如何让LLM具有实时网络访问
无抓取的Google搜索API、网络解锁器和代理浏览器提供不同的检索和交互路径，以便为LLM提供受控的实时网络访问。
简而言之
- 实时网络访问是工具连接。 语言模型不会默认变得当前；宿主给它搜索、抓取或浏览器功能。
- 检索应与问题匹配。 搜索结果、页面正文和交互浏览器状态是不同的证据对象。
- 来源必须保持附加。 存储查询、URL、段落和时间戳，以便最终答案可以指向系统所观察到的内容。
- 模型不应拥有权限。 域规则、凭证、支出限制和结果行动审批属于应用代码。
- 评估需要时效性案例。 测试新鲜事实、变化的页面、模棱两可的来源以及应该产生不足证据响应的问题。
为什么这个主题重要
给予LLM实时网络访问意味着将一个当前信息工具附加到模型的运行时。模型仍然预测标记；周围的应用程序搜索、抓取或浏览。 OpenAI网络搜索文档 通过一个内置搜索工具显示了这种划分，而功能工具可以将同一模型连接到独立的检索服务。设计问题是模型需要哪种观察，而不是是否存在一个通用的'internet'开关。
一个当前答案需要的不仅仅是一个看起来最近的句子。系统必须保留收集来源的时间，哪个市场或语言塑造了结果，最终的URL是否匹配请求的来源，以及哪个段落支持声明。没有那条证据链，实时访问可以产生看起来新鲜但难以验证且无法重现的结果。
将LLM连接到网络的四种方式
搜索工具是通常的发现层。它接受查询并返回带有URL和摘要或结构字段的排名结果。当模型需要找到候选来源或比较已知意图的出现内容时，它工作得很好。搜索响应不是源页面本身，因此重要声明应与打开的页面进行核对，而不是仅从摘要推测。
直接抓取工具检索已知URL并返回内容，格式为HTML、Markdown或结构表示。它对公开页面有效，这些页面在没有交互的情况下公开有用的内容。浏览器工具更重，但可以执行JavaScript、保持cookie、滚动、点击和观察最终状态与初始响应不同的接口。一个专业API可以在稳定的端点已经代表任务时提供类型化数据。
功能调用将这些路径与模型联系起来。在 OpenAI功能调用文档中记录的模式下，应用程序使用模式描述工具，模型发出结构化请求，应用程序决定是否以及如何执行它。然后，工具结果作为另一个输入返回给模型。那个边界是验证、授权和日志记录所属的地方。
有根据的回答序列
- 分类新鲜度。 决定问题是否依赖于当前网络状态、稳定的主要来源、私有语料库或模型知识。
- 计划检索。 选择搜索、直接获取、浏览器导航或类型化数据API，并定义所需证据。
- 收集来源。 解决最终URL，捕获相关段落，并记录收集上下文，如时间、语言和市场。
- 生成边界。 只给模型选定的证据，将其标识为不受信任的来源材料，并要求声明级的来源映射。
- 验证答案。 在呈现结果或启用操作之前检查引用、日期、实体身份和不受支持的添加。
将工具与信息需求匹配
最轻的足够工具通常提供最清晰的证据和最低的运营成本。仅在前一层无法观察所需状态时进行升级。
| 问题类型 | 工具路径 | 所需证据 |
|---|---|---|
| 现在有哪些来源讨论这个主题？ | Google搜索API | 查询、结果排名、标题、目标URL和收集时间。 |
| 这个已知页面说了什么？ | 网络解锁器 | 解析后的URL、页面标题、提取的段落和响应上下文。 |
| 页面渲染后显示什么？ | 代理浏览器 | 当前的 URL、呈现文本或 DOM 和页面状态工件。 |
| 已知系统返回什么值？ | 已输入的函数或 API | 验证过的参数、响应模式和服务时间戳。 |
| 系统接下来应该做什么？ | 代理循环 | 观察历史、策略状态、剩余额度和明确的停止条件。 |
将实时访问实现为受控数据通道
将检索视为应用基础设施。模型可以在批准的工具中选择，但不应发明端点、放宽源规则或将读取权限转换为操作权限。
- 定义新鲜度边界。 列出需要实时检索的问题和必须使用批准的静态或私人来源的问题。
- 设计狭窄的工具模式。 使用描述性名称、必需字段、枚举和有限值。保守秘密和内部路由不应出现在模型可见的参数中。
- 在执行前应用源政策。 验证主机应用中的域、重定向、内容类型、请求大小、账户范围和地理约束。
- 返回富含证据的结果。 包括源 URL、标题、相关文本、时间戳和结构化错误。当模型需要可检查的源材料时，请不要返回摘要。
- 分离答案和行动。 让模型从检索的证据中起草或推荐，然后在购买、提交或账户更改之前要求新的授权步骤。
测试新鲜度、基础和约束
实时网络评估应包含答案会变化的问题和不能从允许的来源回答的问题。系统需要在两者上成功。
- 新鲜事实的准确性。 将答案与捕获的源状态进行比较，而不是与记忆中的基准答案进行比较。
