Tìm kiếm Agentic: Kiến trúc, Lấy lại, và Hướng dẫn
TL;DR
Tìm kiếm agentic là một vòng lặp lặp đi lặp lại trong đó một mô hình lên kế hoạch cho các truy vấn, khám phá các nguồn, thu thập chứng cứ đầy đủ, đánh giá các khoảng trống và tìm kiếm lại cho đến khi gặp quy tắc dừng.
Các đoạn kết quả tìm kiếm là tín hiệu khám phá, không phải là chứng cứ đủ; một hệ thống đáng tin cậy cần một lớp truy retrieval sâu sắc trả về nội dung hoàn chỉnh, có thể quy thuộc.
Nstdata Crawl có thể phục vụ như một lớp truy retrieval sâu sắc bằng cách biến các URL đã chọn hoặc các trang giới hạn thành các hiện vật trang trước khi lý luận mô hình.
Chất lượng sản xuất phụ thuộc vào sự đa dạng của nguồn gốc, độ mới, kiểm tra chấp nhận truy retrieval, điều khiển tiêm nhắc, trích dẫn và ngân sách thời gian, token và yêu cầu rõ ràng.
Bắt đầu với một câu hỏi nghiên cứu hẹp và một ngân sách truy retrieval nhỏ, sau đó đo độ chính xác của trích dẫn và độ hoàn chỉnh của câu trả lời trước khi tăng cường quyền tự chủ.
Tìm Kiếm Agentic Là Gì?
Tìm kiếm agentic là một quy trình tìm kiếm nơi một hệ thống AI quyết định những gì cần tìm, đánh giá những gì nó đã tìm thấy, và thực hiện truy retrieval theo dõi dựa trên các câu hỏi chưa được giải quyết. Khác với một đường dẫn truy vấn và trả lời đơn lẻ, nó hình thành một vòng lặp phản hồi: lập kế hoạch, tìm kiếm, lấy, trích xuất chứng cứ, lý luận, xác định khoảng trống và lặp lại.
Từ “agentic” nên mô tả luồng kiểm soát, không phải tiếp thị. Một hệ thống có tính chất agentic một cách có ý nghĩa khi chứng cứ trung gian thay đổi truy vấn hoặc hành động truy retrieval tiếp theo. Nếu một ứng dụng gửi một truy vấn đến một API tìm kiếm và tóm tắt các đoạn hàng đầu, đó là tạo ra dữ liệu được tăng cường tìm kiếm, nhưng nó không phải là một tác nhân tìm kiếm lặp đi lặp lại sâu sắc.
Trong kiến trúc dưới đây, Nstdata Crawl là lớp truy retrieval sâu sắc giữa việc khám phá URL và lý luận dựa trên chứng cứ.
Tại Sao Tìm Kiếm Agentic Quan Trọng Trong Năm 2026
Tìm kiếm agentic quan trọng vì nhiều câu hỏi hữu ích không thể được trả lời từ một trang xếp hạng hoặc một bối cảnh mô hình. Đánh giá nhà cung cấp cần tài liệu sản phẩm, trang trạng thái, hồ sơ bảo mật, và trải nghiệm người dùng. Nghiên cứu đầu tư cần hồ sơ, trang quan hệ nhà đầu tư, tin tức hiện tại, và dữ liệu thị trường. Điều tra kỹ thuật có thể yêu cầu tài liệu, ghi chú phát hành, mã nguồn, vấn đề và các bài kiểm tra có thể tái tạo.
Trải nghiem Nstdata - Bat dau dung thu mien phi ngay
Nghiên cứu gần đây mô tả tìm kiếm sâu sắc như một sự tích hợp của lý luận tự động, truy retrieval lặp đi lặp lại và tổng hợp hơn là một lần tra cứu đơn lẻ. Nghiên cứu về tìm kiếm với các tác nhân lý luận hữu ích để hiểu khung phản hồi. Hướng dẫn kiến trúc nghiên cứu sâu sắc của Firecrawl cũng phân tách truy retrieval, điều phối, và lý luận. Tuy nhiên, các hệ thống sản xuất cần kiểm soát đơn giản hơn so với nguyên mẫu nghiên cứu: công cụ giới hạn, chứng cứ có thể kiểm tra, và tiêu chí dừng rõ ràng.
Tìm Kiếm Agentic Hoạt Động Như Thế Nào
Một hệ thống tìm kiếm agentic thực tiễn có bốn lớp có thể tách rời.
