
• प्रॉक्सी
• स्क्रैपिंग एपीआई
• यूनिवर्सल स्क्रैपिंग एपीआई
• गूगल सर्च समाधान
• एसईओ समाधान