摘要：哈喽，大家好！我是小米，一个热爱折腾新技术的程序员大哥哥。今天，我要和大家聊聊一个让我眼前一亮的神器——Langchain4j，特别是它的新特性：函数增强搜索！
哈喽，大家好！我是小米，一个热爱折腾新技术的程序员大哥哥。今天，我要和大家聊聊一个让我眼前一亮的神器——Langchain4j，特别是它的新特性：函数增强搜索！
话说那天，我正在为一个项目抓耳挠腮。需求很简单——做一个实时新闻分析工具，需要获取 Google News 和 Baidu 的最新搜索结果。
听上去好像挺简单？可是，爬虫这条路吧，受限越来越多，而且还总被反爬机制搞崩溃。正愁着呢，师兄扔给我一个链接：“去试试这个，Langchain4j 的函数增强搜索！”
我一看，哟，这名字有点耳熟！原来 Langchain4j 是基于 LangChain 框架的 Java 实现，主要用于构建大语言模型（LLM）应用。我以前用过它处理 NLP，但没想到现在居然支持实时搜索了！
Langchain4j 提供的 SearchApi，简直就是程序员的搜索利器！它支持通过调用 API 直接查询多个搜索引擎，包括：
我当时就一个反应：什么？不仅能查新闻，还能查学术？太棒了吧！
简单来说，SearchApi 就是一个实时搜索引擎结果页面（SERP）API，你可以用它进行各种搜索引擎的查询，轻松获取有机搜索结果。
用法非常简单，比如我想实时获取关于 “AI 技术趋势” 的新闻，就可以这样做：
输出示例：
看吧，就是这么简单！要知道，传统的爬虫要实现类似效果，得手动解析 HTML，还要担心网页结构变化。而有了 SearchApi，这些都不是问题，调用即得！
讲真，当我第一次用 SearchApi 时，确实体验到了实时搜索的爽感。然而，当需求变得复杂时，比如：搜索指定时间范围内的科技新闻，或者获取 Bing 和 Google 的综合结果，就感觉有点力不从心。
没想到！Langchain4j 的函数增强搜索居然直接支持了这些需求！
1. 多引擎搜索：综合对比更高效
假如我想对比 Google 和 Bing 关于 “量子计算” 的最新动态，可以这么写：
有了这种多引擎综合对比，我可以方便地分析不同搜索引擎对同一主题的报道差异！
2. 新闻筛选：精准定位最新消息
假如我需要获取过去24小时关于“深度学习”的最新新闻，可以这样：
这一特性解决了实时监控的痛点，再也不用担心旧新闻混入新报道啦！
3. 学术搜索：科研人的福音！
最近在做论文调研，我发现 Langchain4j 的函数增强搜索还支持Google Scholar。要获取最新的 AI 论文，只需一句话：
获取论文的速度和准确性，远超手动搜索的效率！
有了这些搜索能力，我决定开发一个实时新闻聚合平台。它不仅能抓取新闻，还能智能整合不同来源，展示最新热点。
1、系统架构
Langchain4j 搜索模块： 通过 SearchApi 获取实时数据数据分析模块： 使用 NLP 进行关键词提取前端展示： 使用 React + Spring Boot 构建网页2、核心代码
Langchain4j 的函数增强搜索，不仅简化了实时搜索的复杂度，还增强了搜索引擎间的对比能力。无论是新闻监控、学术调研，还是行业趋势分析，都能快速构建出实用工具。
我感叹，技术的进步真的让程序员的日常变得更轻松。原来抓数据要费尽心思，现在只需要简单调用 API，就能轻松获取最新、最权威的信息。
来源：拿趣黑科技