Lớp
Trách nhiệm
Kết quả điển hình
Thất bại chính
Điều phối
Lập kế hoạch các bước, ngân sách, thử lại, và dừng lại
Hành động tìm kiếm và lấy dữ liệu
Vòng lặp hoặc ngừng lại sớm
Khám phá
Tìm các URL và loại nguồn ứng viên
Các URL và đoạn được xếp hạng
Thiên lệch xếp hạng hoặc thiếu nguồn
Truy retrieval sâu sắc
Lấy và chuẩn hóa các trang hoặc tài liệu đầy đủ
Markdown, HTML, siêu dữ liệu, hiện vật
Khối, vỏ trống, sai ngôn ngữ
Lý luận
So sánh chứng cứ và biên soạn câu trả lời
Các tuyên bố, sự không chắc chắn, trích dẫn
Ảo giác hoặc lạm dụng nguồn
Khám Phá Không Phải Là Truy Retrieval Sâu
Các dịch vụ khám phá tối ưu hóa việc tìm kiếm các URL hứa hẹn. Chúng thường trả về tiêu đề, URL và một đoạn ngắn. Điều đó đủ để quyết định cái gì cần lấy, nhưng không đủ để hỗ trợ các tuyên bố chi tiết. Các đoạn có thể bị cắt ngắn, lỗi thời, hoặc tách rời khỏi ngữ cảnh trang.
Truy retrieval sâu mở trang đã chọn, thực hiện việc trình bày cần thiết, trích xuất nội dung chính, và trả về đủ siêu dữ liệu để xác minh những gì đã được đọc. Giữ điều này như một công cụ riêng biệt cho phép người điều phối thử lại một trang thất bại, thay thế một nguồn khác, hoặc làm mới chứng cứ mà không lặp lại toàn bộ tìm kiếm.
Lý Luận Phải Được Ràng Buộc Bởi Chứng Cứ
Lớp lý luận nên nhận một tập hợp các nguồn có ràng buộc với nguồn gốc rõ ràng. Nó nên phân biệt các tuyên bố nguồn từ suy luận và xác định các xung đột thay vì kết hợp chúng thành một câu tự tin duy nhất.
Một câu trả lời tốt bao gồm ít tuyên bố hơn với chứng cứ mạnh thay vì nhiều tuyên bố chỉ được hỗ trợ bởi sự tương đồng chủ đề. Sự có mặt của trích dẫn không phải là độ chính xác của trích dẫn: người đánh giá phải xác minh rằng đoạn trích dẫn thực sự liên quan đến tuyên bố đó.
Nstdata Crawl Là Lớp Truy Retrieval Sâu
Nstdata Crawl phù hợp với vị trí truy retrieval sâu giữa việc khám phá URL và lý luận mô hình. Ứng dụng cung cấp một URL công cộng đã chọn hoặc một nhiệm vụ trang giới hạn; Crawl xử lý việc truy retrieval và trả về các hiện vật trang đã được tài liệu hóa. Sau đó, tác nhân lý luận trên đầu ra đã được chấp nhận thay vì các đoạn tìm kiếm.
Sự phân tách này hữu ích bởi vì các lỗi truy xuất khác với các lỗi lý luận. Một trang có thể trả về màn hình đồng ý, ngôn ngữ sai, shell JavaScript không đầy đủ, hoặc blốc mềm. Bộ điều hợp truy xuất có thể từ chối những kết quả đó trước khi chúng vào ngữ cảnh mô hình.
Nstdata Crawl cũng hỗ trợ các quy trình làm việc ngoài văn bản đơn giản. Tùy thuộc vào điểm cuối và định dạng hiện tại, một pipeline có thể yêu cầu Markdown, HTML, liên kết, ảnh chụp màn hình, hoặc PDF. Các hiện vật trực quan hữu ích khi ý nghĩa phụ thuộc vào bố cục, trong khi các liên kết có thể hỗ trợ khám phá theo giới hạn. Xác nhận định dạng và yêu cầu các trường trong tài liệu trực tiếp hoặc SDK trước khi triển khai.
Hướng dẫn: Xây dựng một Pipeline Tìm kiếm Agentic với Nstdata Crawl
Kiến trúc sau đây sử dụng bất kỳ nhà cung cấp tìm kiếm nào cho việc khám phá, Nstdata Crawl cho việc truy xuất trang sâu, và một LLM cho việc lập kế hoạch và tổng hợp. Nó cố tình tránh ràng buộc hệ thống vào một mô hình hoặc API tìm kiếm nào.
Bước 1: Định nghĩa Hợp đồng Nghiên cứu
Viết câu hỏi, loại nguồn cần thiết, khoảng thời gian tươi mới, phạm vi địa lý, và tiêu chí hoàn thành trước khi chạy đại lý. Ví dụ:
{"question":"Có gì thay đổi trong API của Nhà cung cấp X trong 90 ngày qua?","required_sources":["tài liệu chính thức","nhật ký thay đổi chính thức","trang trạng thái hoặc sự cố chính thức"],"max_search_rounds":3,"max_pages":12,"freshness_days":120}
Một hợp đồng ngăn cản đại lý diễn giải “tìm kiếm nhiều hơn” là tìm kiếm không giới hạn. Nó cũng đưa ra một tiêu chuẩn cụ thể cho việc đánh giá.