- 引文蕴涵。 验证每个引用段落支持确切的主张，而不仅仅是同一广泛主题。
- 源选择。 检查当主页面和权威页面同时可用时，是否主页面的排名高于复制的摘要。
- 时间清晰度。 要求答案能够区分当前观察与无时间定义或历史陈述。
- 不作为质量。 确认缺失、冲突或无法获取的证据产生明确的限制，而不是捏造的结论。
安全性和可靠性边界
该 NIST AI 风险管理框架 提供了一个用于映射、测量、管理和治理 AI 风险的一般框架。实时访问将网页内容和工具执行添加到该框架中。
- 不可信的指令。 网页可能包含针对模型的文本。源内容绝不能覆盖系统政策或授权其他工具。
- 源替代。 重定向和相似页面可能替代预期的权威。检查已解析的主机和页面身份。
- 上下文淹没。 大型页面可以将有用的证据挤出提示。提取针对性段落并将完整工件保持在模型上下文之外。
- 隐藏状态。 位置、cookie、个性化和对话历史可能改变结果。记录这些变量或使用干净的定义上下文。
- 工具升级。 浏览工具不应默默获得文件、凭据或交易权限，因为模型请求它们。
实时网络访问模式
新闻和市场研究
搜索当前来源，优先考虑主要文件，并在综合之前返回证据表。
产品和可用性检查
打开相关的当前页面，收集任务所需的字段。
文档辅助
找到当前版本，检索确切的部分，并在答案中引用规范页面。
代理计划
使用实时观察选择下一步，同时保持预算、主机范围和审批的确定性。
从试点到生产
一个有用的试点让LLM实时网络访问应足够小，以便逐条检查记录。开始时， 定义新鲜度边界: 列出需要实时检索的问题和必须使用批准的静态或私有来源的问题。然后应用 设计狭窄工具架构: 使用描述性名称、必填字段、枚举和有限值。将机密和内部路由排除在模型可见参数之外。保持第一个评估集故意混合，包括普通案例、模糊案例、缺失证据以及系统必须拒绝或移交的操作。这揭示了工作流是否理解其边界，以便更高的量级不会在汇总指标中隐藏设计错误。
生产准备要求每个度量和工件都有一个负责人。跟踪 新鲜事实准确性 以回答比较答案与捕获的源状态而不是记住的基准答案。跟踪 引用蕴涵 以确定验证每个引用段落是否支持确切的主张，而不仅仅是相同的广泛主题。添加 源选择 以便团队可以看到在两者都可用时，主要和权威页面是否在排名上超过复制的摘要。这些度量应链接到底层记录，而不仅仅存在于仪表板总数中。审阅者需要从更改的度量移动到产生它的确切查询、源、观察或操作。
操作控制应针对最可能改变商业决策的失败模式。第一个审查规则应涵盖 不受信任的指令: 网页可能包含针对模型的文本。源内容绝不能覆盖系统政策或授权另一个工具。退出审查应涵盖 工具升级: 浏览工具不应默默获得文件、凭据或交易权限，因为模型请求它们。分配响应负责人，定义什么证据解决问题，并记录结果是否更改数据、提示、工具、权限或源政策。该记录防止相同缺陷被重新发现为无解释的质量波动。
仅在试点表现出可预测性后才能扩展。团队可以从新闻和市场研究开始，工作是搜索当前来源，优先考虑主要文件，并在综合之前返回证据表。第二阶段可以添加产品和可用性检查，工作流程必须打开记录的市场的相关当前页面，并仅收集任务所需的字段。随着范围的扩大，保持原始测试集运行。新的来源、市场、工具和权限应一次引入一个边界，以便将回归分配给特定的变化，而不是同时进行的平台重写。
结论
实时网络访问是一个有限检索、证据保留和模型使用的管道。搜索发现工具，抓取工具获取，浏览器观察交互状态，类型化功能接触已知系统。没有单一的路径适合每一个问题。
从只读检索和声明级引用开始。仅在证据合同稳定后添加浏览器状态或操作。该顺序使新鲜度可测，并保持模型的权威与任务成比例。
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LLM默认情况下可以访问实时网络吗？
不可以。部署的LLM需要连接的搜索、检索、浏览器或外部功能工具。产品接口可能会捆绑这些工具，但底层模型和网络访问层仍然是不同的。
添加第一个最安全的工具是什么？
具有域策略的只读搜索或抓取工具是最安全的公共起点。它为模型提供当前证据，而没有权限修改外部状态。
搜索片段应作为最终证据使用吗？
搜索片段是发现工具，可以从页面片段截断或生成。在做出重要声明之前，打开目标并捕获支持段落。
如何再现实时答案？
记录确切的查询、工具版本、时间、市场、语言、已解决的URLs、段落和模型设置。生成输出可能仍会有所不同，但观察到的证据仍然可以检查。
LLM什么时候需要浏览器而不是搜索？
当所需内容在JavaScript渲染后出现时，取决于会话状态，或需要交互时使用浏览器。静态发现和阅读在可能的情况下应保持在更轻的工具上。