2025年前五大Anthropic网络搜索替代品
Web Data Collection Specialist
关键要点
- 探索领先的网络搜索API和平台，作为Anthropic Web Search的强大替代方案。
- 了解每种替代方案的独特功能、优势和集成方法。
- 利用实际代码示例，顺利地将网络搜索功能集成到您的AI应用程序中。
- Scrapeless提供强大的网络抓取解决方案，以补充您选择的网络搜索替代方案。
介绍
人工智能驱动的网络搜索环境正在快速发展，开发人员不断寻找强大而高效的工具，以使他们的大型语言模型（LLMs）能够获得实时、准确的信息。虽然Anthropic Web Search提供了有价值的功能，但多样化的替代生态系统提供了专业功能、性价比和独特的集成路径。本文深入探讨2025年可用的最佳替代方案，重点介绍其网络搜索功能，并为开发人员提供可操作的代码示例。我们的目标是为您提供知识，以便选择和实施最适合您特定AI应用需求的网络搜索解决方案。
理解LLMs中网络搜索的需求
尽管大型语言模型具有庞大的知识基础，但它们往往缺乏实时信息，当被问及当前事件或小众话题时，可能会出现幻觉。将网络搜索功能直接集成到LLMs中，可以通过提供互联网的最新、真实数据来解决这些限制。在需要准确性的应用中，例如研究助手、客户服务聊天机器人和数据分析工具，这种基于现实信息的基础至关重要。实时执行网络查询的能力使LLMs能够生成更相关、可靠和具有上下文感知的响应，从而显著增强其效用和可信度。对这种能力的需求正在增加，最近的报告指出，70%的AI开发人员优先考虑为他们的LLM应用程序提供实时数据访问[1]。
2025年十大Anthropic Web Search替代方案
本节探讨十种著名的Anthropic Web Search替代方案，详细说明其核心功能、网络搜索集成方法和实用代码示例。每种替代方案都提供了一种独特的方法，使LLMs能够访问互联网，以满足各种开发需求和偏好。
1. Exa
Exa是一个强大的AI搜索引擎，专为将网络搜索集成到AI应用程序中设计。它提供了全面的API，具备搜索、内容检索、查找相似链接和直接回答问题的功能。Exa的内部搜索引擎和向量数据库提供高准确性和对搜索结果的控制，使其成为构建复杂AI代理的开发者的强劲竞争者。它专注于代理搜索和实时数据，使其成为一个强大的Anthropic Web Search替代方案。
关键特性：
- 代理搜索： 针对AI代理优化，提供相关和结构化的结果。
- 内容检索： 从搜索结果中提取干净的解析HTML。
- 语义搜索： 利用基于嵌入式的搜索处理细致的查询。
- 研究API： 通过结构化的JSON输出和引用自动化深入的网络研究。
网络搜索集成（Python示例）：
要使用Exa，您首先需要安装他们的Python SDK并设置您的API密钥。
python
import os
from exa_py import Exa
from dotenv import load_dotenv
# 从.env文件加载环境变量
load_dotenv()
# 使用您的API密钥初始化Exa客户端
exa = Exa(api_key=os.getenv("EXA_API_KEY"))
# 执行搜索并检索内容
query = "最新量子计算进展"
search_results = exa.search_and_contents(
query,
type="auto", # 自动确定搜索类型（关键字或嵌入式）
text=True, # 检索结果的完整文本内容
num_results=5 # 限制为5个结果
)
print(f"搜索结果：'{query}'")
for i, result in enumerate(search_results.results):
print(f"\n--- 结果 {i+1} ---")
print(f"标题：{result.title}")
print(f"网址：{result.url}")
print(f"文本：{result.text[:500]}...") # 打印文本的前500个字符用例： 一名由AI驱动的研究助手需要提供关于科学突破的最新信息。Exa的search_and_contents方法允许LLM查询网络并检索详细文章，确保提供的信息是最新且全面的。
2. Brave Search API
勇敢搜索API提供了一种强大而独立的网络索引，使其成为一个引人注目的类人网络搜索替代方案。它的设计旨在为AI应用程序提供高质量、新鲜的数据，并经过调整以减少SEO垃圾信息。勇敢搜索API提供了用于网页、图像、视频和新闻搜索的多种端点，以及AI基础能力。其对隐私的承诺和独立的索引使其在市场上成为一个独特的产品。
主要特点：
- 独立索引： 基于Brave自己的网络索引，不依赖其他搜索引擎。
