5 lựa chọn thay thế tìm kiếm web Anthropic hàng đầu của năm 2025

Những điểm chính

• Khám phá các API tìm kiếm web và nền tảng hàng đầu phục vụ như những lựa chọn mạnh mẽ thay thế cho Tìm kiếm Web của Anthropic.
• Hiểu các tính năng độc đáo, lợi ích và phương pháp tích hợp cho từng lựa chọn thay thế.
• Tận dụng các ví dụ mã thực tiễn để tích hợp liền mạch khả năng tìm kiếm web vào ứng dụng AI của bạn.
• Scrapeless cung cấp các giải pháp thu thập dữ liệu web mạnh mẽ để bổ sung cho lựa chọn tìm kiếm web mà bạn đã chọn.

Giới thiệu

Cảnh quan tìm kiếm web dựa trên AI đang nhanh chóng thay đổi, với các nhà phát triển liên tục tìm kiếm các công cụ mạnh mẽ và hiệu quả để củng cố các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) của họ với thông tin chính xác theo thời gian thực. Trong khi Tìm kiếm Web của Anthropic cung cấp những khả năng quý giá, một hệ sinh thái đa dạng các lựa chọn thay thế cung cấp các tính năng chuyên biệt, hiệu quả chi phí và những con đường tích hợp độc đáo. Bài viết này đi sâu vào các lựa chọn hàng đầu sẵn có vào năm 2025, tập trung vào các chức năng tìm kiếm web của chúng và cung cấp các ví dụ mã có thể thực hiện được cho các nhà phát triển. Mục tiêu của chúng tôi là trang bị cho bạn kiến thức để chọn lựa và triển khai giải pháp tìm kiếm web tốt nhất cho nhu cầu cụ thể của ứng dụng AI của bạn.

Hiểu nhu cầu tìm kiếm web trong LLMs

Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn, mặc dù có nguồn kiến thức rộng lớn, nhưng thường thiếu thông tin theo thời gian thực và có thể gặp phải

ảo giác khi được hỏi về các sự kiện hiện tại hoặc các chủ đề ngách. Việc tích hợp khả năng tìm kiếm web trực tiếp vào các LLM giải quyết những hạn chế này bằng cách cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu thực tế, cập nhật từ internet. Việc gắn kết với thông tin từ thế giới thực là điều thiết yếu cho các ứng dụng yêu cầu tính chính xác, chẳng hạn như trợ lý nghiên cứu, chatbot dịch vụ khách hàng và công cụ phân tích dữ liệu. Khả năng thực hiện các truy vấn web theo thời gian thực cho phép các LLM tạo ra các phản hồi liên quan, đáng tin cậy và có ngữ cảnh hơn, nâng cao đáng kể tính hữu ích và độ tin cậy của chúng. Nhu cầu cho những khả năng như vậy đang gia tăng, với một báo cáo gần đây cho thấy rằng 70% các nhà phát triển AI ưu tiên quyền truy cập dữ liệu theo thời gian thực cho các ứng dụng LLM của họ [1].

10 lựa chọn thay thế Tìm kiếm Web của Anthropic hàng đầu năm 2025

Phần này khám phá mười lựa chọn nổi bật thay thế cho Tìm kiếm Web của Anthropic, chi tiết về các chức năng chính, phương pháp tích hợp tìm kiếm web và các ví dụ mã thực tiễn. Mỗi lựa chọn thay thế cung cấp một cách tiếp cận khác nhau để cung cấp quyền truy cập internet cho các LLM, phục vụ cho các nhu cầu và sở thích phát triển khác nhau.

1. Exa

Exa là một công cụ tìm kiếm AI mạnh mẽ được thiết kế đặc biệt để tích hợp tìm kiếm web vào các ứng dụng AI. Nó cung cấp một API toàn diện với các chức năng tìm kiếm, truy xuất nội dung, tìm các liên kết tương tự và trả lời câu hỏi trực tiếp. Công cụ tìm kiếm nội bộ và cơ sở dữ liệu vector của Exa cung cấp độ chính xác cao và kiểm soát kết quả tìm kiếm, khiến nó trở thành một đối thủ mạnh mẽ cho các nhà phát triển xây dựng các tác nhân AI tinh vi. Sự tập trung vào tìm kiếm tác nhân và dữ liệu theo thời gian thực khiến nó trở thành một lựa chọn thay thế Tìm kiếm Web mạnh mẽ.

Các tính năng chính:

• Tìm kiếm tác nhân: Tối ưu hóa cho các tác nhân AI, cung cấp kết quả liên quan và có cấu trúc.
• Truy xuất nội dung: Trích xuất HTML đã phân tích từ kết quả tìm kiếm.
• Tìm kiếm ngữ nghĩa: Sử dụng tìm kiếm dựa trên embeddings cho các truy vấn phức tạp.
• API nghiên cứu: Tự động hóa nghiên cứu web sâu sắc với đầu ra JSON có cấu trúc và trích dẫn.

