大模型服务实现实时搜索主要通过以下几种方式：一、检索增强生成（RAG）系统数据预处理去噪与分割：首先，利用数据清理器对输入文档进行去噪处理，确保文档内容的准确性。接着，由分割器将长文档切分成小的、易处理的块，以便于后续处理。向量化存储：将这些文档块转换为向量格式，并存储在知识数据库中。向量化存储有助于在后续查询处理中，通过向量相似性度量快速找到相关文档。查询处理解析与准备：输入处理器负责解析并准备用户请求，将其转换为适合检索的格式。检索与生成：检索器通过向量相似性度量在知识数据库里寻找与用户请求相关的文档。生成器则结合检索到的信息和自身知识库，生成连贯、准确的回答。二、实时检索框架（如上海AI Lab的SearchLVLMs框架）查询生成在推理阶段，以问题和图像等为基础，自动生成查询关键词。这些关键词能够准确反映用户意图，为后续搜索引擎调用提供有力支持。搜索引擎调用根据生成的关键词，调用相关搜索引擎来获取实时信息。这些搜索引擎通常具有强大的索引和检索能力，能够迅速返回与用户请求相关的结果。分层过滤对搜索到的信息进行分层过滤，以去除冗余、不准确或无关的信息。通过分层过滤，可以为多模态大模型提供准确可用的实时信息，进而提高回答的准确性和可靠性。三、模型与搜索引擎或爬虫集成自然语言指令触发如DeepSeek的R1版本，可通过自然语言指令触发联网搜索。用户只需输入自然语言指令，系统即可自动调用Google、Bing等搜索引擎获取实时信息，并整合到回答中。API集成开发者可通过API来集成搜索引擎或爬虫。例如，使用Google Search API等获取实时搜索结果，并将这些结果输入给大模型进行分析总结。这种方式具有高度的灵活性和可扩展性，能够满足不同场景下的需求。自定义工具辅助还可使用Python的requests、beautiful soup或Scrapy等工具抓取网页数据。这些工具能够模拟浏览器行为，访问网页并提取所需信息。抓取到的数据经过清洗后，可以输入给大模型做进一步加工和处理。综上所述，大模型服务实现实时搜索的方式多种多样，包括检索增强生成系统、实时检索框架以及模型与搜索引擎或爬虫的集成等。这些方式各有优劣，适用于不同的应用场景和需求。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的方式来实现实时搜索功能。