ai-search 搜索、重排与读取内容
本文档详细介绍了一个基于 Java 的搜索与网页爬取系统的实现过程。该系统由四个主要模块组成：
- 搜索请求处理器
- 搜索服务
- AI 重排服务
- Playwright 页面爬取服务 获取 Jina Reader API 内容读取
系统整体流程为：
- 用户发送搜索请求。
- 系统调用搜索引擎 API 获取初步搜索结果。
- 利用大模型进行重排和过滤，选出最有可能包含答案的结果。
- 根据需要，使用 Playwright 或 Jina Reader API 读取网页详细内容，并将最终结果返回给用户。
本文档不仅展示了完整代码，还提供了每个模块的功能解释和实现细节说明。
1. 搜索请求处理器
SearxngSearchHandler 类负责接收 HTTP 请求，并将请求参数传递给搜索服务进行处理。代码如下：
package com.litongjava.perplexica.handler;
import java.util.List;
import com.litongjava.jfinal.aop.Aop;
import com.litongjava.model.web.WebPageContent;
import com.litongjava.perplexica.services.SearxngSearchService;
import com.litongjava.searxng.SearxngSearchParam;
import com.litongjava.tio.boot.http.TioRequestContext;
import com.litongjava.tio.http.common.HttpRequest;
import com.litongjava.tio.http.common.HttpResponse;
import com.litongjava.tio.utils.environment.EnvUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
@Slf4j
public class SearxngSearchHandler {
public HttpResponse search(HttpRequest request) {
log.info("request line:{}", request.requestLine.toString());
// 从请求中获取各参数
String format = "json";
String q = request.getString("q");
String language = request.getString("language");
String categories = request.getString("categories");
String engines = request.getString("engines");
Integer pageno = request.getInt("pageno");
String time_range = request.getString("time_range");
Integer safesearch = request.getInt("safesearch");
String autocomplete = request.getString("autocomplete");
String locale = request.getString("locale");
Boolean no_cache = request.getBoolean("no_cache");
String theme = request.getString("theme");
//自有参数
Integer limit = request.getInt("limit");
Boolean fetch = request.getBoolean("fetch");
// 创建并设置 SearxngSearchParam 对象的属性
SearxngSearchParam param = new SearxngSearchParam();
param.setFormat(format);
param.setQ(q);
param.setLanguage(language);
param.setCategories(categories);
param.setEngines(engines);
param.setPageno(pageno);
param.setTime_range(time_range);
param.setSafesearch(safesearch);
param.setAutocomplete(autocomplete);
param.setLocale(locale);
param.setNo_cache(no_cache);
param.setTheme(theme);
String baseUrl = EnvUtils.getStr("SEARXNG_API_BASE");
String endpoint = baseUrl + "/search";
// 使用封装后的参数调用服务
List<WebPageContent> pages = Aop.get(SearxngSearchService.class).search(endpoint, param, fetch, limit);
return TioRequestContext.getResponse().setJson(pages);
}
}
说明
- 参数解析：从 HTTP 请求中提取查询参数，如搜索关键词 (
q)、语言、类别、引擎、页码等。 - 参数封装：将提取的参数封装到
SearxngSearchParam对象中，便于后续调用搜索服务。 - 搜索服务调用：通过 AOP 获取
SearxngSearchService实例，调用其search方法，并传入是否抓取 (fetch) 与限制数量 (limit) 参数。 - 响应处理：将搜索服务返回的结果封装成 JSON 并返回给客户端。
2. 搜索服务
SearxngSearchService 类负责调用外部搜索 API，处理搜索结果，并根据需求进一步调用 AI 过滤和页面爬取服务。
package com.litongjava.perplexica.services;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import com.litongjava.jfinal.aop.Aop;
import com.litongjava.model.web.WebPageContent;
import com.litongjava.searxng.SearxngResult;
import com.litongjava.searxng.SearxngSearchClient;
import com.litongjava.searxng.SearxngSearchParam;