- 保护隐私： 在构建时考虑了隐私，提供安全的搜索体验。
- 高质量结果： 经调整以减少垃圾信息，提供相关且最新的信息。
- 多样化搜索类型： 支持网页、图像、视频、新闻和AI基础搜索。
网页搜索集成（Python 示例）：
要使用勇敢搜索API，您需要使用您的订阅令牌向其API端点发送HTTP请求。
python
import requests
import os
from dotenv import load_dotenv
# 从.env文件加载环境变量
load_dotenv()
# 勇敢搜索API端点和订阅令牌
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": "安全API开发的最佳实践",
"count": 5, # 返回的结果数量
"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"搜索结果：'{params['q']}'")
for i, result in enumerate(search_results['web']['results']):
print(f"\n--- 结果 {i+1} ---")
print(f"标题: {result['title']}")
print(f"网址: {result['url']}")
print(f"描述: {result['description']}")
else:
print(f"错误: {response.status_code} - {response.text}")用例： 内容生成AI需要研究网络安全的当前趋势。勇敢搜索API直接从其独立索引提供新鲜、高质量的结果，确保生成的内容准确无误且不受常见SEO垃圾信息的影响，使其成为一个可靠的类人网络搜索替代方案。
3. Tavily
Tavily将自己定位为AI代理的网络访问层，提供快速、安全和可靠的网络访问API。它特别为LLMs和RAG（检索增强生成）工作流设计，提供实时搜索和内容提取。Tavily专注于提供减少幻觉的相关结果，使其成为一个强大的类人网络搜索替代方案，适用于构建生产就绪AI应用程序的开发人员。
主要特点：
- 代理优先设计： 针对AI代理和LLM工作流优化的API。
- 实时网络访问： 提供最新信息，拥有高数据速率限制。
- 内容片段： 提供与AI处理优化的相关内容片段。
- 即插即用： 简单设置，与现有应用程序无缝集成。
网页搜索集成（Python 示例）：
首先，安装Tavily Python客户端：
bash
pip install tavily-python然后，您可以使用以下Python代码进行搜索：
python
import os
from tavily import TavilyClient
from dotenv import load_dotenv
# 从.env文件加载环境变量
load_dotenv()
# 使用您的API密钥初始化Tavily客户端
tavily_client = TavilyClient(api_key=os.getenv("TAVILY_API_KEY"))
# 执行搜索
query = "2025年AI对就业市场的影响"
response = tavily_client.search(query=query, search_depth="advanced", include_answer=True)
print(f"搜索结果：'{query}'")
if response.get('answer'):
print(f"\n回答: {response['answer']}")
for i, result in enumerate(response['results']):
print(f"\n--- 结果 {i+1} ---")
print(f"标题: {result['title']}")
print(f"网址: {result['url']}")
print(f"内容: {result['content'][:500]}...") # 打印内容的前500个字符用例： 客服聊天机器人需要回答用户关于不断更新的产品特征的查询。Tavily的实时网络访问确保聊天机器人提供最新的信息，从而降低不准确性，提高用户满意度，使其成为一个有效的类人网络搜索替代方案。
4. Perplexity AI API
Perplexity AI以其提供准确、可信和实时答案的对话式回答引擎而闻名。其API，特别是Sonar模型，使开发人员能够将这种强大的能力集成到自己的应用程序中。Perplexity AI专注于提供有根有据的答案和来源引用，使其成为一个优秀的类人网络搜索替代方案，适用于需要高度事实准确性和透明度的应用程序。
主要特点：
- 回答引擎： 提供直接、简洁的查询答案。
