Web Search：让 AI 查询最新信息

10.1 今天你要完成什么

模型自己的知识可能不是最新的。Web Search 的作用是让它查找网页资料，再生成有来源的答案。

• 能判断哪些问题需要 Web Search。
• 能让 AI 输出标题、重点、来源。
• 能检查来源是否和答案相关。
• 能把长新闻压缩成 3 条重点。

10.2 核心理论

理论不是背概念，而是帮你判断项目为什么这样设计。下面这些规则会在代码里反复出现。

• 核心理论：检索工具让模型先找资料再回答。Web Search 查网页，File Search 查你上传的文件。
• 来源理论：需要最新信息或资料依据的问题，答案必须带来源线索，否则不能当成可靠结论。
• 不知道理论：资料里没有答案时，好的系统应该说“没有找到”，而不是编一个看起来合理的答案。
• 输入契约：先规定用户要给什么资料。本课的输入要围绕“AI新闻摘要助手”，不要让用户随便输入到程序无法处理。
• 输出契约：先规定 AI 必须交出什么结果。本课重点是“搜索、来源、摘要、可靠性”，所以输出要能被人读懂，也要方便程序检查。
• 验证思维：AI 的一次好结果不等于项目可靠。至少用正常输入、边界输入、异常输入各测一次。
• 安全边界：API Key 是密码，不能写进浏览器前端，不能发截图，不能提交到公开仓库。

10.3 课堂讲解

这一课的项目是“AI新闻摘要助手”，重点是“搜索、来源、摘要、可靠性”。你可以把它当成一个小实验：先给它一个清楚输入，再观察代码里哪些地方用到了 Web Search。课堂里我们不会一上来就追求复杂功能，而是先把最小版本做出来。最小版本跑通以后，你再改输入、改提示词、改输出格式，变化就会看得很清楚。

这几课让 AI 学会先查资料再回答。它不是只靠记忆说话，而是用网页或文件作为依据。

本课有一条很实用的学习线索：先问“用户到底给了什么”，再问“程序希望拿到什么”。比如你可以试这些输入：今天的一个科技新闻；某款软件最近有什么更新？；本周 AI 领域一个积极新闻。这些输入故意有简单的，也有容易出问题的。正常输入能帮你确认功能；短输入、空输入、奇怪输入能帮你发现系统边界。

写代码时建议你分三轮。第一轮只跑通官方调用，不加自己的想法；第二轮把输入换成自己的例子，看看结果是否还合理；第三轮才开始改结构，比如增加字段、加错误提示、做网页交互。这个顺序有点慢，但很稳。真正浪费时间的不是慢，而是一下子改太多，最后不知道错在哪里。

资料里没有的内容，不要让 AI 编。说“没有找到”不是失败，而是诚实的系统行为。

理论部分要和代码一起看。比如“输入契约”不是一个漂亮词，它在代码里就是长度检查、必填字段、表单校验；“输出契约”也不是空话，它在代码里就是 JSON Schema、固定字段或页面渲染规则。你每写一行检查代码，都是在告诉系统：什么结果可以接受，什么结果需要退回去重新处理。

课堂里可以把同桌当成第一个用户。你把项目跑给同桌看，让对方换一个输入，观察系统会不会乱。很多问题都是别人随手一试才出现的，比如输入太短、问题太模糊、连续点击按钮、图片看不清。能处理这些小麻烦，作品就会从“我电脑上能跑”变成“别人也能用”。

最后做复盘时，不要只写“我学会了调用 API”。可以写得更具体：我学会了怎样限制输入，怎样让输出固定，怎样判断结果不可靠，怎样把报错变成用户看得懂的提示。这样的复盘有用，因为下一课你真的会再次用到它。

课堂讨论题

• 如果把“AI新闻摘要助手”交给低年级学生使用，哪一步最容易让他们困惑？
• 这个项目里，哪些事情适合交给模型，哪些事情应该交给普通代码？
• 如果模型给出一个看起来不错但没有依据的答案，你打算怎样提醒用户？
• 你能不能把今天的项目换一个主题，但保持同样的输入、处理、输出结构？
• 如果只能保留一个测试用例，你会保留正常输入、边界输入还是异常输入？为什么？