Tích hợp tìm kiếm web (Ví dụ Python):

Để sử dụng Exa, trước tiên bạn cần cài đặt SDK Python của họ và thiết lập khóa API.

import os
from exa_py import Exa
from dotenv import load_dotenv

# Tải biến môi trường từ tệp .env
load_dotenv()

# Khởi tạo khách hàng Exa với khóa API của bạn
exa = Exa(api_key=os.getenv("EXA_API_KEY"))

# Thực hiện tìm kiếm và truy xuất nội dung
query = "các tiến bộ mới nhất trong điện toán lượng tử"
search_results = exa.search_and_contents(
    query,
    type="auto",  # Tự động xác định loại tìm kiếm (từ khóa hoặc embeddings)
    text=True,    # Truy xuất toàn bộ nội dung văn bản của các kết quả
    num_results=5  # Giới hạn về 5 kết quả
)

print(f"Kết quả tìm kiếm cho: '{query}'")
for i, result in enumerate(search_results.results):
    print(f"\n--- Kết quả {i+1} ---")
    print(f"Tiêu đề: {result.title}")
    print(f"URL: {result.url}")
    print(f"Nội dung: {result.text[:500]}...") # In 500 ký tự đầu tiên của nội dung

Trường hợp sử dụng: Một trợ lý nghiên cứu mạnh mẽ dựa trên AI cần cung cấp thông tin cập nhật về những đột phá khoa học. Phương pháp search_and_contents của Exa cho phép LLM truy vấn web và truy xuất các bài viết chi tiết, đảm bảo thông tin được cung cấp là hiện tại và toàn diện.

2. Brave Search API

API Tìm kiếm Brave cung cấp một chỉ mục web mạnh mẽ và độc lập, làm cho nó trở thành một lựa chọn thay thế tìm kiếm web nhân văn hấp dẫn. Nó được thiết kế để hỗ trợ các ứng dụng AI với dữ liệu chất lượng cao, mới mẻ và được điều chỉnh để giảm spam SEO. API Tìm kiếm Brave cung cấp nhiều điểm cuối cho tìm kiếm web, hình ảnh, video và tin tức, cùng với khả năng định hướng AI. Cam kết về quyền riêng tư và một chỉ mục độc lập khiến nó trở thành một sản phẩm độc đáo trên thị trường.

Tính Năng Chính:

• Chỉ mục Độc lập: Được cung cấp bởi chỉ mục web riêng của Brave, không dựa vào các công cụ tìm kiếm khác.
• Bảo vệ Quyền riêng tư: Được xây dựng với quyền riêng tư trong tâm trí, cung cấp trải nghiệm tìm kiếm an toàn.
• Kết quả Chất lượng Cao: Được điều chỉnh để giảm spam và cung cấp thông tin liên quan, gần đây.
• Các Loại Tìm kiếm Đa dạng: Hỗ trợ tìm kiếm web, hình ảnh, video, tin tức và định hướng AI.

Tích hợp Tìm kiếm Web (Ví Dụ Python):

Để sử dụng API Tìm kiếm Brave, bạn sẽ cần thực hiện các yêu cầu HTTP đến điểm cuối API của họ với mã thông báo đăng ký của bạn.

import requests
import os
from dotenv import load_dotenv

# Tải các biến môi trường từ tập tin .env
load_dotenv()

# Điểm cuối API Tìm kiếm Brave và mã thông báo đăng ký
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": "thực hành tốt nhất cho phát triển API an toàn",
    "count": 5, # Số lượng kết quả để trả về
    "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"Kết quả tìm kiếm cho: '{params['q']}'")
    for i, result in enumerate(search_results['web']['results']):
        print(f"\n--- Kết quả {i+1} ---")
        print(f"Tiêu đề: {result['title']}")
        print(f"URL: {result['url']}")
        print(f"Mô tả: {result['description']}")
else:
    print(f"Lỗi: {response.status_code} - {response.text}")

Trường Hợp Sử Dụng: Một AI tạo nội dung cần nghiên cứu các xu hướng hiện tại trong an ninh mạng. API Tìm kiếm Brave cung cấp kết quả mới, chất lượng cao trực tiếp từ chỉ mục độc lập của nó, đảm bảo nội dung được tạo ra là chính xác và không chứa spam SEO phổ biến, làm cho nó trở thành một lựa chọn thay thế tìm kiếm web nhân văn đáng tin cậy.

3. Tavily

Tavily tự định hình mình như lớp truy cập web cho các đại lý AI, cung cấp các API truy cập web nhanh, an toàn và đáng tin cậy. Nó được thiết kế đặc biệt cho các LLM và quy trình làm việc RAG (Tạo Ra Tăng Cường Tìm Kiếm), cung cấp tìm kiếm theo thời gian thực và trích xuất nội dung. Sự tập trung của Tavily vào việc cung cấp kết quả liên quan mà giảm thiểu ảo tưởng khiến nó trở thành một lựa chọn thay thế tìm kiếm web nhân văn mạnh mẽ cho các nhà phát triển xây dựng ứng dụng AI sẵn sàng cho sản xuất.

