LLM’ler eğitim kesim tarihlerinde donmuştur ve güncel olgularda halüsinasyon görür. Bir ajana bir Google arama aracı vermek her ikisini de düzeltir — ve serp.cheap gibi ucuz, senkron bir SERP API ideal arka uçtur çünkü gecikme öngörülebilirdir ve çağrı başına maliyet ajan ölçeğinde çalışacak kadar düşüktür.
Arama aracı (düz fonksiyon)
import requests
def google_search(query: str, country: str = "us") -> str:
"""Search Google and return the top results as text."""
data = requests.post(
"https://api.serp.cheap/v1/search",
headers={"X-API-Key": "YOUR_KEY"},
json={"q": query, "gl": country},
timeout=30,
).json()
return "\n".join(
f'{r["position"]}. {r["title"]} — {r["link"]}\n {r.get("snippet","")}'
for r in data["organic"]
)OpenAI araç çağırma API’si ile
tools = [{
"type": "function",
"function": {
"name": "google_search",
"description": "Search Google for up-to-date information.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {"type": "string"},
"country": {"type": "string", "default": "us"},
},
"required": ["query"],
},
},
}]
# Model google_search'i çağırdığında, yukarıdaki fonksiyonu çalıştırın ve
# çıktısını araç sonucu olarak döndürün, ardından modelin kaynak göstererek
# yanıt vermesine izin verin.LangChain ile
from langchain.tools import Tool
search_tool = Tool(
name="google_search",
description="Search Google for current information.",
func=lambda q: google_search(q),
)
# search_tool'u ajanınızın araç listesine ekleyin.serp.cheap neden ajanlara uyar
- Senkron ~2sn yanıtlar — bir araç çağrısı içinde orkestre edilecek asenkron kuyruk yok.
- Ölçekte ucuz — ajanlar birçok aramayı dağıtır; çağrı başına $0.0006 (yarısı önbellekli) çalıştırmaları uygun fiyatlı tutar.
- Gerçek google.com + kaynaklar — modelin kaynak gösterebileceği bağlantılar döndürür, kara kutu bir dizin değil.