用 SERP API 为你的 LLM / RAG 流水线添加网络搜索（2026）

静态 RAG 无法回答”本周发生了什么”。用 Google 搜索 API 添加一个实时网络搜索步骤，能让你的 LLM 立足于当前、可引用的来源。下面是这个模式，使用 serp.cheap。

架构

user query
  → SERP API search (top N results)     ← live, fresh
  → fetch the result pages
  → chunk + embed on the fly
  → retrieve most relevant chunks
  → LLM answers, citing the source URLs

第 1 步 — 检索最新来源

import requests

def web_sources(query, n=5, gl="us"):
    data = requests.post(
        "https://api.serp.cheap/v1/search",
        headers={"X-API-Key": "YOUR_KEY"},
        json={"q": query, "gl": gl},
        timeout=30,
    ).json()
    return [
        {"title": r["title"], "url": r["link"], "snippet": r.get("snippet", "")}
        for r in data["organic"][:n]
    ]

第 2 步 — 抓取并分块

抓取每个 url，提取正文，分割成约 500 个 token 的块。（使用你现有的加载器/分割器——例如 trafilatura 加一个文本分割器。）

第 3 步 — 嵌入、检索、生成

嵌入这些块，为查询检索 top-k，并将它们连同一条引用来源 URL 的指令传给模型。由于这些来源来自实时 SERP，答案反映的就是权威页面当前所说的内容。

为什么便宜的 SERP API 在这里很重要

RAG 在每次查询时都会扇出一次搜索。在每次全新搜索 $0.0006（缓存为一半）的价格下，serp.cheap 让每个答案的检索成本几乎可以忽略不计——而且重复出现的相同查询会自动命中缓存。

仅用摘要的快速路径

对于轻量级的事实立足，你可以跳过抓取页面，直接把 SERP 的标题 + 摘要喂给模型——一次 API 调用，无需爬取。它更便宜，而且对于快速的事实性回答通常已经足够。

下一步

Frequently asked questions

SERP API 如何帮助 RAG？+

基于静态向量库的 RAG 无法回答关于近期事件的问题。SERP API 增加了一个实时检索步骤：用 Google 搜索查询，抓取排名靠前的结果，即时分块并嵌入，然后生成一个基于最新来源的答案。

对于 RAG，SERP API 比网络搜索 API 更好吗？+

如果你需要真实的 Google 排名和可引用的 URL，那么是的——serp.cheap 返回真实的 SERP。网络搜索 API 返回它们自己的索引，这可能与权威来源的真实排名不同。