Bước 2: Tạo Các truy vấn Hướng Nguồn
Người lập kế hoạch nên tạo ra các truy vấn cho các loại nguồn còn thiếu thay vì các từ đồng nghĩa của câu hỏi ban đầu. Các truy vấn mẫu có thể bao gồm miền nhà cung cấp cộng với “nhật ký thay đổi API,” “thay đổi quan trọng,” hoặc “sự cố.” Sử dụng bộ lọc miền khi cần chứng cứ từ bên thứ nhất có thẩm quyền.
Lưu trữ mỗi truy vấn và lý do tại sao nó được phát hành. Nếu đại lý không thể giải thích khoảng trống chứng cứ mà một truy vấn đề cập, đừng dành yêu cầu đó.
Bước 3: Loại bỏ trùng lặp và Ưu tiên các URL
Chuẩn hóa sơ đồ, cách viết tên miền, các mảnh, dấu gạch chéo cuối, và các tham số theo dõi đã biết. Ưu tiên các trang chính thống từ bên thứ nhất cho các thông tin sản phẩm. Giữ lại các nghiên cứu độc lập hoặc thảo luận của người dùng đáng tin cậy khi chúng trả lời một câu hỏi khác, chẳng hạn như kinh nghiệm vận hành.
Đừng truy xuất mọi kết quả tìm kiếm. Đánh giá các ứng cử viên theo thẩm quyền, sự liên quan, độ tươi mới, phạm vi loại nguồn, và độ trùng lặp. Một danh sách ngắn các nguồn đa dạng thường tốt hơn mười trang lặp lại cùng một thông báo.
Ghi lại một phiên bản đã thử nghiệm trong sản xuất và giữ thông tin xác thực API trong một trình quản lý bí mật.
Bước 5: Thực hiện Bộ điều hợp Truy xuất Sâu
import os
from nstdata_ai_crawl import NstDataClient, ScrapeRequestDto, Format
client = NstDataClient(api_key=os.environ["NSTDATA_API_KEY"])defretrieve_page(url:str): request = ScrapeRequestDto( url=url, formats=[Format.MARKDOWN],)return client.scrape(request)
Bộ điều hợp này tuân theo các loại đã được tài liệu SDK công khai ghi lại nhưng yêu cầu một thông tin xác thực, vì vậy đây là một ví dụ về khoảng trống tiên quyết. Kiểm tra đối tượng phản hồi thực tế trong môi trường của bạn và ánh xạ các trạng thái nhiệm vụ đã được tài liệu thay vì giả định tên trường.
Bước 6: Thêm Kiểm tra Chấp nhận Truy xuất
Một phản hồi vận chuyển thành công không đủ. Xác thực:
máy chủ cuối cùng là mong đợi;
ngôn ngữ của trang phù hợp với phạm vi nghiên cứu;
tiêu đề chính thống hoặc dấu hiệu yêu cầu có mặt;
nội dung vượt quá một mức tối thiểu theo nhiệm vụ;
kết quả không phải là một trang đăng nhập, tường đồng ý, hoặc blốc mềm;
thời gian truy xuất và URL nguồn được lưu trữ;
các băm nội dung trùng lặp được gộp lại.
Các trang bị từ chối nên tạo ra lý do thất bại có cấu trúc. Người điều phối sau đó có thể thử lại, thay đổi các tùy chọn truy xuất, hoặc chọn một nguồn khác.
Bước 7: Trích xuất chứng cứ, không chỉ tóm tắt
Đối với mỗi trang được chấp nhận, yêu cầu mô hình hoặc một trình phân tích xác định tạo ra các đối tượng chứng cứ kích thước tuyên bố.
{"claim":"API đã xóa tham số X.","source_url":"https://vendor.example/changelog","retrieved_at":"2026-08-31T00:00:00Z","evidence":"Đoạn hỗ trợ ngắn","confidence":"cao","source_type":"nhật ký thay đổi chính thức"}
Giữ các trích dẫn ngắn và trong giới hạn bản quyền. Lưu đủ ngữ cảnh xung quanh hoặc các khoảng cách nội bộ để kiểm tra yêu cầu sau này.
Hỗ trợ truy xuất đại lý với định tuyến proxy được quản lý
Sử dụng hạ tầng proxy Nstdata khi quy trình làm việc của đại lý cần truy cập mạng được kiểm soát, được ủy quyền.
