摘要：搜索引擎与大语言模型（LLM）的结合具有巨大的意义，这种结合可以显著提升信息检索、内容理解和用户体验，并催生出新的应用场景。以下是这种结合的一些关键意义：
由于大语言模型是预训练的模型，它知道的信息取决于训练时候的信息。因此将搜索引擎与大语言模型结合很有用。
搜索引擎与大语言模型（LLM）的结合具有巨大的意义，这种结合可以显著提升信息检索、内容理解和用户体验，并催生出新的应用场景。以下是这种结合的一些关键意义：
1. 增强信息检索能力：
更语义化的搜索：LLM 能够理解用户查询的深层含义和上下文，而不仅仅是关键词匹配。这使得搜索引擎可以返回更相关、更准确的结果，即使查询使用了模糊的语言或表达了复杂的概念。
理解长尾查询：LLM 擅长处理复杂的、不常见的长尾查询，这些查询往往难以通过传统的关键词搜索找到结果。它们可以根据用户的意图和上下文，从庞大的信息库中找到相关信息。
多模态搜索：LLM 可以理解文本、图像、音频等多种类型的信息。这意味着未来的搜索不仅限于文字，用户可以通过图片、语音等方式进行搜索，并得到更丰富的结果。
2. 提升用户体验：
对话式搜索：LLM 支持自然语言对话，允许用户以更自然的方式与搜索引擎互动。用户可以通过连续提问、澄清意图来逐步缩小搜索范围，最终找到所需的信息。
摘要和解释：LLM 可以对搜索结果进行总结、解释和概括，帮助用户快速了解信息内容，无需浏览大量网页。这大大节省了用户的阅读时间和精力。
即时回答：LLM 可以直接回答一些简单的问题，而无需用户点击进入网页。这对于获取一些事实性信息、定义或简短解释非常方便。
在之前的文章SimpleAISearch：C# + DuckDuckGo 实现简单的AI搜索中介绍了使用C#实现简单的AI搜索，让大语言模型与搜索引擎结合了起来，其实就是使用函数调用功能，接入搜索引擎的API而已。谷歌的搜索本来就很强大，在Gemini 2.0中使用搜索工具还特别简单。
先来试试不用网络搜索功能的效果：
importosfromgoogleimportgenai
os.environ['GOOGLE_API_KEY'] = "xxx"
client = genai.Client(http_options={'api_version': 'v1alpha'})
MODEL = 'gemini-2.0-flash-exp'
chat = client.chats.create(model=MODEL)
r = chat.send_message("黄仁勋最近去哪了？")
print(r.text)
可以发现介绍的是24年6月的信息，但是现在已经是2025年1月了，如果我们想要知道最新的信息，就可以加入搜索功能，在Gemini中加入搜索功能非常简单。
使用网络搜索功能的效果：
importosfromgoogleimportgenai
os.environ['GOOGLE_API_KEY'] = "xxx"
client = genai.Client(http_options={'api_version': 'v1alpha'})
MODEL = 'gemini-2.0-flash-exp'
search_tool = {'google_search': {}}
soccer_chat = client.chats.create(model=MODEL, config={'tools': [search_tool]})
r = soccer_chat.send_message('黄仁勋最近去哪了，使用中文回答')
print(r.text)
可以发现获取到了最新的信息。
那么这个网络搜索功能还有什么用呢？
再举个例子，比如你想要查找张艺谋导演最近5部电影的时长，并绘制一张图表。
要实现这个，如果自己去搜索再写代码画图的话，需要找一会的，但是使用Gemini非常简单。
importosfromgoogleimportgenai
os.environ['GOOGLE_API_KEY'] = "xxx"
client = genai.Client(http_options={'api_version': 'v1alpha'})
MODEL = 'gemini-2.0-flash-exp'
search_tool = {'google_search': {}}
movie_chat = client.chats.create(model=MODEL, config={'tools': [search_tool]})