- 引用： 包含所有生成答案的来源，增强可信度。
- 实时信息： 访问最新的网页内容。
- 声呐模型： 在速度和可负担性上进行了优化，并具有搜索基础。
网页搜索集成（Python示例）：
Perplexity AI 的 API 与 OpenAI 的客户端库兼容，简化了集成。首先，安装 OpenAI Python 客户端：
bash
pip install openai然后，您可以使用以下 Python 代码：
python
import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
# 从 .env 文件加载环境变量
load_dotenv()
# 使用 Perplexity AI API 基础和密钥初始化 OpenAI 客户端
client = OpenAI(
base_url="https://api.perplexity.ai",
api_key=os.getenv("PERPLEXITY_API_KEY"),
)
# 定义要使用的模型（例如，'sonar-small-online' 用于网页搜索）
model_name = "sonar-small-online"
# 执行具有网页搜索功能的聊天完成
query = "可再生能源技术的最新进展是什么？"
response = client.chat.completions.create(
model=model_name,
messages=[
{"role": "system", "content": "您是一个 AI 助手，根据网页搜索结果提供简明和事实性的答案。"},
{"role": "user", "content": query},
],
stream=False,
)
print(f"查询：{query}")
print(f"\n答案：{response.choices[0].message.content}")
# Perplexity AI 通常在响应内容中或作为工具调用/引用中包含源 URL
# 如果没有单独提供，您可能需要解析内容以提取明确的引用。用例： 一个法律研究平台需要来自最新法律文档和新闻的高度准确和可验证的信息。Perplexity AI 的 API 通过提供有根据的答案和引用，确保 LLM 提供可靠的信息，并提供清晰的来源，使其成为有价值的人类网页搜索替代方案。
5. Google 自定义搜索 API
Google 自定义搜索 API 允许开发人员创建自定义搜索引擎，搜索特定网站或整个网页，利用 Google 强大的搜索基础设施。虽然它不像其他 API 那样直接与 LLM 集成，但它提供了一种强大且熟悉的方式以编程方式访问网页搜索结果。对于那些希望使用 Google 的搜索能力构建自己的 RAG 管道的人来说，这是一个可靠的人类网页搜索替代方案。
主要特点：
- 可定制搜索： 定义要搜索的特定站点或使用整个网络。
- Google 基础设施： 利用 Google 庞大的搜索索引和排名算法。
- JSON 结果： 以结构化 JSON 格式返回搜索结果。
- 提供免费层： 提供免费层用于基本使用。
网页搜索集成（Python示例）：
要使用 Google 自定义搜索 API，您需要一个 Google Cloud 项目，启用自定义搜索 API，并获取 API 密钥和自定义搜索引擎 ID（CX ID）。安装 Google API 客户端库：
bash
pip install google-api-python-client然后，使用以下 Python 代码：
python
import os
from googleapiclient.discovery import build
from dotenv import load_dotenv
# 从 .env 文件加载环境变量
load_dotenv()
# Google 自定义搜索 API 密钥和自定义搜索引擎 ID
GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
GOOGLE_CSE_ID = os.getenv("GOOGLE_CSE_ID")
# 构建自定义搜索服务
service = build("customsearch", "v1", developerKey=GOOGLE_API_KEY)
# 执行搜索
query = "气候变化对农业的影响"
res = service.cse().list(q=query, cx=GOOGLE_CSE_ID, num=5).execute()
print(f"搜索结果：'{query}'")
if 'items' in res:
for i, item in enumerate(res['items']):
print(f"\n--- 结果 {i+1} ---")