Tính Năng Chính:

• Thiết Kế Hướng Về Đại Lý: Các API được tối ưu hóa cho các đại lý AI và quy trình làm việc LLM.
• Truy Cập Web Thời Gian Thực: Cung cấp thông tin cập nhật với giới hạn tốc độ cao.
• Đoạn Nội Dung: Cung cấp các đoạn nội dung liên quan được tối ưu hóa cho xử lý AI.
• Cắm và Chạy: Thiết lập đơn giản và tích hợp liền mạch với các ứng dụng hiện tại.

Tích hợp Tìm kiếm Web (Ví Dụ Python):

Đầu tiên, cài đặt khách hàng Python Tavily:

pip install tavily-python

Sau đó, bạn có thể sử dụng mã Python sau để thực hiện một tìm kiếm:

import os
from tavily import TavilyClient
from dotenv import load_dotenv

# Tải các biến môi trường từ tập tin .env
load_dotenv()

# Khởi tạo khách hàng Tavily với mã API của bạn
tavily_client = TavilyClient(api_key=os.getenv("TAVILY_API_KEY"))

# Thực hiện một tìm kiếm
query = "tác động của AI lên thị trường lao động 2025"
response = tavily_client.search(query=query, search_depth="advanced", include_answer=True)

print(f"Kết quả tìm kiếm cho: '{query}'")
if response.get('answer'):
    print(f"\nCâu trả lời: {response['answer']}")

for i, result in enumerate(response['results']):
    print(f"\n--- Kết quả {i+1} ---")
    print(f"Tiêu đề: {result['title']}")
    print(f"URL: {result['url']}")
    print(f"Nội dung: {result['content'][:500]}...") # In 500 ký tự đầu tiên của nội dung

Trường Hợp Sử Dụng: Một chatbot hỗ trợ khách hàng cần trả lời các câu hỏi của người dùng về các tính năng sản phẩm thường xuyên được cập nhật. Truy cập web thời gian thực của Tavily đảm bảo chatbot cung cấp thông tin mới nhất, giảm thiểu sự không chính xác và nâng cao sự hài lòng của người dùng, khiến nó trở thành một lựa chọn thay thế tìm kiếm web nhân văn hiệu quả.

4. API Perplexity AI

Perplexity AI được biết đến với động cơ trả lời hội thoại cung cấp các câu trả lời chính xác, đáng tin cậy và theo thời gian thực với trích dẫn. API của nó, đặc biệt là các mô hình Sonar, cho phép các nhà phát triển tích hợp khả năng mạnh mẽ này vào các ứng dụng của họ. Sự tập trung của Perplexity AI vào các câu trả lời có cơ sở và các trích dẫn nguồn làm cho nó trở thành một lựa chọn thay thế tìm kiếm web nhân văn xuất sắc cho các ứng dụng yêu cầu độ chính xác và minh bạch cao.

• Công cụ Trả lời: Cung cấp các câu trả lời trực tiếp, ngắn gọn cho các truy vấn.
• Trích dẫn: Bao gồm nguồn cho tất cả các câu trả lời đã tạo, nâng cao độ tin cậy.
• Thông tin thời gian thực: Truy cập vào nội dung web cập nhật.
• Mô hình Sonar: Tối ưu hóa cho tốc độ và chi phí với nền tảng tìm kiếm.

Tích hợp Tìm kiếm Web (Ví dụ Python):

API của Perplexity AI tương thích với các thư viện khách hàng của OpenAI, đơn giản hóa việc tích hợp. Đầu tiên, cài đặt client Python của OpenAI:

pip install openai

Sau đó, bạn có thể sử dụng mã Python sau:

import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

# Tải các biến môi trường từ tệp .env
load_dotenv()

# Khởi tạo client OpenAI với cơ sở API của Perplexity AI và khóa
client = OpenAI(
    base_url="https://api.perplexity.ai",
    api_key=os.getenv("PERPLEXITY_API_KEY"),
)

# Định nghĩa mô hình sẽ sử dụng (ví dụ: 'sonar-small-online' cho tìm kiếm web)
model_name = "sonar-small-online"

# Thực hiện hoàn thành chat với khả năng tìm kiếm web
query = "Những phát triển mới nhất trong công nghệ năng lượng tái tạo là gì?"
response = client.chat.completions.create(
    model=model_name,
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Bạn là một trợ lý AI cung cấp câu trả lời ngắn gọn và chính xác dựa trên các kết quả tìm kiếm trên web."},
        {"role": "user", "content": query},
    ],
    stream=False,
)

print(f"Truy vấn: {query}")
print(f"\nCâu trả lời: {response.choices[0].message.content}")

# Perplexity AI thường bao gồm các URL nguồn trong nội dung phản hồi hoặc như tool_calls/trích dẫn
# Bạn có thể cần phân tích nội dung để trích xuất các trích dẫn rõ ràng nếu không được cung cấp riêng biệt.

