【GPT入门】第33课 从应用场景出发，区分 TavilyAnswer 和 TavilySearchResults，代码实战

在langchain_community.tools.tavily_search中，TavilyAnswer和TavilySearchResults有以下区别和应用场景：

1. 区别

• 功能侧重
  • TavilyAnswer：主要用于查询Tavily搜索API并直接获取答案。它更侧重于为问题提供简洁明了的回答，隐藏了原始的搜索数据细节，只返回最终的答案。
  • TavilySearchResults：用于查询Tavily搜索API并获取完整的搜索结果，包括标题、网址、内容、答案、相关图片等多种数据类型。它提供了更丰富的信息，允许开发者根据具体需求进一步解析和处理这些数据。
• 输出格式
  • TavilyAnswer：通常只返回一个字符串形式的答案。
  • TavilySearchResults：根据配置，可能以content_and_artifact格式返回，包含内容和相关的元数据等，如搜索结果的详细信息、查询的问题、后续问题、答案、图片列表、响应时间等。

应用场景

• TavilyAnswer
  • 问答系统：当构建一个需要直接回答用户问题的智能问答系统时，TavilyAnswer可以快速获取简洁的答案并呈现给用户，无需用户处理额外的搜索结果信息。例如，用户询问“法国的首都是哪里”，TavilyAnswer可以直接返回“巴黎”。
  • 信息提取：在一些只需要关键信息的场景中，如从大量文本中提取特定问题的答案，TavilyAnswer能够精准地提供所需信息，避免了无关数据的干扰。
• TavilySearchResults
  • 内容聚合与展示：如果需要创建一个内容聚合平台或搜索引擎界面，TavilySearchResults可以获取全面的搜索结果，包括标题、网址、内容等，以便更好地展示给用户，让用户能够根据详细信息判断搜索结果的相关性。例如，构建一个类似百度搜索的界面，用户可以看到搜索结果的标题、摘要和链接，方便进一步点击查看详细内容。
  • 复杂数据分析：当需要对搜索结果进行深入分析，例如统计特定关键词在不同网页中的出现频率、分析搜索结果的来源分布等，TavilySearchResults提供的丰富数据能够满足这些需求。开发者可以根据返回的多个字段进行各种分析和处理，为后续的决策或进一步的智能应用提供支持。

2. 代码使用

from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults,TavilyAnswer
from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv()
import os
import json
# 用github账号登录，生成一个api key，填入下面的tavily_dev_i
TAVILY_API_KEY = os.getenv("TAVILY_API_KEY")
# 不用api key，直接调用,从环境变量中获取
search = TavilySearchResults(# api_key=TAVILY_API_KEY # 不用api key，直接调用,从环境变量中获取
)
res = search.invoke("马克思是谁")
print(res)
print(len(res))
print(json.dumps(res[0], indent=4, ensure_ascii=False))# tavily_answer = TavilyAnswer(api_key=TAVILY_API_KEY)
# 不用api key，直接调用,从环境变量中获取
tavily_answer = TavilyAnswer()
res = tavily_answer.invoke("马克思是谁")
print('tavily_answer:',res)

3.代码执行效果

TavilySearch默认查返回5条结果

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tavily_answer: 卡尔·马克思是德国哲学家、经济学家和社会学家，马克思主义的创始人之一，著有《资本论》和《共产党宣言》。他在19世纪影响了全球社会和政治运动。