10.4 先看例子

先把例子看懂，再动手写代码。你不需要一次记住所有概念，先能说清楚“输入是什么、输出是什么、程序要检查什么”。

1. 发生了什么：……
2. 为什么重要：……
3. 我还需要确认：……
来源：网页标题和链接。

你可以替换成这些输入

• 今天的一个科技新闻。
• 某款软件最近有什么更新？
• 本周 AI 领域一个积极新闻。
• 一个最新航天新闻。
• 查一个比赛结果并摘要。

10.5 完整代码实现

下面同时给出 Node.js 和 Python 两套完整最小实现。先任选一种原样跑通，再改输入、改提示词、改输出格式。

Node.js 运行方式

1. 新建文件 lesson-10.mjs，把下面完整代码放进去。
2. 在终端运行：npm init -y
3. 安装依赖：npm install openai
4. 设置环境变量 OPENAI_API_KEY。Windows PowerShell 示例：$env:OPENAI_API_KEY="你的密钥"
5. 运行：node lesson-10.mjs
6. 把最后一行的示例输入换成你自己的测试内容。

Node.js 完整代码

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI();
const MODEL = process.env.OPENAI_MODEL || "gpt-5.5";

const topic = process.argv.slice(2).join(" ") || "今天一个积极的科技新闻";

const response = await client.responses.create({
  model: MODEL,
  tools: [{ type: "web_search" }],
  input: `
请搜索并回答：${topic}

输出给学生看，格式：
1. 发生了什么：一句话
2. 为什么重要：两句话以内
3. 我还需要确认什么：一句话
4. 来源：列出你使用的网页来源线索

要求：不要把没有来源的信息写成确定事实。
`,
});

console.log(response.output_text);

Python 运行方式

1. 新建文件 lesson-10.py，把下面完整代码放进去。
2. 建议新建虚拟环境后再安装依赖。
3. 安装依赖：pip install openai
4. 设置环境变量 OPENAI_API_KEY。Windows PowerShell 示例：$env:OPENAI_API_KEY="你的密钥"
5. 运行：python lesson-10.py
6. 把 main 里的示例输入换成你自己的测试内容。

Python 完整代码

from openai import OpenAI
import os
import sys

client = OpenAI()
MODEL = os.getenv("OPENAI_MODEL", "gpt-5.5")

topic = " ".join(sys.argv[1:]) or "今天一个积极的科技新闻"

response = client.responses.create(
    model=MODEL,
    tools=[{"type": "web_search"}],
    input=(
        f"请搜索并回答：{topic}\n\n"
        "输出给学生看，格式：\n"
        "1. 发生了什么：一句话\n"
        "2. 为什么重要：两句话以内\n"
        "3. 我还需要确认什么：一句话\n"
        "4. 来源：列出你使用的网页来源线索\n\n"
        "要求：不要把没有来源的信息写成确定事实。"
    ),
)

print(response.output_text)

10.6 跟着做

1. 判断问题是否需要最新资料。
2. 让 AI 使用搜索工具找来源。
3. 要求每条结论尽量对应来源。
4. 把内容改写成学生能看懂的 3 条重点。
5. 标出还不确定或需要继续查证的地方。

10.7 常见错误

• 把没有来源的内容当新闻事实。
• 来源和结论不匹配。
• 摘要太长，失去重点。
• 没有注明日期，读者不知道信息新不新。

10.8 课后练习

1. 选择一个科技新闻主题，生成 3 条学生版摘要。
2. 每条摘要都写“我从哪里知道的”。
3. 加一条“还需要确认什么”。

10.9 自测清单

• 这个问题真的需要搜索吗？
• 我的答案有没有来源？
• 来源是否支持我的结论？
• 摘要是不是足够短、足够清楚？