是性能跃迁的一代。其核心优势在于，以

，但API价格仅为其百分之一，真正做到了

。同时支持长达128K的上下文以及

，要发挥DeepSeek V3.2的最大能力，就必须给他解锁

那么，如何系统性地为AI助手赋予

，高效地搭建一个功能完整的联网搜索助手。此方案能充分发挥DeepSeek V3.2“思考与工具调用融合”的先进能力，系统性解决AI助手的实时信息获取难题。

Dify 是一个强大的 LLM 应用开发平台，通过可视化工作流设计，我们可以轻松构建具备联网搜索能力的 AI 助手。与传统的本地部署方案不同，Dify 提供了更加便捷和稳定的解决方案。

def main(response):

   results = response[0].get("webPages", [])

   urls = []

   for item in results[:5]:

       urls.append(item.get("url"))

   return {"results": urls}

从搜索结果中提取前 5 个最相关的 URL，为后续内容获取做准备。

模板：[webpage {{ i+1 }} begin]

{{ text }}

[webpage {{ i+1 }} end]

将提取的网页内容格式化为 AI 友好的格式，便于后续处理。

我们实验了Dify平台上的许多搜索及网页内容读取插件，此插件最大的不同是基于AI视觉识别来实现的搜索，并排除了许多无用的网页干扰元素，搜索结果上更加准确实时。

节点类型：模板转换
模板格式：[webpage {{ i+1 }} begin]{{ text }}[webpage {{ i+1 }} end]
变量绑定：文本内容和索引

# 以下内容是基于用户发送的消息的搜索结果:

{{context}}

在我给你的搜索结果中，每个结果都是[webpage X begin]...[webpage X end]格式的，X 代表每篇文章的数字索引。请在适当的情况下在句子末尾引用上下文。请按照引用编号<a href="网页链接">X</a>的格式在答案中对应部分引用上下文。

在回答时，请注意以下几点：

- 今天是 {{today}}。

- 并非搜索结果的所有内容都与用户的问题密切相关，你需要结合问题，对搜索结果进行甄别、筛选。

- 对于列举类的问题，尽量将答案控制在 10 个要点以内。

- 对于创作类的问题，请务必在正文的段落中引用对应的参考编号。

- 如果回答很长，请尽量结构化、分段落总结。

- 你需要根据用户要求和回答内容选择合适、美观的回答格式，确保可读性强。

- 你的回答应该综合多个相关网页来回答，不能重复引用一个网页。

- 除非用户要求，否则你回答的语言需要和用户提问的语言保持一致。

# 用户消息为：

{{#sys.query#}}

：最新的 Python 3.12 有什么新特性？

通过 Dify 平台搭建联网搜索助手，我们不仅实现了 AI 的实时信息获取能力，更重要的是建立了一个可扩展、可维护的智能问答系统。这种方案相比传统的本地部署更加稳定可靠，同时提供了丰富的配置选项和优化空间。

随着 AI 技术的不断发展，联网搜索能力将成为智能助手的基础功能。通过本文的介绍，相信您已经掌握了构建这类系统的核心思路和实现方法。期待看到更多基于此方案的创新应用！

本文基于 Dify 平台实际配置经验编写，所有代码和配置均经过测试验证。如有疑问，欢迎交流讨论

解锁DeepSeek V3.2新玩法！接入数眼智能的联网搜索和网页阅读能力！基于Dify开发AI智能体技术分享与应用实践

全网最全教程：联网搜索功能怎么实现？在 AI 快速发展的今天，大语言模型虽然拥有海量知识，但面对实时信息、最新事件或特定网页内容时，往往显得力不从心。如何让 AI 助手具备联网搜索能力，获取最新、最准确的信息？本文将详细介绍如何基于 Dify 平台搭建一个功能完整的联网搜索助手。

人工智能

架构设计

开发工具

DeepSeek-V3.2大模型以1%GPT-4o成本提供顶级推理能力，支持128K上下文和联网搜索。本文详解如何通过Dify平台搭建联网搜索助手，实现AI实时信息获取。方案包含URL提取、内容格式化等模块，可处理天气查询、技术解答等场景，充分发挥DeepSeek-V3.2的智能搜索与分析能力。

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快速部署LLM、AI绘画等应用,助你玩转AIGC！


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