print(f"标题：{item['title']}")
print(f"链接：{item['link']}")
print(f"摘要：{item['snippet']}")
else:
print("未找到结果。")用例： 一个新闻聚合平台希望从与当前事件相关的特定可靠来源提取文章。Google 自定义搜索 API 允许他们定义这些来源并检索相关文章，确保平台的内容经过策划和可靠，使其成为灵活的人类网页搜索替代方案。
6. SerpAPI / Serper API
SerpAPI 和 Serper API 是第三方服务，从各种搜索引擎（包括 Google、Bing 等）提供结构化 JSON 结果。它们充当代理，以抓取搜索引擎结果页面（SERP），使开发人员能够轻松地将实时搜索数据集成到他们的应用程序中，而无需处理复杂的抓取逻辑或 IP 轮换。这些是在寻找全面 SERP 数据的开发人员常用的人类网页搜索替代方案。
主要特点：
- 结构化 SERP 数据： 提供来自多个搜索引擎的解析和结构化 JSON 结果。
- 绕过 CAPTCHA 和阻止： 自动处理 IP 轮换和 CAPTCHA。
- 广泛覆盖： 支持各种搜索引擎和搜索类型（自然、新闻、图像等）。
- 易于集成： 简单的 API 调用以快速实现。
网页搜索集成（Python 示例 - 使用 SerpAPI）：
首先，为 SerpAPI 安装 google-search-results 库：
bash
pip install google-search-results然后，使用以下 Python 代码：
python
import os
from serpapi import GoogleSearch
from dotenv import load_dotenv
# 从 .env 文件加载环境变量
load_dotenv()
# 使用您的 API 密钥初始化 SerpAPI 客户端
SERPAPI_API_KEY = os.getenv("SERPAPI_API_KEY")
params = {
"api_key": SERPAPI_API_KEY,
"engine": "google", # 指定搜索引擎
"q": "未来的人工通用智能",
"num": 5, # 结果数量
}
search = GoogleSearch(params)
results = search.get_dict()
if "organic_results" in results:
print(f"搜索结果：'{params['q']}'")
for i, result in enumerate(results["organic_results"]):
print(f"\n--- 结果 {i+1} ---")
print(f"标题：{result.get('title')}")
print(f"链接：{result.get('link')}")
print(f"摘要：{result.get('snippet')}")
else:
print("未找到自然搜索结果。")用例： 一个 SEO 工具需要分析竞争对手在特定关键词下的排名和内容。SerpAPI 提供结构化的 SERP 数据，允许该工具高效地收集和处理来自 Google 搜索结果的信息，使其成为 SEO 应用的强大的人工网络搜索替代方案。
7. DuckDuckGo API
DuckDuckGo 提供一个简单且注重隐私的 API，用于检索搜索结果。尽管它在深网爬虫方面不如其他一些替代方案全面，但对于那些优先考虑用户隐私并需要简单搜索功能的应用程序来说，它是一个很好的选择。
主要特点：
- 注重隐私： 不跟踪用户查询或个人信息。
- 简单的 API： 易于集成基本搜索功能。
- 即时答案： 为许多常见查询提供即时答案。
网页搜索集成（Python 示例）：
DuckDuckGo 提供一个非官方的 Python 库用于其 API。首先，安装它：
bash
pip install duckduckgo_search然后，使用以下 Python 代码：
python
from duckduckgo_search import DDGS
# 执行搜索
query = "人工智能伦理的最新新闻"
results = DDGS().text(keywords=query, max_results=5)
print(f"搜索结果：\'{query}\'")
if results:
for i, result in enumerate(results):
print(f"\n--- 结果 {i+1} ---")
print(f"标题：{result.get('title')}")
print(f"链接：{result.get('href')}")
print(f"摘要：{result.get('body')}")