Trường hợp sử dụng: Một nền tảng nghiên cứu pháp lý yêu cầu thông tin rất chính xác và có thể xác minh từ các tài liệu pháp lý và tin tức gần đây. API của Perplexity AI, với các câu trả lời có nguồn gốc và trích dẫn, đảm bảo rằng LLM cung cấp thông tin đáng tin cậy với các nguồn rõ ràng, biến nó thành một lựa chọn thay thế tìm kiếm web nhân văn quý giá.

5. API Tìm kiếm Tùy chỉnh của Google

API Tìm kiếm Tùy chỉnh của Google cho phép các nhà phát triển tạo ra một công cụ tìm kiếm tùy chỉnh tìm kiếm các trang web cụ thể hoặc toàn bộ web, tận dụng cơ sở hạ tầng tìm kiếm mạnh mẽ của Google. Mặc dù không phải là một tích hợp LLM trực tiếp như các công cụ khác, nhưng nó cung cấp một cách tiếp cận mạnh mẽ và quen thuộc để truy cập các kết quả tìm kiếm trên web theo cách lập trình. Đây là một lựa chọn tìm kiếm web nhân văn đáng tin cậy cho những ai muốn xây dựng quy trình RAG của riêng họ bằng cách sử dụng khả năng tìm kiếm của Google.

Tính năng chính:

• Tìm kiếm Tùy chỉnh: Định nghĩa các trang web cụ thể để tìm kiếm hoặc sử dụng toàn bộ web.
• Cơ sở hạ tầng của Google: Tận dụng bộ chỉ số tìm kiếm rộng lớn và các thuật toán xếp hạng của Google.
• Kết quả JSON: Trả về các kết quả tìm kiếm theo định dạng JSON có cấu trúc.
• Có mức sử dụng miễn phí: Cung cấp mức sử dụng miễn phí cho các nhu cầu cơ bản.

Tích hợp Tìm kiếm Web (Ví dụ Python):

Để sử dụng API Tìm kiếm Tùy chỉnh của Google, bạn cần một Dự án Google Cloud, kích hoạt API Tìm kiếm Tùy chỉnh và lấy một Key API và một ID Công cụ Tìm kiếm Tùy chỉnh (CX ID). Cài đặt thư viện client API Google:

pip install google-api-python-client

Sau đó, sử dụng mã Python sau:

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

# Tải các biến môi trường từ tệp .env
load_dotenv()

# Khóa API của Google Custom Search và ID Công cụ Tìm kiếm Tùy chỉnh
GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
GOOGLE_CSE_ID = os.getenv("GOOGLE_CSE_ID")

# Xây dựng dịch vụ Tìm kiếm Tùy chỉnh
service = build("customsearch", "v1", developerKey=GOOGLE_API_KEY)

# Thực hiện tìm kiếm
query = "tác động của biến đổi khí hậu đối với nông nghiệp"
res = service.cse().list(q=query, cx=GOOGLE_CSE_ID, num=5).execute()

print(f"Kết quả tìm kiếm cho: '{query}'")
if 'items' in res:
    for i, item in enumerate(res['items']):
        print(f"\n--- Kết quả {i+1} ---")
        print(f"Tiêu đề: {item['title']}")
        print(f"URL: {item['link']}")
        print(f"Mô tả: {item['snippet']}")
else:
    print("Không tìm thấy kết quả.")

Trường hợp sử dụng: Một nền tảng tổng hợp tin tức muốn lấy bài viết từ các nguồn đáng tin cậy cụ thể liên quan đến các sự kiện hiện tại. API Tìm kiếm Tùy chỉnh của Google cho phép họ định nghĩa những nguồn này và truy xuất các bài viết liên quan, đảm bảo nội dung của nền tảng được chọn lọc và đáng tin cậy, biến nó thành một lựa chọn tìm kiếm web nhân văn linh hoạt.

6. SerpAPI / Serper API

SerpAPI và Serper API là các dịch vụ bên thứ ba cung cấp kết quả JSON có cấu trúc từ nhiều công cụ tìm kiếm, bao gồm Google, Bing và các công cụ khác. Chúng hoạt động như một proxy để thu thập các trang kết quả của công cụ tìm kiếm (SERPs), giúp các nhà phát triển dễ dàng tích hợp dữ liệu tìm kiếm theo thời gian thực vào ứng dụng của họ mà không cần phải xử lý logic thu thập phức tạp hoặc quay vòng IP. Đây là những lựa chọn phổ biến cho các nhà phát triển cần dữ liệu SERP toàn diện và đang tìm kiếm một sự thay thế tìm kiếm web nhân văn.

Tính năng chính:

• Dữ liệu SERP Có cấu trúc: Cung cấp các kết quả JSON đã được phân tích và có cấu trúc từ nhiều công cụ tìm kiếm.
• Bỏ qua CAPTCHAs và Khối: Tự động xử lý luân chuyển IP và CAPTCHAs.
• Phạm vi rộng: Hỗ trợ nhiều công cụ tìm kiếm và loại tìm kiếm khác nhau (tự nhiên, tin tức, hình ảnh, v.v.).
• Tích hợp dễ dàng: Gọi API đơn giản để triển khai nhanh chóng.

