AI开发平台
博查万象
专为 AI 应用打造的世界知识搜索引擎，提供高精度 Web Search 与语义重排序 API
博查万象是什么
博查万象（Bocha AI）是一个专为人工智能应用设计的搜索引擎平台，旨在让 AI Agent、聊天机器人及 RAG 系统能够连接真实、实时且高质量的世界知识。通过其核心的 Web Search API，开发者可以从近千亿网页及新闻、图片、视频、百科、学术等生态内容源中获取干净、准确的搜索结果，有效解决大模型幻觉与信息滞后问题。
平台不仅提供强大的搜索能力，还推出了基于 Transformer 架构的 bocha-semantic-reranker 模型。该模型以仅 80M 的参数规模实现了媲美更大模型的排序效果，支持关键字与向量的混合搜索及二次排序，显著提升了搜索结果与用户查询的相关性，同时具备更快的推理速度和更低的成本。
博查万象提供了极高的集成灵活性，支持通过官方 REST API、LangChain 等框架的 Function Call 方式，以及各大智能体开发平台的插件进行快速接入。无论是用于 AI 应用的线上实时查询，还是作为 RAG 系统的数据冷启动来源，博查都能提供结构化、易于解析的响应数据，助力开发者构建更智能的应用。
主要功能
- 海量知识覆盖索引近千亿网页，涵盖新闻、图片、视频、百科、机酒、学术等多维度生态内容源。
- 高精度语义重排序内置 bocha-semantic-reranker 模型，基于 Transformer 架构，以低参数实现高相关性排序，提升搜索精度。
- 自然语言搜索优化专为 AI 设计，支持自然语言查询理解，返回包含摘要、关键细节的结构化数据，便于 LLM 直接处理。
- 混合搜索技术支持关键字搜索与向量搜索的混合模式，结合语义排序技术，确保结果既全面又精准。
- 灵活集成方式提供标准 HTTP API、LangChain 工具调用接口以及主流智能体平台插件，降低接入门槛。
- 实时性与 freshness支持按时间过滤（如最近一年），确保 AI 应用获取的信息具有时效性，适用于新闻追踪等场景。
如何使用
- 访问博查 AI 开放平台官网，注册账号并进入控制台获取 API Key。
- 阅读开发文档，了解 Web Search API 和 Semantic Reranker API 的请求参数与响应格式。
- 选择集成方式：可以直接通过 curl 发送 HTTP 请求，或在 Python/Node.js 项目中配置 SDK。
- 若使用 LangChain 等框架，可通过 Function Call 方式将博查搜索功能绑定到大模型工具链中。
- 在智能体开发平台中，搜索并添加“博查搜索”插件，配置 API Key 后即可在工作流中调用。
- 测试搜索查询，检查返回的 JSON 数据结构（如 webPages, snippets, summaries）是否符合应用需求。
应用场景
- AI Agent 知识增强为自主智能体提供实时外部信息检索能力，使其能够回答关于最新新闻、股价或事件的问题。
- RAG 应用数据源作为检索增强生成系统的底层数据引擎，为垂直领域问答提供准确、带出处的参考内容。
- 智能客服与聊天机器人帮助客服机器人突破训练数据截止限制，实时查询产品更新、政策变动或用户特定订单状态。
- 学术与市场研究辅助快速聚合学术论文、行业报告和新闻资讯，辅助研究人员进行文献综述和市场趋势分析。
价格 / 免费额度
价格与免费额度以官网为准。
适合人群
- AI 应用开发者
- 大模型算法工程师
- 企业级 RAG 系统构建者
- 智能体平台运营人员
常见问题
博查万象的搜索数据源包括哪些？
数据源覆盖近千亿网页，包括新闻、图片、视频、百科、机票酒店信息、学术内容等广泛的生态内容源。
bocha-semantic-reranker 模型有什么优势？
该模型基于 Transformer 架构，仅用 80M 参数即可实现接近 280M-560M 参数模型的排序效果，具有推理速度快、成本低的优势。
如何在我的 AI 应用中集成博查搜索？
您可以通过官方 HTTP API 直接调用，使用 LangChain 等框架的 Function Call 功能，或在支持的智能体开发平台中安装博查搜索插件。
搜索结果是否支持结构化输出？
是的，API 返回标准的 JSON 格式，包含标题、URL、摘要、发布日期等字段，专为大模型解析和优化而设计。