Utilizar la API de búsqueda de DuckDuckGo para dar a los grandes modelos acceso gratuito a las funciones de red, con el fin de lograr un efecto similar al de New Bing.

Resumen del proyecto

Mediante la integración DuckDuckGo API de búsqueda que dan al modelo de lenguaje común de gran New Bing de acceso a la web en tiempo real y funciones inteligentes de preguntas y respuestas. Multiplexación de grandes modelos de Llamada a la funciónfunciones de procesamiento de consultas y generación de respuestas eficaces y flexibles.

Realización del núcleo

El sistema utiliza el Function calling mecanismo para la integración sin fisuras del procesamiento de consultas y la generación de respuestas:

1. Análisis y búsqueda de consultas: uso de claude-3-haiku tal vez gpt-3.5-turbo El modelo más sencillo genera términos de búsqueda optimizados y llama a la API de búsqueda mediante llamadas a funciones.
2. Búsqueda web: Llama a la API de DuckDuckGo para realizar una recuperación de información en tiempo real.
3. Generación inteligente de respuestas: mediante claude-3-5-sonnnet tal vez gpt-4o Modelos más complejos como éstos combinan los resultados de la búsqueda y las preguntas originales para generar respuestas precisas y completas.

aplicación del código

1. Configuración del entorno y definición de funciones

import os
import json
from openai import OpenAI
from duckduckgo_search import DDGS
API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
BASE_URL = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")
client = OpenAI(api_key=API_KEY, base_url=BASE_URL)
FUNCTIONS = [
{
"name": "search_duckduckgo",
"description": "使用DuckDuckGo搜索引擎查询信息。可以搜索最新新闻、文章、博客等内容。",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"keywords": {
"type": "array",
"items": {"type": "string"},
"description": "搜索的关键词列表。例如：['Python', '机器学习', '最新进展']。"
}
},
"required": ["keywords"]
}
}
]

2. Funciones auxiliares relacionadas

def search_duckduckgo(keywords):
search_term = " ".join(keywords)
with DDGS() as ddgs:
return list(ddgs.text(keywords=search_term, region="cn-zh", safesearch="on", max_results=5))
def print_search_results(results):
for result in results:
print(
f"标题: {result['title']}\n链接: {result['href']}\n摘要: {result['body']}\n---")
def get_openai_response(messages, model="gpt-3.5-turbo", functions=None, function_call=None):
try:
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
functions=functions,
function_call=function_call
)
return response.choices[0].message
except Exception as e:
print(f"调用OpenAI API时出错: {str(e)}")
return None
def process_function_call(response_message):
function_name = response_message.function_call.name
function_args = json.loads(response_message.function_call.arguments)
print(f"\n模型选择调用函数: {function_name}")
if function_name == "search_duckduckgo":
keywords = function_args.get('keywords', [])
if not keywords:
print("错误：模型没有提供搜索关键词")
return None
print(f"关键词: {', '.join(keywords)}")
function_response = search_duckduckgo(keywords)
print("\nDuckDuckGo搜索返回结果:")
print_search_results(function_response)
return function_response
else:
print(f"未知的函数名称: {function_name}")
return None

3. Principales funciones de procesamiento

def main(question):
print(f"问题：{question}")
messages = [{"role": "user", "content": question}]
response_message = get_openai_response(
messages, functions=FUNCTIONS, function_call="auto")
if not response_message:
return
if response_message.function_call:
function_response = process_function_call(response_message)
if function_response:
messages.extend([
response_message.model_dump(),
{
"role": "function",
"name": response_message.function_call.name,
"content": json.dumps(function_response, ensure_ascii=False)
}
])
final_response = get_openai_response(messages, model="gpt-4o")
if final_response:
print("\n最终回答:")
print(final_response.content)
else:
print("\n模型直接回答:")
print(response_message.content)

realización

De este modo, se pueden crear grandes modelos capaces de responder a diversas preguntas, por ejemplo:

1. Información geográfica: "¿Incluye el PRD a Foshan?"
2. Preguntas sobre las propias capacidades de la IA: "¿Qué puede hacer?".
3. Pregunta específica: "¿Quién es el autor de Zombies Hybrid?".
4. Reflexiones filosóficas: "La vida son dos palabras, ¿cuáles son?"
5. Actualidad relacionada con "¿Qué es la desigualdad de salto?"
6. Pregunta relacionada con la hora: "¿Cuál es la hora actual en Pekín?

Código completo

import os
import json
from openai import OpenAI
from duckduckgo_search import DDGS

API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
BASE_URL = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")
client = OpenAI(api_key=API_KEY, base_url=BASE_URL)

FUNCTIONS = [
{
"name": "search_duckduckgo",
"description": "使用DuckDuckGo搜索引擎查询信息。可以搜索最新新闻、文章、博客等内容。",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"keywords": {
"type": "array",
"items": {"type": "string"},
"description": "搜索的关键词列表。例如：['Python', '机器学习', '最新进展']。"
}
},
"required": ["keywords"]
}
}
]


def search_duckduckgo(keywords):
search_term = " ".join(keywords)
with DDGS() as ddgs:
return list(ddgs.text(keywords=search_term, region="cn-zh", safesearch="on", max_results=5))


def print_search_results(results):
for result in results:
print(
f"标题: {result['title']}\n链接: {result['href']}\n摘要: {result['body']}\n---")


def get_openai_response(messages, model="gpt-3.5-turbo", functions=None, function_call=None):
try:
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
functions=functions,
function_call=function_call
)
return response.choices[0].message
except Exception as e:
print(f"调用OpenAI API时出错: {str(e)}")
return None


def process_function_call(response_message):
function_name = response_message.function_call.name
function_args = json.loads(response_message.function_call.arguments)

print(f"\n模型选择调用函数: {function_name}")

if function_name == "search_duckduckgo":
keywords = function_args.get('keywords', [])

if not keywords:
print("错误：模型没有提供搜索关键词")
return None

print(f"关键词: {', '.join(keywords)}")

function_response = search_duckduckgo(keywords)
print("\nDuckDuckGo搜索返回结果:")
print_search_results(function_response)

return function_response
else:
print(f"未知的函数名称: {function_name}")
return None


def main(question):
print(f"问题：{question}")

messages = [{"role": "user", "content": question}]
response_message = get_openai_response(
messages, functions=FUNCTIONS, function_call="auto")

if not response_message:
return

if response_message.function_call:
if not response_message.content:
response_message.content = ""
function_response = process_function_call(response_message)
if function_response:
messages.extend([
response_message.model_dump(),
{
"role": "function",
"name": response_message.function_call.name,
"content": json.dumps(function_response, ensure_ascii=False)
}
])

final_response = get_openai_response(messages, model="gpt-4o")
if final_response:
print("\n最终回答:")
print(final_response.content)
else:
print("\n模型直接回答:")
print(response_message.content)


if __name__ == "__main__":
main("植物大战僵尸杂交版的作者是谁？他是怎么想到做出来这个游戏的？")