Tích hợp Tìm Kiếm Web (Ví dụ Python - sử dụng SerpAPI):

Đầu tiên, cài đặt thư viện google-search-results cho SerpAPI:

pip install google-search-results

Sau đó, sử dụng đoạn mã Python sau:

import os
from serpapi import GoogleSearch
from dotenv import load_dotenv

# Tải các biến môi trường từ tệp .env
load_dotenv()

# Khởi tạo client SerpAPI với khóa API của bạn
SERPAPI_API_KEY = os.getenv("SERPAPI_API_KEY")

params = {
    "api_key": SERPAPI_API_KEY,
    "engine": "google", # Chỉ định công cụ tìm kiếm
    "q": "tương lai của trí tuệ nhân tạo tổng quát",
    "num": 5, # Số lượng kết quả
}

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

if "organic_results" in results:
    print(f"Kết quả tìm kiếm cho: '{params['q']}'")
    for i, result in enumerate(results["organic_results"]):
        print(f"\n--- Kết quả {i+1} ---")
        print(f"Tiêu đề: {result.get('title')}")
        print(f"URL: {result.get('link')}")
        print(f"Trích đoạn: {result.get('snippet')}")
else:
    print("Không tìm thấy kết quả tự nhiên nào.")

Trường hợp sử dụng: Một công cụ SEO cần phân tích thứ hạng và nội dung của đối thủ cho các từ khóa cụ thể. SerpAPI cung cấp dữ liệu SERP có cấu trúc, cho phép công cụ thu thập và xử lý thông tin từ kết quả tìm kiếm của Google một cách hiệu quả, trở thành một lựa chọn thay thế tìm kiếm web mạnh mẽ cho các ứng dụng SEO.

7. API DuckDuckGo

DuckDuckGo cung cấp một API đơn giản và tập trung vào quyền riêng tư để lấy kết quả tìm kiếm. Mặc dù không toàn diện như một số lựa chọn khác cho việc thu thập dữ liệu web sâu, đây là một lựa chọn tuyệt vời cho các ứng dụng ưu tiên quyền riêng tư của người dùng và yêu cầu các chức năng tìm kiếm đơn giản. Sự đơn giản và cam kết với quyền riêng tư của nó làm cho nó trở thành một sự thay thế tìm kiếm web hữu cơ khả thi cho một số trường hợp sử dụng.

Các tính năng chính:

• Tập trung vào quyền riêng tư: Không theo dõi truy vấn của người dùng hay thông tin cá nhân.
• API đơn giản: Dễ tích hợp cho các chức năng tìm kiếm cơ bản.
• Câu trả lời tức thì: Cung cấp câu trả lời tức thì cho nhiều truy vấn phổ biến.

Tích hợp Tìm Kiếm Web (Ví dụ Python):

DuckDuckGo cung cấp một thư viện Python không chính thức cho API của mình. Đầu tiên, cài đặt nó:

pip install duckduckgo_search

Sau đó, sử dụng đoạn mã Python sau:

from duckduckgo_search import DDGS

# Thực hiện tìm kiếm
query = "tin tức mới nhất về đạo đức AI"
results = DDGS().text(keywords=query, max_results=5)

print(f"Kết quả tìm kiếm cho: \'{query}\'")
if results:
    for i, result in enumerate(results):
        print(f"\n--- Kết quả {i+1} ---")
        print(f"Tiêu đề: {result.get('title')}")
        print(f"URL: {result.get('href')}")
        print(f"Trích đoạn: {result.get('body')}")
else:
    print("Không tìm thấy kết quả.")

Trường hợp sử dụng: Một AI trợ lý cá nhân ưu tiên quyền riêng tư của người dùng cần lấy thông tin nhanh chóng, không thiên vị mà không theo dõi. API DuckDuckGo cung cấp một cách đơn giản để tích hợp các khả năng tìm kiếm như vậy, làm cho nó trở thành một sự thay thế khả thi cho tìm kiếm web hữu cơ cho các ứng dụng tôn trọng quyền riêng tư.

8. API Tìm Kiếm Kagi

Kagi là một công cụ tìm kiếm cao cấp, tập trung vào quyền riêng tư, cung cấp trải nghiệm sạch sẽ, không có quảng cáo và khả năng tìm kiếm mạnh mẽ. API của nó cho phép các nhà phát triển tích hợp kết quả tìm kiếm chất lượng cao của Kagi vào các ứng dụng của họ. Kagi nhấn mạnh việc kiểm soát và tùy chỉnh của người dùng, cung cấp một giá trị độc đáo như một sự thay thế tìm kiếm web hữu cơ cho những người sẵn sàng đầu tư vào trải nghiệm tìm kiếm vượt trội.