import com.litongjava.searxng.SearxngSearchResponse;
public class SearxngSearchService {
public List<WebPageContent> search(String endpoint, SearxngSearchParam param, Boolean fetch, Integer limit) {
SearxngSearchResponse searchResponse = SearxngSearchClient.search(endpoint, param);
List<SearxngResult> results = searchResponse.getResults();
List<WebPageContent> pages = new ArrayList<>();
for (SearxngResult searxngResult : results) {
String title = searxngResult.getTitle();
String url = searxngResult.getUrl();
String content = searxngResult.getContent();
pages.add(new WebPageContent(title, url, content));
}
if (fetch != null && fetch) {
if (limit == null) {
pages = Aop.get(PlaywrightService.class).spiderAsync(pages);
} else {
pages = Aop.get(AiRankerService.class).filter(pages, param.getQ(), limit);
}
//pages = Aop.get(PlaywrightService.class).spiderAsync(pages);
//或者替换为使用 Jina Reader API 读取页面内容
pages = Aop.get(JinaReaderService.class).spiderAsync(pages);
}
return pages;
}
}
说明
- 搜索调用：调用
SearxngSearchClient.search方法，根据用户传入参数调用搜索 API，获取搜索结果。 - 结果转换：将返回的
SearxngResult对象转换为WebPageConteont对象列表，便于后续统一处理。 - 条件处理：
- 若
fetch参数为true且未指定limit，直接对所有页面进行 Playwright 抓取； - 若指定了
limit，则先调用 AI 过滤服务过滤出最相关的页面，再使用 Playwright 进行页面内容抓取。 - 注：可根据实际需求选择使用 Playwright 或 Jina Reader API 获取页面内容。
- 若
- 响应构造：将最终处理后的页面列表封装在
RespBodyVo对象中返回给调用方。
3. AI 排序服务
WebSearchSelectPrompt.txt
WebSearchSelectPrompt.txt 重拍提示词
You are a college student assistant.
I will provide you with the question asked by the user along with a list of search results returned by the search engine.
You need to output the #(limit) results that is most likely to contain the answer.
If you dont' konw, you need to return `not_found` as the response.
Please only output the title and link and provide the they between the XML tags <output> and </output>. For example:
<output>
Academic-Calendar-2024-25.pdf~~https://www.sjsu.edu/provost/docs/Academic-Calendar-2024-25.pdf
2024-2025 | Class Schedules~~https://www.<b>sjsu</b>.edu/classes/calendar/2024-2025.php
First Day® Solutions | Bursar's Office~~https://www.<b>sjsu</b>.edu/bursar/our-services/first-<b>day</b>-solutions.php
</output>
question: #(quesiton)
search_result:#(search_result)
AiRankerService
AiRankerService 类利用大模型对搜索结果进行过滤，选择最相关的结果。主要步骤如下：生成提示词、调用 Gemini AI 服务、解析返回结果。
package com.litongjava.perplexica.services;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import com.jfinal.kit.Kv;
import com.litongjava.jfinal.aop.Aop;
import com.litongjava.model.web.WebPageContent;
import com.litongjava.template.PromptEngine;
import com.litongjava.tio.utils.json.JsonUtils;
import com.litongjava.tio.utils.tag.TagUtils;
// @Slf4j
public class AiRankerService {
public List<WebPageContent> filter(List<WebPageContent> pages, String question, Integer limit) {
Kv kv = Kv.by("limit", limit).set("quesiton", question).set("search_result", JsonUtils.toJson(pages));
String fileName = "WebSearchSelectPrompt.txt";
String prompt = PromptEngine.renderToString(fileName, kv);
//log.info("WebSearchSelectPrompt:{}", prompt);
