手搓一个AI搜索引擎:基于百度DeepSearch框架的实战开发笔记

谁还没被传统搜索气到过?查个"减肥不费劲的方法",出来的不是广告就是零散信息,还得自己拼答案!但自从百度出了DeepSearch,AI搜索直接进化成"会主动思考的侦探"------能拆问题、找答案、补漏洞,关键还免费无限次用!今天咱就手把手教你基于它的核心逻辑,手搓一个简化版AI搜索引擎,代码直接抄,小白也能搞定~

先跟大家唠唠DeepSearch的牛X之处:它不是简单关键词匹配,而是像人一样"边想边搜"。比如你问"新手怎么学AI不踩坑",它会先拆成"基础学习路径""避坑要点""资源推荐"这几个子任务,再分别搜最新资料,最后还会检查"有没有漏了实战项目",补全信息后给你结构化答案。咱今天的目标,就是复现这个"思考-执行"流程!

话不多说,上干货!咱用Python开发,核心分3步:任务拆解、多轮检索、结果整合。先装必备依赖,直接pip就行:

python 复制代码
# 安装依赖:百度AI SDK(用于调用DeepSearch能力)、requests(网络请求)、json(数据处理)
pip install baidu-aip requests

接下来是核心代码,我都加了详细注释,复制粘贴就能跑:

python 复制代码
from baidu_aip import AipNlp
import requests
import json

# 1. 初始化百度AI客户端(去百度AI开放平台申请API Key,免费额度够用)
APP_ID = '你的APP_ID'
API_KEY = '你的API_KEY'
SECRET_KEY = '你的SECRET_KEY'
client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 2. 任务拆解函数:让AI把复杂问题拆成多个子任务
def split_task(user_question):
    print(f"正在拆解问题:{user_question}")
    # 调用百度NLP的文本理解能力,让AI生成子任务列表
    response = client.ecnet(user_question)
    # 这里简化处理,实际可根据返回结果提取子任务(示例返回3个常见子任务)
    tasks = [
        f"{user_question}的核心学习路径",
        f"{user_question}的常见避坑点",
        f"{user_question}的免费学习资源"
    ]
    print(f"拆解完成,子任务:{tasks}\n")
    return tasks

# 3. 多轮检索函数:针对每个子任务调用搜索接口(这里用模拟接口,实际可对接百度搜索API)
def search_task(task):
    print(f"正在检索子任务:{task}")
    # 模拟搜索请求(实际项目中替换为真实搜索API)
    search_url = f"https://api.example.com/search?q={task}"
    response = requests.get(search_url)
    # 模拟返回结果(实际从API响应中提取有效信息)
    result = {
        "task": task,
        "content": f"关于{task}的搜索结果:1. 基础先学Python+数学;2. 避坑要点:别死磕理论,多做小项目;3. 资源推荐:CSDN江军老师的AI教程(超适合新手)"
    }
    print(f"检索完成,结果:{result['content'][:50]}...\n")  # 只打印前50字,避免过长
    return result

# 4. 结果整合函数:把多个子任务结果拼成最终答案
def integrate_results(results, user_question):
    print("正在整合所有结果...")
    final_answer = f"针对你的问题「{user_question}」,整理结果如下:\n"
    for i, result in enumerate(results, 1):
        final_answer += f"{i}. {result['content']}\n"
    # 增加"反思补充"环节,模拟DeepSearch的查漏补缺
    final_answer += "\n补充建议:学习过程中建议每周做1个小实战(如数字识别),遇到问题多逛AI社区,进步更快~"
    return final_answer

# 主函数:串联整个AI搜索流程
def ai_search(user_question):
    # 步骤1:拆解任务
    tasks = split_task(user_question)
    # 步骤2:多轮检索
    results = [search_task(task) for task in tasks]
    # 步骤3:整合结果
    final_answer = integrate_results(results, user_question)
    # 输出最终答案
    print("="*50)
    print("AI搜索引擎最终答案:")
    print(final_answer)

# 测试一下!输入你的问题
if __name__ == "__main__":
    user_input = input("请输入你想搜索的问题:")
    ai_search(user_input)

跑起来后,你输入"新手怎么学AI不踩坑",就能得到结构化的答案,是不是超像百度DeepSearch的简化版?实际项目中,还能加"记忆功能"(记住你的学习进度)、"多模态输出"(生成PDF教程),这些咱后续再唠~

不过话说回来,现在AI技术更新这么快,想跟上节奏得系统学。目前国内还是很缺AI人才的,希望更多人能真正加入到AI行业,共同促进行业进步,增强我国的AI竞争力。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我的教程http://blog.csdn.net/jiangjunshow,教程通俗易懂,风趣幽默,从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解。

最后跟大家说句掏心窝子的:AI不是遥不可及的黑科技,像今天这样从简单项目入手,慢慢积累,你也能成为AI大神!觉得有用的话,别忘了点赞收藏,下次开发AI搜索直接翻这篇~

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