Free-Search: API-Tool für kostenlosen Zugang zu Google-Suchergebnissen in Echtzeit

Allgemeine Einführung

Free-Search ist ein Open-Source-API-Tool, das von Hanzla Javaid entwickelt und auf GitHub gehostet wird. Seine Hauptfunktion besteht darin, Google-Suchergebnisse in Echtzeit über eine benutzerdefinierte Suchmaschine bereitzustellen und Webinhalte zu crawlen, um strukturierte Daten zurückzugeben. Dieses Tool ist für KI-Agenten und Large Language Modelling (LLM)-Anwendungen konzipiert, um die Zugänglichkeit von Internetdaten zu verbessern. Benutzer können es kostenlos nutzen, indem sie einfach den Code herunterladen und ihn lokal einsetzen. Das Projekt wurde in Python entwickelt und unterstützt benutzerdefinierte Suchparameter, wodurch es für Entwickler und technische Teams geeignet ist. Es ist derzeit mit öffentlichen Demo-Beispielen für einfache Erfahrungen verfügbar.

Funktionsliste

• Unterstützt die Google-Suche in Echtzeit und liefert nach Eingabe von Schlüsselwörtern die neuesten Ergebnisse.
• Crawlt automatisch Suchergebnisseiten und extrahiert den Kerninhalt jeder Seite.
• Gibt strukturierte Daten zurück, einschließlich Quellen, Links und Inhaltsausschnitte.
• Einstellbare Anzahl der Ergebnisse (1-5) und Länge der einzelnen Inhalte (100-5000 Zeichen).
• Offener Quellcode, der vom Nutzer frei modifiziert und optimiert werden kann.
• Öffentliche Demo-Beispiele werden bereitgestellt und können ohne Installation ausprobiert werden.

Hilfe verwenden

Free-Search ist ein API-Tool für Entwickler und erfordert eine gewisse technische Grundlage für die Installation und Nutzung. Hier finden Sie eine detaillierte Anleitung, die Ihnen den Einstieg erleichtert.

Wie installieren?

Für Free-Search müssen Sie den Quellcode von GitHub herunterladen und die Laufzeitumgebung konfigurieren. Hier sind die Schritte:

1. Klon-Lager
   Öffnen Sie Ihren Browser und besuchen Sie https://github.com/HanzlaJavaid/Free-SearchKlicken Sie auf das grüne Code Taste, wählen Sie Download ZIP Laden Sie das Zip-Archiv herunter. Oder geben Sie es in der Kommandozeile ein:

git clone https://github.com/HanzlaJavaid/Free-Search.git

Sobald der Download abgeschlossen ist, wechseln Sie in den Projektordner.

2. Installation von Abhängigkeiten
   Das Projekt erfordert Python 3.7 oder höher sowie mehrere wichtige Bibliotheken. Führen Sie es von der Kommandozeile aus:

pip install fastapi uvicorn pydantic playwright beautifulsoup4

Dadurch werden FastAPI (Erstellung der API), Uvicorn (Betrieb des Servers), Pydantic (Datenvalidierung), Playwright (Web-Crawling) und BeautifulSoup4 (Parsing von HTML) installiert.

3. Playwright-Browser installieren
   Das Projekt basiert auf dem Chromium-Browser von Playwright, der durch Ausführen des folgenden Befehls installiert wird:

playwright install chromium

Nach der Installation ist das Tool in der Lage, die Webseite richtig zu crawlen.

4. Neue Dienste
   Führen Sie es im Projektordner aus:

xvfb-run python main.py

Wenn Sie keine grafische Oberfläche auf Ihrem Linux-System haben, können Sie diexvfb-run ist erforderlich; Windows- oder Mac-Benutzer können einfach das python main.pyDer API-Dienst wird nach dem Starten lokal ausgeführt. Nach dem Start wird der API-Dienst lokal am Standardport 11235 ausgeführt.

Verwendung der wichtigsten Funktionen

Das Herzstück von Free-Search ist die Such-API, die über HTTP-Anfragen Ergebnisse abruft. So funktioniert es:

• Zugriff auf API-Endpunkte
  Sobald der Dienst gestartet ist, öffnen Sie einen Browser oder ein Befehlszeilentool und rufen die http://localhost:11235/search. Sie müssen Suchparameter, wie z. B. Schlüsselwörter, angeben.
• Suchauftrag senden
  ausnutzen curl oder andere Tools, um Anfragen zu senden. Beispiel:

curl "http://localhost:11235/search?query=fastapi+tutorial&max_results=2&max_content=1000"

• querySuchbegriffe, erforderlich, z. B. "fastapi tutorial".
• max_resultsAnzahl der zurückzugebenden Ergebnisse, optional, Standardwert 3, Bereich 1-5.
• max_contentLänge des Inhalts der einzelnen Ergebnisse, optional, Standardwert 2000 Zeichen, Bereich 100-5000.
• Rückgabeergebnisse anzeigen
  Die API liefert strukturierte Daten beispielsweise im JSON-Format:

[
{
"source": "fastapi官方文档",
"link": "https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/",
"context": "FastAPI 是一个现代、快速的 Web 框架..."
},
{
"source": "教程博客",
"link": "https://example.com/fastapi-guide",
"context": "本教程介绍如何使用 FastAPI 构建 API..."
}
]

Jedes Ergebnis enthält den Namen der Quelle, den Link und den extrahierten Inhalt.