Các tính năng chính:

• Chú trọng đến quyền riêng tư: Không có quảng cáo, không theo dõi và tìm kiếm ẩn danh.
• Tùy biến: Tùy chỉnh kết quả tìm kiếm với các ống kính và bộ lọc.
• Kết quả chất lượng cao: Tập trung vào thông tin chính xác và liên quan.
• Tích hợp LLM: Được thiết kế để hoạt động với LLMs, cung cấp kết quả tìm kiếm có căn cứ.

Tích hợp Tìm Kiếm Web (Ví dụ Python):

Kagi cung cấp một API cho các dịch vụ tìm kiếm của mình. Bạn thường thực hiện một yêu cầu HTTP đến điểm cuối của họ. (Lưu ý: Truy cập API Kagi yêu cầu một sự đăng ký, và các ví dụ mã cụ thể có thể thay đổi dựa trên tài liệu API mới nhất của họ. Dưới đây là một ví dụ khái niệm).

import requests
import os
from dotenv import load_dotenv

# Tải các biến môi trường từ tệp .env
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": "tương lai của trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe",
    "limit": 5
}

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

if response.status_code == 200:
    search_results = response.json()
    print(f"Kết quả tìm kiếm cho: \'{params[\"q\"]}\'")
nếu 'data' trong search_results và 'web' trong search_results['data']:
        cho i, kết quả trong enumerate(search_results['data']['web']):
            in(f"\n--- Kết quả {i+1} ---")
            in(f"Tiêu đề: {result.get('title')}")
            in(f"URL: {result.get('url')}")
            in(f"Trích đoạn: {result.get('snippet')}")
    khác:
        in("Không tìm thấy kết quả web.")
khác:
    in(f"Lỗi: {response.status_code} - {response.text}")

Trường hợp sử dụng: Một nền tảng nội dung cao cấp muốn tích hợp chức năng tìm kiếm cung cấp kết quả được chọn lọc kỹ lưỡng và tôn trọng quyền riêng tư cho người dùng của họ. Kagi Search API cung cấp các tính năng chất lượng và bảo mật cần thiết, khiến nó trở thành một sự thay thế mạnh mẽ cho tìm kiếm web nhân đạo trong các ứng dụng như vậy.

9. Metaphor API

Metaphor API, được phát triển bởi đội ngũ đứng sau Perplexity AI, được thiết kế để tìm kiếm và truy xuất thông tin từ một chỉ mục rộng lớn các nội dung chất lượng cao, được biên soạn bởi con người. Nó xuất sắc trong việc tìm kiếm các tài liệu và đoạn văn liên quan, rất hữu ích cho các ứng dụng RAG nơi chất lượng của nội dung được truy xuất rất quan trọng. Metaphor API là một sự thay thế cho tìm kiếm web nhân đạo mới nổi, tập trung vào độ liên quan ngữ nghĩa hơn là việc khớp từ khóa.

Tính năng chính:

• Tìm kiếm ngữ nghĩa: Hiểu nghĩa và ngữ cảnh của truy vấn.
• Chỉ mục chất lượng cao: Nội dung được biên soạn để đảm bảo độ liên quan tốt hơn.
• Truy xuất đoạn văn: Tối ưu hóa cho việc tìm các đoạn văn liên quan cụ thể trong tài liệu.
• Tập trung vào LLM: Được xây dựng với sự chú ý tới việc làm nền tảng LLM.

Tích hợp tìm kiếm web (Ví dụ Python):

Đầu tiên, cài đặt client Python Metaphor:

pip install metaphor-api

Sau đó, sử dụng mã Python sau:

import os
from metaphor_api import Metaphor
from dotenv import load_dotenv

# Tải các biến môi trường từ tệp .env
load_dotenv()

# Khởi tạo client Metaphor với khóa API của bạn
metaphor = Metaphor(api_key=os.getenv("METAPHOR_API_KEY"))

# Thực hiện một tìm kiếm
truy vấn = "những đột phá gần đây trong an toàn AI"
search_results = metaphor.search(query=query, num_results=5)

print(f"Kết quả tìm kiếm cho: \'{query}\'")
cho i, kết quả trong enumerate(search_results.results):
    print(f"\n--- Kết quả {i+1} ---")
    print(f"Tiêu đề: {result.title}")
    print(f"URL: {result.url}")
    # Metaphor API cũng cho phép lấy nội dung cho các kết quả
    # nội dung = metaphor.get_contents([result.id])
    # print(f"Nội dung: {content.contents[0].extract}")

Trường hợp sử dụng: Một trợ lý AI pháp lý cần tìm các điều khoản hoặc tiền lệ cụ thể trong một tập hợp lớn các tài liệu pháp lý. Tính năng tìm kiếm ngữ nghĩa và truy xuất đoạn văn của Metaphor API cho phép LLM xác định thông tin liên quan cao, khiến nó trở thành một sự thay thế cho tìm kiếm web nhân đạo hiệu quả cho các lĩnh vực kiến thức chuyên biệt.