# r = movie_chat.send_message('Generate some Python code to plot the runtimes of the last 10 Denis Villeneuve movies.')
r = movie_chat.send_message("生成一些Python代码来绘制张艺谋导演最近5部电影的时长")
print(r.text)
好的，以下是绘制张艺谋导演最近5部电影时长的 Python 代码：
```python
importmatplotlib.pyplotasplt
# 张艺谋最近5部电影及其时长（分钟）
movies = {
"满江红":159
"狙击手":119
"悬崖之上":120
"一秒钟":104
"影":116
}
# 从字典中提取电影名称和时长
movie_names = list(movies.keys)
movie_durations = list(movies.values)
# 创建条形图
plt.figure(figsize=(106)) # 设置图形大小
plt.bar(movie_names, movie_durations, color='skyblue')
# 添加标题和标签
plt.title("张艺谋最近5部电影时长", fontsize=16)
plt.xlabel("电影名称", fontsize=12)
plt.ylabel("时长（分钟）", fontsize=12)
plt.xticks(rotation=45, ha="right") # 将x轴标签旋转45度
plt.tight_layout # 调整布局，使标签不重叠
# 在条形上添加时长数值
fori, durationinenumerate(movie_durations):
12)
plt.xticks(rotation=45
# 在条形上添加时长数值
fori, durationin
plt.xticks(rotation=45
# 在条形上添加时长数值
fori, durationin
# 在条形上添加时长数值
fori, durationin
plt.text(i, duration, str(duration), ha='center', va='bottom')
# 在条形上添加时长数值
fori, durationin
fori, durationin
# 显示图形
# 显示图形
# 显示图形
# 显示图形
plt.show
```
```
这段代码会生成一个条形图，其中：
这段代码会生成一个条形图，其中：
* X轴表示电影名称
* Y轴表示电影时长（以分钟为单位）
* 每个条形的高度表示该电影的时长
* 图表标题为"张艺谋最近5部电影时长"
* 每个条形上方都显示了时长数值
**说明:**
1.**导入库**: 导入 `matplotlib.pyplot` 库，用于绘制图表。
2.**电影数据**: 创建一个字典 `movies`，其中键是电影名称，值是对应的时长（以分钟为单位）。这里我列出了张艺谋导演最近的5部电影，你可以根据你的需要修改或添加电影。
3.**准备数据**: 从字典中提取电影名称和时长，分别存储在 `movie_names` 和 `movie_durations` 列表中。
4.**创建条形图**: 使用 `plt.bar` 函数创建条形图。
5.**添加标题和标签**: 使用 `plt.title`, `plt.xlabel` 和 `plt.ylabel` 函数添加标题和标签。
6.**旋转x轴标签**: 使用 `plt.xticks(rotation=45, ha="right")`将x轴标签旋转45度，防止标签重叠。
7.**添加时长数值**: 使用 `plt.text` 在每个条形上方显示时长数值。
8.**显示图形**: 使用 `plt.show` 函数显示生成的图表。
**运行此代码**
1.确保你的Python环境已经安装了 `matplotlib` 库。如果没有安装，可以使用命令 `pip install matplotlib` 进行安装。
2.将代码复制到你的Python环境中并运行。
3.你会看到一个窗口弹出，显示生成的条形图。
希望这个回答能帮助到你！
使用代码：
importmatplotlib.pyplotasplt# 张艺谋最近5部电影及其时长（分钟）
movies = {
"满江红":159
"狙击手":119
"悬崖之上":120
"一秒钟":104
"影":116
}
# 从字典中提取电影名称和时长
movie_names = list(movies.keys)
movie_durations = list(movies.values)
# 创建条形图
plt.figure(figsize=(106)) # 设置图形大小
plt.bar(movie_names, movie_durations, color='skyblue')
# 添加标题和标签
plt.title("张艺谋最近5部电影时长", fontsize=16)
plt.xlabel("电影名称", fontsize=12)
plt.ylabel("时长（分钟）", fontsize=12)
plt.xticks(rotation=45, ha="right") # 将x轴标签旋转45度
plt.tight_layout # 调整布局，使标签不重叠
# 在条形上添加时长数值
fori, durationinenumerate(movie_durations):
12)
plt.xticks(rotation=45
# 在条形上添加时长数值
fori, durationin
plt.xticks(rotation=45
# 在条形上添加时长数值
fori, durationin
# 在条形上添加时长数值
fori, durationin
plt.text(i, duration, str(duration), ha='center', va='bottom')
# 在条形上添加时长数值
fori, durationin
fori, durationin
# 显示图形
# 显示图形
plt.show
但是中文没显示，加上这个即可：
# 设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 使用黑体
使用Gemini的网络搜索功能还是很不错的，当我们做一些需要实时信息的事的时候，使用搜索作为工具这个功能，真的方便了很多。
学习了一点点知识，看个短剧放松放松。
来源：opendotnet