else:
print("未找到结果。")用例： 一个优先考虑用户隐私的个人助手 AI 需要快速获取不带追踪的公平信息。DuckDuckGo API 提供了一种简单的方法来集成这样的搜索功能，使其成为注重隐私的应用的合适人工网络搜索替代方案。
8. Kagi 搜索 API
Kagi 是一个高端、注重隐私的搜索引擎，提供干净、无广告的体验和强大的搜索能力。它的 API 允许开发者将 Kagi 的高质量搜索结果集成到他们的应用程序中。Kagi 强调用户控制和自定义，为那些愿意投资于优质搜索体验的人提供了独特的价值主张。
主要特点：
- 隐私优先： 无广告、无追踪和匿名搜索。
- 个性化： 使用透镜和过滤器自定义搜索结果。
- 高质量结果： 专注于相关和准确的信息。
- LLM 集成： 旨在与 LLMs 结合，提供基于事实的搜索结果。
网页搜索集成（Python 示例）：
Kagi 提供其搜索服务的 API。您通常需要向其端点发出 HTTP 请求。（注意：Kagi API 访问需要订阅，具体代码示例可能会根据其最新 API 文档有所不同。以下是一个概念示例）。
python
import requests
import os
from dotenv import load_dotenv
# 从 .env 文件加载环境变量
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": "未来的人工智能在医疗保健中的应用",
"limit": 5
}
response = requests.get(KAGI_API_URL, headers=headers, params=params)
if response.status_code == 200:
search_results = response.json()
print(f"搜索结果：\'{params[\"q\"]}\'")
如果'search_results'中包含'data'并且'search_results['data']'中包含'web'：
对于i, result 在枚举(search_results['data']['web']):
打印(f"\n--- 结果 {i+1} ---")
打印(f"标题: {result.get('title')}")
打印(f"URL: {result.get('url')}")
打印(f"片段: {result.get('snippet')}")
其他：
打印("未找到网络结果。")
其他：
打印(f"错误: {response.status_code} - {response.text}")print(f"\n消息: {search_results['message']}")
else:
print("意外的响应格式。")
else:
print(f"错误: {response.status_code} - {response.text}")
**使用案例：** 一个人知识管理系统希望集成搜索功能，提供摘要答案和相关链接。You.com API 通过其 AI 驱动的摘要提供了获取信息的简化方式，成为喜欢快速概览的用户的便利选择。
## 比较总结：人类网络搜索替代品
| 特征 / 替代品 | Exa | Brave Search API | Tavily | Perplexity AI API | Google Custom Search API | SerpAPI/Serper API | DuckDuckGo API | Kagi Search API | Metaphor API | You.com API |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| **主要焦点** | AI原生搜索，RAG | 独立索引，隐私 | AI代理网络访问 | 对话答案，引用 | 可定制的谷歌搜索 | 结构化SERP数据 | 以隐私为重，简单 | 高端，隐私，定制 | 语义搜索，策划内容 | AI驱动摘要，个性化 |
| **数据来源** | 内部索引 | 独立索引 | 实时网络 | 实时网络 | 谷歌索引 | 多个搜索引擎 | DuckDuckGo索引 | Kagi索引 | 策划网络索引 | You.com索引 |
| **实时数据** | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| **提供代码示例** | 是（Python，JS，cURL） | 是（Python，cURL，JS，Go） | 是（Python，Node.js，cURL） | 是（Python - OpenAI兼容） | 是（Python） | 是（Python） | 是（Python） | 概念性（Python） | 是（Python） | 概念性（Python） |
