上篇文章《无需联网！DeepSeek-R1+本地化 RAG，打造私有智能文档助手》，收到了很多来自私信和评论的项目迭代的需求，针对其中提到的联网检索功能，花了半天时间通过集成 SerpAPI 的搜索 API 完成了本地 RAG+联网搜索的功能测试，已在Github开源。项目地址 https://github.com/weiwill88/Local_Pdf_Chat_RAG/tree/main。
这篇向各位介绍下使用方法，以及其中的工程优化尝试，欢迎评论或私信交流。
1、搜索 API 的选择
核心原则：优先选择支持结构化数据返回、高稳定性、低成本或免费层充足的 API。
Google Custom Search JSON API
适合通用搜索，支持过滤和排序，免费层每日 100 次请求。需注意内容版权合规性。
Serper.dev（推荐）
专为 AI 优化的搜索引擎 API，低延迟高性价比（$50/10 万次）。
支持 Google/Bing 搜索结果结构化提取。
Bing Search API
微软生态兼容性好，学术场景有免费额度。
NewsAPI/Yahoo Finance（垂直领域）
若需时效性新闻或金融数据可作为补充。
学术论文检索
通过 CrossRef/Semantic Scholar API 获取学术资源。
初步测试下来，选择 SerpAPI 作为演示示例，每个月有 100 次免费查询额度，对于短期测试是完全足够了，后续有需要大家可以自行切换其他服务商。
2、联网搜索触发标准
2.1、 现有触发条件
目前的触发逻辑是在代码中通过硬编码时间敏感检测实现触发。
需要特别说明的是，这种做法比较粗糙，有优化需求的盆友可以参考下述两种没有在该项目中实现的方法。
python
time_keywords = {
"时间相关": ["最新","今年","当前","最近","刚刚","日前","近日","近期"],
"年份模式": r"\b(20\d{2}|今年|明年|去年)\b",
"时间副词": ["最近","目前","现阶段","当下","此刻"]
}2.2、 基于内容缺失的触发
- RAG 置信度阈值
当本地向量检索结果的相似度分数 < 0.7（需根据实际数据校准）。
- 实体缺失检测
通过 NER 识别问题中的实体，检查是否在本地知识库中存在。
2.3、 基于用户意图的触发
- 意图分类模块
训练轻量级分类模型识别是否需要实时信息（如"新闻"、"股票价格"类问题）。
- 显式指令识别
检测类似"搜索网络"、"查看最新资料"等用户指令词。
2.4、 混合决策机制
python
if (rag_confidence < threshold) or
(has_time_critical_keyword) or
(detect_explicit_search_command):
trigger_web_search()3、数据整合流程
3.1、 双通道处理架构
双通道处理架构
- 检索阶段
对用户查询进行向量化。在 ChromaDB 中同时检索本地知识库和网络结果的向量，按相似度排序。返回 Top-K 结果（如 K=5）。
- 生成阶段：
将检索到的本地和网络结果拼接为上下文。
- 设计提示词模板，例如：
python
请根据以下本地文档和网络搜索结果回答问题：
[本地文档1]...
[网络结果1]...
[本地文档2]...
[网络结果2]...
问题：{用户问题}- 调用本地大模型生成最终答案。
3.2、 🛁 网络数据清洗：
去重：content_hash 校验
结构化：提取标题/摘要/链接
元数据标记："source": "web"
3.3、 ⚖️ 矛盾检测机制：
python
def detect_conflicts(sources):
key_facts = {}
for item in sources:
facts = extract_facts(item['excerpt'])
# 关键事实对比...3.4 、📊 可信度评估：
python
credibility_scores = {
"gov.cn": 0.9, # 政府网站
"weixin": 0.7, # 微信公众号
"zhihu": 0.6 # 知乎
}3.5、 📑 来源标注示例：
python
<div class="source-item">
<span style="background:#4CAF50">🌐网络</span>
<a href="...">可信度83%｜2024最新行业报告</a>
<div>...摘要内容...</div>
</div>
<div class="source-item">
<span style="background:#2196F3">📚本地</span>
<div>...本地文档节选...</div>
</div>4、性能优化方向
4.1、 系统架构
微服务化可以将不同模块解耦，独立扩展。比如，将嵌入生成、模型推理部署为单独服务，利用负载均衡提高吞吐量。分布式向量数据库能处理更大规模数据，提高查询效率。
4.2、 检索效率
向量数据库的查询速度直接影响响应时间。引入混合检索（比如结合 BM25 和语义向量）可以提高召回率，而重排序模型（Reranker）能提升结果的相关性，减少后续处理的数据量。
4.3、 网络搜索优化
SerpAPI 的调用延迟可能影响整体性能。引入缓存机制，对常见查询结果进行缓存，减少重复请求。同时，并行处理搜索和本地检索，利用异步编程，可以缩短整体延迟。
（完）