String selectResultContent = Aop.get(GeminiService.class).generate(prompt);
List<String> outputs = TagUtils.extractOutput(selectResultContent);
String titleAndLinks = outputs.get(0);
if ("not_found".equals(titleAndLinks)) {
return null;
}
//4.send to client
String[] split = titleAndLinks.split("\n");
List<WebPageContent> citationList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < split.length; i++) {
String[] split2 = split[i].split("~~");
citationList.add(new WebPageContent(split2[0], split2[1]));
}
return citationList;
}
}
GeminiService 实现
package com.litongjava.maxkb.service.api;
import com.litongjava.gemini.GeminiClient;
import com.litongjava.gemini.GoogleGeminiModels;
import com.litongjava.openai.chat.OpenAiChatRequestVo;
import com.litongjava.openai.client.OpenAiClient;
import com.litongjava.openai.consts.OpenAiConstants;
import com.litongjava.tio.utils.environment.EnvUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import okhttp3.Call;
import okhttp3.Callback;
@Slf4j
public class GeminiService {
public String generate(String prompt) {
String apiKey = EnvUtils.get("GEMINI_API_KEY");
if (EnvUtils.isDev()) {
log.info("api key:{}", apiKey);
}
return GeminiClient.chatWithModel(apiKey, GoogleGeminiModels.GEMINI_2_0_FLASH_EXP, "user", prompt);
// 或者使用 OpenAiClient 作为备用实现
// return OpenAiClient.chatWithModel(OpenAiConstants.GEMINI_OPENAI_API_BASE, apiKey, GoogleGeminiModels.GEMINI_2_0_FLASH_EXP, "user", prompt);
}
public Call stream(OpenAiChatRequestVo chatRequestVo, Callback callback) {
String apiKey = EnvUtils.get("GEMINI_API_KEY");
Call call = OpenAiClient.chatCompletions(OpenAiConstants.GEMINI_OPENAI_API_BASE, apiKey, chatRequestVo, callback);
return call;
}
}
说明
- 提示词生成：利用模板
WebSearchSelectPrompt.txt生成提示词，该文件中定义了如何格式化问题与搜索结果，供 AI 模型选择最相关的结果。 - AI 调用：通过
GeminiService.generate方法将提示词发送给大模型，获取其返回的选择结果。 - 结果解析：从返回内容中提取 XML 标签
<output>中的数据，并解析成标题与链接的列表。
4. 网页内容读取服务
在搜索返回的结果中，通常只包含网页标题、描述与 URL，而不包含网页实际内容。为了让大模型更好地回答用户问题，需要进一步获取网页完整内容。本系统提供两种方案：
4.1 Playwright 页面爬取
通过 PlaywrightService 模块，可以利用 Playwright 工具对指定 URL 进行异步爬取，从而获取网页详细内容。其调用方式如下：
// 示例：对获取的页面列表进行 Playwright 抓取
pages = Aop.get(PlaywrightService.class).spiderAsync(pages);
该服务会针对每个页面，利用 Playwright 模拟浏览器环境加载页面并提取网页内容，适用于需要处理复杂 JavaScript 渲染页面的场景。
4.2 Jina Reader API 读取网页内容
Jina Reader API 专为从网页中提取详细内容而设计。它支持通过 HTTP 请求或 Java 客户端方式读取指定网页的完整内容，步骤如下：
请求示例
你可以使用 curl 命令直接请求 Jina Reader API 读取页面内容：
curl https://r.jina.ai/https://www.tio-boot.com/zh/01_tio-boot%20%E7%AE%80%E4%BB%8B/02.html \
-H "Authorization: Bearer jina_cf99cd628dd34559b21d1f967bfe6cceGqIE6CtNk0JmiZ2sslSu77E3FcYR" \
-H "X-Respond-With: readerlm-v2"
说明：
- 请求 URL 由
https://r.jina.ai/与目标网页 URL 拼接而成。 - 请求头
Authorization包含 API Key； - 请求头
X-Respond-With用于指定返回数据格式或版本（例如readerlm-v2）。
延迟说明
- 使用
readerlm-v2版本时，读取延迟约 54 秒。- 不使用该版本时，延迟大约 2.2 秒。
返回数据示例
成功请求后，API 会返回如下格式的数据：
Title: Example Domain
URL Source: https://example.com/
Markdown Content:
This domain is for use in illustrative examples in documents. You may use this domain in literature without prior coordination or asking for permission.