| **定价模型** | 分层，基于使用 | 分层，基于使用 | 免费/分层，基于使用 | 基于使用 | 免费/基于使用 | 基于使用 | 免费 | 订阅 | 基于使用 | 免费/订阅 |
| **隐私关注** | 高 | 高 | 中等 | 中等 | 低 | 低 | 高 | 非常高 | 中等 | 高 |
| **集成难度** | 中等 | 中等 | 简单 | 简单 | 中等 | 简单 | 简单 | 中等 | 简单 | 中等 |
| **最适合** | 高级AI代理，深度研究 | 注重隐私，独立数据 | 生产就绪的AI代理，RAG | 事实准确性，引用 | 自定义搜索范围，谷歌用户 | 综合SERP数据，SEO | 简单，隐私优先的应用 | 高端体验，定制 | 语义相关性，RAG | 摘要答案，快速信息 |
## 推荐：Scrapeless 实现无缝网络爬取
虽然讨论过的网络搜索API提供了出色的方式来将实时信息集成到您的LLM中，但在某些情况下，直接的网络爬取是必要的，以获得精细控制、特定数据提取或绕过复杂的反机器人措施。对于这样的高级需求，我们强烈推荐 **Scrapeless**。Scrapeless 是一个强大的网络爬取解决方案，可以处理代理、验证码和浏览器自动化，使您能够轻松从任何网站提取数据。它与任何人类网络搜索替代方案互补，在API不够用的时候提供基础数据获取能力。
**为什么选择Scrapeless？**
* **绕过反机器人措施:** 自动处理复杂的验证码和IP封锁。
* **可扩展的基础设施:** 为高容量数据提取而构建。
* **灵活的API:** 从任何网站提取数据，适用自定义规则。
* **浏览器自动化:** 自动与动态网站进行互动。
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[**立即尝试Scrapeless！**](https://app.scrapeless.com/passport/login?utm_source=blog-ai)
## 结论
在2025年寻找有效的人类网络搜索替代品的过程中，揭示了一种多样化的工具生态系统，每种工具在将实时网络数据集成到LLM中方面都有独特优势。从Exa和Tavily的AI原生设计，到Brave Search和Kagi的隐私中心方法，开发者有丰富的选择。Perplexity AI和Google Custom Search提供了强大的事实依据解决方案，而SerpAPI和DuckDuckGo则迎合特定数据需求。通过理解每个替代方案的细微差别，并利用像Scrapeless这样的强大工具进行高级数据提取，您可以构建更智能、准确和可靠的AI应用，真正利用网络的力量。正确的人类网络搜索替代方案使您的LLM能够提供无与伦比的价值。
## 常见问题解答
### Q1：为什么LLM需要网络搜索能力？
A1：LLM需要网络搜索能力来访问实时信息，克服知识截止日期，减少幻觉。它们的训练数据是静态的，这意味着它们缺乏当前事件的知识。网络搜索提供动态、最新的数据，确保响应准确且相关。
### Q2：网络搜索API和网络爬虫工具之间的主要区别是什么？
A2: 网络搜索 API 提供来自搜索引擎索引的结构化结果，通常经过总结或过滤。网络爬虫工具直接从特定网页提取原始数据，提供更细致的数据收集控制，但需要更多的努力来解析和维护。
### Q3: 如何为我的项目选择最佳的类人网络搜索替代方案？
A3: 考虑您项目的具体需求：数据的新鲜度、隐私要求、成本、集成的便利性以及您需要的信息类型。对于 AI 代理，像 Exa 或 Tavily 这样的 API 是理想的。对于事实准确性，Perplexity AI 很强大。对于定制数据，结合使用 Scrapeless 可能是最佳选择。
### Q4: 这些替代方案适用于生产级应用吗？
A4: 是的，列出的多数替代方案，尤其是 Exa、Brave Search API、Tavily 和 Perplexity AI API，都是为生产环境设计的。它们提供可扩展性、可靠性和对高并发请求的支持，成为企业解决方案的强大类人网络搜索替代品。
### Q5: 我可以在一个应用中结合多个网络搜索替代方案吗？
A5: 当然可以。许多开发者结合不同的工具，利用它们各自的独特优势。例如，您可以使用通用网络搜索 API 进行广泛查询，并使用像 Scrapeless 这样的专业爬虫工具深入研究特定网站或进行复杂的数据提取任务。在Scrapeless，我们仅访问公开可用的数据，并严格遵循适用的法律、法规和网站隐私政策。本博客中的内容仅供演示之用，不涉及任何非法或侵权活动。我们对使用本博客或第三方链接中的信息不做任何保证，并免除所有责任。在进行任何抓取活动之前，请咨询您的法律顾问，并审查目标网站的服务条款或获取必要的许可。