Featured Function Bedienung

• Google-Suche in Echtzeit
  Free-Search stellt über eine eigene Suchmaschine eine Verbindung zu Google her, um die neuesten Ergebnisse zu erhalten. Sie brauchen keinen eigenen Crawler zu entwickeln, geben Sie einfach Schlüsselwörter ein und verwenden Sie ihn.
• Crawling von Inhalten und strukturierte Ausgabe
  Das Tool besucht automatisch jede Suchergebnisseite, extrahiert den Hauptinhalt und bereitet ihn in einem leicht lesbaren Format auf. Dies ist besonders nützlich für KI-Anwendungen, wo die Daten direkt an Modelle zur Verarbeitung weitergeleitet werden können.
• Benutzerdefinierte Parameter
  Sie können die max_results im Gesang antworten max_contentdie den Umfang und den Detaillierungsgrad der zurückgegebenen Daten steuert. Um zum Beispiel mehr Ergebnisse zu erhalten, können Sie verwenden:

curl "http://localhost:11235/search?query=python+学习&max_results=5"

• Verwendung öffentlicher Instanzen
  Wenn Sie es nicht lokal installieren möchten, können Sie direkt die offiziellen Demo-Beispiele besuchen:https://freesearch.replit.app/. Geben Sie einfach in Ihren Browser etwas ein wie https://freesearch.replit.app/search?query=测试 Adresse, können Sie es ausprobieren.

caveat

• Stellen Sie bei der lokalen Ausführung sicher, dass das Internet geöffnet ist, da das Tool Zugriff auf Google und andere Webseiten benötigt.
• Wenn Sie Playwright-Fehler feststellen, überprüfen Sie, ob Chromium korrekt installiert ist.
• Das Projekt ist quelloffen und kann von Ihnen verändert werden main.py oder andere Dateien, fügen Sie neue Funktionen wie die Unterstützung für andere Suchmaschinen hinzu.

Mit diesen Schritten können Sie Free-Search problemlos einsetzen und verwenden, um Suchdaten in Echtzeit zu erhalten.

Anwendungsszenario

1. Entwicklung von AI-Agenten
   Entwickler können Free-Search nutzen, um Webdaten in Echtzeit zu erfassen und die Wissensbasis des KI-Agenten zu trainieren oder zu erweitern.

Beschreibung der SzeneWenn Sie z. B. einen Chatbot entwickeln, der Fragen zu den neuesten technischen Nachrichten beantworten soll, kann Free-Search die relevanten Webinhalte bereitstellen, damit der Bot präzise Antworten geben kann.

2. LLM-Dateneingabe
   Große Sprachmodelle benötigen viel externe Datenunterstützung, und Free-Search kann als Datenquelle genutzt werden.

Beschreibung der SzeneSie erstellen ein Modell zur Analyse von Artikeln, geben das Stichwort "maschinelles Lernen" ein und Free-Search liefert Links und Zusammenfassungen der neuesten Artikel, die das Modell verarbeiten soll.

3. Individuelle Forschungsinstrumente
   Studenten oder Forscher können damit schnell Informationen aus dem Internet sammeln.

Beschreibung der SzeneWenn Sie eine Arbeit schreiben, geben Sie "Auswirkungen des Klimawandels" ein, um Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen zu erhalten und Zeit bei der Suche zu sparen.

QA

1. Was ist der Unterschied zwischen Free-Search und Google Search?
   Free-Search ist ein API-Tool, das automatisch die Google-Suchergebnisse durchsucht und strukturierte Daten zurückgibt, während die Google-Suche nur eine Webschnittstelle bietet.
2. Was ist der Unterschied zwischen einer öffentlichen Instanz und einem lokalen Einsatz?
   Öffentliche Instanzen können ohne Installation genutzt werden, haben aber möglicherweise Zugriffsbeschränkungen; lokale Bereitstellungen sind vollständig kontrollierbar und können auch in ihrer Funktionalität angepasst werden.
3. Unterstützt es die chinesische Suche?
   Ja, geben Sie einfach chinesische Schlüsselwörter ein, und die API wird relevante Ergebnisse liefern, sofern Google eine Übereinstimmung findet.