[More information...](https://www.iana.org/domains/example)
返回结果中包括网页标题、原始 URL 以及页面内容（Markdown 格式）。
Java 客户端示例
对于 Java 开发者，可直接调用内置的 JinaReaderClient 读取网页内容。示例代码如下：
import org.junit.Test;
import com.litongjava.jian.reader.JinaReaderClient;
import com.litongjava.tio.utils.environment.EnvUtils;
public class JinaReaderClientTest {
@Test
public void test() {
// 加载环境变量配置（例如：JINA_API_KEY）
EnvUtils.load();
// 读取指定 URL 的网页内容
String result = JinaReaderClient.read("https://www.tio-boot.com/zh/01_tio-boot%20%E7%AE%80%E4%BB%8B/02.html");
// 输出读取结果
System.out.println(result);
}
}
JinaReaderService
在实际业务逻辑中，封装一个 JinaReaderService，采用多线程的方式对过滤后的页面列表进行内容读取，例如：
package com.litongjava.perplexica.services;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import com.google.common.util.concurrent.Striped;
import com.litongjava.db.activerecord.Db;
import com.litongjava.db.activerecord.Row;
import com.litongjava.jian.reader.JinaReaderClient;
import com.litongjava.model.web.WebPageContent;
import com.litongjava.tio.utils.hutool.StrUtil;
import com.litongjava.tio.utils.snowflake.SnowflakeIdUtils;
import com.litongjava.tio.utils.thread.TioThreadUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
@Slf4j
public class JinaReaderService {
public static final String cache_table_name = "web_page_cache";
//使用Guava的Striped锁，设置256个锁段
private static final Striped<Lock> stripedLocks = Striped.lock(256);
public List<WebPageContent> spiderAsync(List<WebPageContent> pages) {
List<Future<String>> futures = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < pages.size(); i++) {
String link = pages.get(i).getUrl();
Future<String> future = TioThreadUtils.submit(() -> {
return getPageContent(link);
});
futures.add(i, future);
}
for (int i = 0; i < pages.size(); i++) {
Future<String> future = futures.get(i);
try {
String result = future.get();
if (StrUtil.isNotBlank(result)) {
pages.get(i).setContent(result);
}
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
log.error("Error retrieving task result: {}", e.getMessage(), e);
}
}
return pages;
}
private String getPageContent(String link) {
// 首先检查数据库中是否已存在该页面内容
if (Db.exists(cache_table_name, "url", link)) {
// 假设 content 字段存储了页面内容
return Db.queryStr("SELECT markdown FROM " + cache_table_name + " WHERE url = ?", link);
}
// 获取与链接对应的锁并锁定
Lock lock = stripedLocks.get(link);
lock.lock();
try {
// 再次检查，防止其他线程已生成内容
if (Db.exists(cache_table_name, "url", link)) {
return Db.queryStr("SELECT markdown FROM " + cache_table_name + " WHERE url = ?", link);
}
// 使用 Jina Reader Client 获取页面内容
String markdown = JinaReaderClient.read(link);
// 将获取到的页面内容保存到数据库
if (markdown != null && !markdown.isEmpty()) {
// 构造数据库实体或使用直接 SQL 插入
Row newRow = new Row();
newRow.set("id", SnowflakeIdUtils.id()).set("url", link)
//
.set("markdown", markdown);
Db.save(cache_table_name, newRow);
}
return markdown;
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
说明
- Jina Reader API 优点：提供便捷的方式获取网页完整内容，适用于大模型应用中的问答需求。
- 使用场景：当需要高效地读取并解析网页文本内容时，可选择 Jina Reader API 替代或补充 Playwright 方案。
请求示例
curl --location --request POST 'http://localhost/api/v1/search' \
--header 'User-Agent: Apifox/1.0.0 (https://apifox.com)' \
--header 'Accept: */*' \
--header 'Host: localhost' \
--header 'Connection: keep-alive' \
--header 'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded' \
--data-urlencode 'q=Advertising, Area of Specialization in Creative Track, BS (2024-2025) 4 year in sjsu' \
--data-urlencode 'language=auto' \
--data-urlencode 'safesearch=0' \
--data-urlencode 'categories=general' \
--data-urlencode 'fetch=true' \
--data-urlencode 'limit=5'
没有命中缓存的延迟是 12s,命中缓存的延迟是 3s
5. 总结
本文档介绍了一个基于 Java 的搜索与网页爬取系统的完整实现流程。系统主要包含以下几个步骤：
- 搜索请求处理：解析 HTTP 请求参数，将其封装为搜索参数对象，并调用搜索服务。
- 搜索服务：调用外部搜索 API 获取初步搜索结果，并转换为内部统一的数据格式。
- AI 过滤服务：利用大模型（如 Gemini）对搜索结果进行重排与过滤，挑选出最相关的网页。
- 网页内容读取：根据业务需求，通过 Playwright 或 Jina Reader API 进一步获取网页详细内容，提升大模型对内容理解的准确性。
该系统充分利用了大模型、AI 过滤和现代爬虫技术，为用户提供智能、高效的搜索结果处理与内容抓取解决方案。
通过本文档，你可以快速了解系统各模块的设计理念与实现细节，同时根据实际场景灵活选择合适的网页内容读取方案。