10. You.com API

You.com là một công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI, cung cấp trải nghiệm tìm kiếm cá nhân hóa và tóm tắt. API của nó cung cấp quyền truy cập vào các khả năng tìm kiếm của nó, cho phép các nhà phát triển tích hợp cách tiếp cận độc đáo của You.com vào các ứng dụng của họ. You.com tập trung vào việc cung cấp các câu trả lời trực tiếp và kết quả tìm kiếm có thể tùy chỉnh, khiến nó trở thành một sự thay thế đa năng cho tìm kiếm web nhân đạo.

Tính năng chính:

• Tóm tắt được hỗ trợ bởi AI: Cung cấp các tóm tắt ngắn gọn về kết quả tìm kiếm.
• Tìm kiếm có thể tùy chỉnh: Điều chỉnh trải nghiệm tìm kiếm với các ứng dụng và sở thích.
• Tôn trọng quyền riêng tư: Cung cấp chế độ tìm kiếm riêng tư.
• API cho nhà phát triển: Quyền truy cập vào khả năng tìm kiếm của You.com.

Tích hợp tìm kiếm web (Ví dụ Python):

You.com cung cấp một API cho các nhà phát triển. Bạn thường sẽ thực hiện một yêu cầu HTTP đến điểm cuối của họ. (Lưu ý: Quyền truy cập API You.com có thể yêu cầu một khóa API và các điểm cuối cụ thể. Ví dụ sau đây là một ví dụ khái niệm dựa trên các mẫu API phổ biến).

import requests
import os
from dotenv import load_dotenv

# Tải các biến môi trường từ tệp .env
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"
}

# Đối với tìm kiếm web, API You.com có thể có một điểm cuối hoặc tham số cụ thể
# Ví dụ này giả định một tương tác kiểu chat có thể tận dụng tìm kiếm web
# Bạn có thể cần tham khảo tài liệu API chính thức của họ để biết các tham số tìm kiếm web chính xác.

data = {
    "query": "những đột phá gần đây trong máy tính lượng tử",
    "chat_mode": "search", # Đây là một tham số giả định cho tìm kiếm web
    "num_results": 5
}

