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Live Search 是一项xAI API功能，允许 LLM 在生成响应时查询和考虑实时数据。通过此功能，您可以直接从 API 获得包含实时数据的聊天响应，而无需自己协调网络搜索和大型语言模型（LLM）工具调用。
可以把 Live Search 理解成给大模型装了一个"实时搜索引擎"的插件。但是，这个插件不能无脑地、一刀切地用，得有一些开关和调节器，这就是参数的作用。
以下是关键参数的设计思路：
- 总开关和使用模式 (
search_parameters字段里的"mode")
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设计目的：
不是所有对话都需要实时信息。有时只需要模型本身的知识，有时则必须用最新数据。所以得有个总开关，并且提供不同的使用模式。
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"off"(关闭)：就像说"这次聊天你别上网查了，就用你知道的回答就行"。这样可以确保回复的稳定性，也可能更快，适合不需要实时性的场景。
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"on"(开启)：相当于强行要求模型"去，给我查最新消息！"。适用于用户明确知道自己需要最新信息的情况，比如问"今天头条新闻是啥？"
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"auto"(自动，也是默认设置)：这个模式最"懒人友好"。就像告诉模型："你看看用户问的问题，要是觉得上网查查能回答得更好、更准，你就去查；要是光凭你自己的知识库就够了，那就算了。" 这是默认设置，说明产品经理认为大多数情况下让模型自己判断是最方便、最合理的。
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为什么放在
search_parameters字段里？把所有搜索相关的设置打包放在一个地方，让 API 请求结构更清晰，也方便管理。
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数据源选择 (
"sources") -
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设计目的：
实时信息有很多来源：普通网页、社交媒体 (X)、新闻网站、甚至特定的 RSS Feed。用户可能只关心特定来源的信息。
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设计方式：
允许用户指定一个列表，告诉模型"你搜索的时候，只考虑从这些地方找信息"。
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默认设置：
如果用户不指定，默认会去"网页"和"X"上找。这是因为网页和 X 通常包含最广泛、最实时的信息类型，覆盖面广。
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支持的来源类型：
提供了
"web"(普通网页)、"x"(X 帖子)、"news"(新闻源)、"rss"(RSS Feed)。每种来源都有其特点，满足不同信息需求。
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搜索结果的精细化控制 (各种来源下的参数)
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设计目的：
即使指定了来源，有时也需要过滤或聚焦。比如网页搜索，可能想排除某些网站；搜 X，可能只关心特定大 V 的发言；新闻可能只想看某个国家的。
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"excluded_websites"(排除网站)：就像给搜索引擎加个黑名单，告诉模型"查网页或新闻时，别看这些网站"。用户可以用它来排除质量不高或不相关的网站，提高搜索结果的可用性。
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"x_handles"(指定 X 句柄)：这个专门给搜 X 用。只看列表中指定用户的帖子。这对于跟踪特定的人物、组织或官方账号的最新动态非常有用。
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"country"(指定国家)：查网页或新闻时，可以限定只看某个国家/地区的信息。这对于有地域限制或关注特定国家动态的查询非常重要。
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"safe_search"(安全搜索)：这个是出于内容过滤和合规考虑。默认是开启的，可以控制是否过滤掉不适宜的内容。默认开启是为了大多数用户和场景的安全。
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"links"(指定 RSS Feed)：直接告诉模型去读某个特定的 RSS Feed。这适用于用户有自己的特定信息源，希望模型直接利用其内容的情况。
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结果引用的返回 (
"return_citations") -
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设计目的：
模型生成的回复是基于搜索到的实时数据。用户可能想知道这些信息是从哪里来的，以便核实或深入了解。
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设计方式：
设置为
true后，模型在回复时会附带引用来源的链接。 -
串流时的处理：
考虑到性能和用户体验，如果使用串流（Streaming），引用不是边生成边给，而是在最后一个数据块里一次性给出来。这是串流场景下的常见处理方式。
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搜索时间范围 (
"from_date","to_date") -
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设计目的：
很多实时信息是有时效性的。用户可能只想看某个时间段内的数据，比如"过去 24 小时"或"2022 年全年"。
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设计方式：
允许用户设定开始日期和结束日期。而且这两个日期可以单独使用，很灵活。这让搜索结果的时间范围控制变得非常精确。
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搜索结果数量限制 (
"max_search_results") -
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设计目的：
搜索可能会找到很多结果，但模型处理能力有限，而且太多信息反而可能干扰模型判断。需要控制输入给模型的搜索结果数量。
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设计方式：
设定一个最大值，告诉模型最多考虑多少条搜索结果。
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默认值：
默认是 20 条。这个数字可能是根据经验设定的一个平衡值，既能提供足够的信息，又不至于过载。
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