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

if response.status_code == 200:
    search_results = response.json()
    print(f"Kết quả tìm kiếm cho: \'{data[\"query\"]}\'")
    # Cấu trúc của phản hồi sẽ phụ thuộc vào API của You.com.
    # Đây là một ví dụ đơn giản giả sử có một trường 'message' với nội dung.
    if 'answer' in search_results:
        print(f"\nCâu trả lời: {search_results['answer']}")
    elif 'message' in search_results:
```python
print(f"\nThông điệp: {search_results['message']}")
    else:
        print("Định dạng phản hồi không mong đợi.")
else:
    print(f"Lỗi: {response.status_code} - {response.text}")

Trường hợp sử dụng: Một hệ thống quản lý tri thức cá nhân muốn tích hợp chức năng tìm kiếm cung cấp câu trả lời tóm tắt và liên kết liên quan. API của You.com, với các tóm tắt được hỗ trợ bởi AI, cung cấp một cách hợp lý để lấy thông tin, giúp người dùng thích những cái nhìn tổng quát nhanh chóng có lựa chọn tìm kiếm trên web nhân tạo thuận tiện hơn.

Tóm tắt so sánh: Các lựa chọn tìm kiếm web nhân tạo

Đề xuất: Scrapeless cho việc thu thập dữ liệu web liền mạch

Mặc dù các API tìm kiếm web được thảo luận cung cấp cách tuyệt vời để tích hợp thông tin thời gian thực vào LLM của bạn, vẫn có những kịch bản cần thiết phải thu thập dữ liệu web trực tiếp để kiểm soát chi tiết, trích xuất dữ liệu cụ thể, hoặc vượt qua các biện pháp chống bot phức tạp. Đối với những nhu cầu nâng cao như vậy, chúng tôi rất khuyên dùng Scrapeless. Scrapeless là một giải pháp thu thập dữ liệu web mạnh mẽ xử lý các proxy, CAPTCHA và tự động hóa trình duyệt, cho phép bạn dễ dàng trích xuất dữ liệu từ bất kỳ trang web nào. Nó bổ sung cho bất kỳ lựa chọn tìm kiếm web nhân tạo nào bằng cách cung cấp khả năng thu thập dữ liệu cơ bản khi các API không đủ.

Tại sao chọn Scrapeless?

• Vượt qua các biện pháp chống bot: Tự động xử lý các CAPTCHA và chặn IP phức tạp.
• Hệ thống hạ tầng có thể mở rộng: Được xây dựng cho việc trích xuất dữ liệu với khối lượng lớn.
• API linh hoạt: Trích xuất dữ liệu từ bất kỳ trang web nào với các quy tắc tùy chỉnh.
• Tự động hóa trình duyệt: Tự động hóa các tương tác với các trang web động.

Sẵn sàng nâng cao khả năng thu thập dữ liệu của bạn?

Thử Scrapeless Ngày Hôm Nay!

Kết luận

Cuộc tìm kiếm các lựa chọn tìm kiếm web nhân tạo hiệu quả vào năm 2025 đã tiết lộ một hệ sinh thái phong phú của các công cụ, mỗi công cụ cung cấp những điểm mạnh độc đáo cho việc tích hợp dữ liệu web thời gian thực vào LLM. Từ thiết kế gốc AI của Exa và Tavily đến cách tiếp cận tập trung vào quyền riêng tư của Brave Search và Kagi, các nhà phát triển có nhiều lựa chọn phong phú để lựa chọn. Perplexity AI và Google Custom Search cung cấp các giải pháp mạnh mẽ cho độ chính xác thực tế, trong khi SerpAPI và DuckDuckGo phục vụ cho các nhu cầu dữ liệu cụ thể. Bằng cách hiểu rõ những sự khác biệt tinh tế của từng lựa chọn và tận dụng các công cụ mạnh mẽ như Scrapeless cho việc trích xuất dữ liệu nâng cao, bạn có thể xây dựng các ứng dụng AI thông minh, chính xác và đáng tin cậy hơn, thực sự khai thác sức mạnh của web. Lựa chọn đúng lựa chọn tìm kiếm web nhân tạo giúp LLM của bạn mang lại giá trị vô song.

Câu hỏi thường gặp

Q1: Tại sao LLM cần khả năng tìm kiếm web?

A1: LLM cần khả năng tìm kiếm web để truy cập thông tin thời gian thực, vượt qua các giới hạn kiến thức, và giảm thiểu sự ảo tưởng. Dữ liệu huấn luyện của chúng là tĩnh, có nghĩa là chúng thiếu kiến thức về các sự kiện hiện tại. Tìm kiếm web cung cấp dữ liệu động, cập nhật, đảm bảo các phản hồi chính xác và liên quan.

Q2: Sự khác biệt chính giữa API tìm kiếm web và công cụ thu thập dữ liệu web là gì?

A2: Một API tìm kiếm web cung cấp kết quả có cấu trúc từ chỉ mục của công cụ tìm kiếm, thường được tóm tắt hoặc lọc. Một công cụ thu thập dữ liệu web trực tiếp trích xuất dữ liệu thô từ các trang web cụ thể, cung cấp khả năng kiểm soát chi tiết hơn về dữ liệu thu thập được nhưng yêu cầu nhiều nỗ lực hơn để phân tích và duy trì.

Q3: Làm thế nào để tôi chọn được giải pháp tìm kiếm web nhân văn tốt nhất cho dự án của mình?

A3: Hãy cân nhắc đến nhu cầu cụ thể của dự án của bạn: độ mới của dữ liệu, yêu cầu về quyền riêng tư, chi phí, độ dễ dàng trong tích hợp và loại thông tin bạn cần. Đối với các đại lý AI, các API như Exa hoặc Tavily là lý tưởng. Đối với độ chính xác về thực tế, Perplexity AI rất mạnh. Đối với dữ liệu tùy chỉnh, sự kết hợp với Scrapeless có thể là tốt nhất.

Q4: Những giải pháp thay thế này có phù hợp cho các ứng dụng cấp sản xuất không?

A4: Có, hầu hết các giải pháp thay thế được liệt kê, đặc biệt là Exa, Brave Search API, Tavily và Perplexity AI API, được thiết kế cho môi trường sản xuất. Chúng cung cấp khả năng mở rộng, độ tin cậy và hỗ trợ cho các yêu cầu lớn, khiến chúng trở thành những giải pháp thay thế tìm kiếm web nhân văn mạnh mẽ cho các giải pháp doanh nghiệp.

Q5: Tôi có thể kết hợp nhiều giải pháp tìm kiếm web trong một ứng dụng không?

A5: Chắc chắn rồi. Nhiều nhà phát triển kết hợp các công cụ khác nhau để tận dụng những điểm mạnh độc đáo của chúng. Ví dụ, bạn có thể sử dụng một API tìm kiếm web tổng quát cho các truy vấn rộng và một công cụ thu thập dữ liệu chuyên biệt như Scrapeless cho việc tìm hiểu sâu vào các trang web cụ thể hoặc các nhiệm vụ trích xuất dữ liệu phức tạp.

Tài liệu tham khảo

[1] Decodable. (2025). Các LLM Cần Dữ Liệu Thời Gian Thực Để Cung Cấp Kết Quả Tình Huống. Decodable
[2] Tenet. (2025). Thống Kê Sử Dụng LLM 2025: Khả Năng Áp Dụng, Công Cụ và Tương Lai. Tenet
[3] Grand View Research. (2025). Kích Thước Thị Trường Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn | Báo Cáo Ngành, 2030. Grand View Research

Liên kết nội bộ (từ Sitemap của Scrapeless)

• Browserless
• Deep SERP API
• Proxies
• Scraping API
• Universal Scraping API
• Giải pháp Tìm kiếm Google
• Giải pháp SEO