Bước 8: Để Những Khe Hở Bằng Chứng Dẫn Dắt Vòng Tiếp Theo
Sau mỗi vòng, người lý luận nên xuất ra các câu hỏi phụ đã được trả lời, các câu hỏi phụ chưa được giải quyết, bằng chứng xung đột và loại tài liệu thiếu. Người lập kế hoạch có thể phát hành một truy vấn khác chỉ cho một khoảng trống đã được ghi lại.
Một quy tắc dừng hữu ích kết thúc khi các loại tài liệu cần thiết được bao phủ và mọi tuyên bố vật chất có hỗ trợ, hoặc khi vòng, trang, token hoặc ngân sách thời gian đã cạn kiệt. “Mô hình cảm thấy đã xong” không phải là một quy tắc hoạt động.
Bước 9: Soạn Thảo Với Trích Dẫn Cấp Tuyên Bố
Tạo ra câu trả lời cuối cùng từ các đối tượng bằng chứng được chấp nhận, không phải từ kết quả tìm kiếm thô. Đính kèm các trích dẫn ngay lập tức sau các tuyên bố được hỗ trợ. Nêu rõ sự không chắc chắn khi các nguồn mâu thuẫn hoặc khi chỉ có bằng chứng thứ cấp.
Chạy một cuộc kiểm toán trích dẫn kiểm tra ba điều: URL có giải quyết, nội dung được trích dẫn chứa bằng chứng và bằng chứng hỗ trợ chính xác tuyên bố. Một câu trả lời tinh tế với các trích dẫn trang trí vẫn không vượt qua cổng này.
Khi Nào Crawling Một Trang Thay Vì Các Trang Cá Nhân
Sử dụng việc crawling trang web có giới hạn khi các tài liệu có liên quan được phân bổ trên một miền đã biết và việc phát hiện thông qua tìm kiếm không hoàn chỉnh. Các cổng tài liệu, kho lưu trữ lịch sử thay đổi và các trang phản hồi cho nhà đầu tư là những ví dụ phổ biến.
Đặt các giới hạn trang rõ ràng, độ sâu, bao gồm các mẫu, loại trừ các mẫu và xử lý tham số truy vấn. Bắt đầu với một bản đồ hoặc crawling nông khi có sẵn. Việc crawling không giới hạn có thể vào các lịch, điều hướng nhiều mặt, bản sao địa phương hóa hoặc URL phiên và lãng phí ngân sách nghiên cứu.
Đối với các câu hỏi trên web mở, việc truy xuất URL cá nhân thường hoạt động tốt hơn. Các nhà cung cấp tìm kiếm phát hiện các ứng cử viên trên các miền; Nstdata Crawl sau đó chỉ lấy các trang có giá trị cao.
An ninh, Tuân thủ và Tiêm thuốc nhanh
Tìm kiếm agentic mở rộng bề mặt tấn công vì các trang bên ngoài ảnh hưởng đến các hành động mô hình tiếp theo. Xem tất cả nội dung thu thập được như dữ liệu không đáng tin cậy. Một trang có thể yêu cầu đại lý bỏ qua chỉ dẫn, tiết lộ bí mật, hoặc gọi công cụ khác. Người điều phối phải ngăn chặn văn bản trang thay đổi chính sách hệ thống.
Sử dụng danh sách cho phép công cụ, ngân sách yêu cầu, kiểm soát điểm đến, chặn mạng riêng, tách biệt thông tin xác thực và phê duyệt từ con người cho các hành động có tác động lớn. Không được gửi bí mật trong URL hoặc biểu mẫu trang. Tôn trọng các điều khoản trang web, kỳ vọng của robot khi áp dụng, bản quyền và nghĩa vụ về dữ liệu cá nhân.
Nghiên cứu liên quan đến tài chính, sức khỏe, việc làm hoặc dữ liệu cá nhân cần được xem xét kỹ lưỡng hơn. Năng lực thu thập không cho phép thu thập hoặc quyết định tự động.
Cách Đánh Giá Tìm Kiếm Agentic
Đánh giá hệ thống dựa trên chất lượng câu trả lời và chất lượng bằng chứng, không phải về số lượng cuộc gọi công cụ mà nó thực hiện. Các chỉ số hữu ích bao gồm:
độ chính xác và đầy đủ của tuyên bố;
suy luận trích dẫn và chất lượng nguồn;
độ bao phủ của các loại nguồn cần thiết;
tỷ lệ chấp nhận thu hồi;
tỷ lệ trang trùng lặp;
tuân thủ độ mới mẻ;
độ trễ và chi phí cho mỗi câu trả lời được chấp nhận;
số lượng vòng tìm kiếm không cần thiết;
tỷ lệ kiểm tra khả năng kháng tiêm thuốc thành công.
Tạo một tập đánh giá ổn định với các câu hỏi yêu cầu nhiều nguồn, thay đổi sự thật, và tối thiểu một lần thất bại trong thu thập. Thực hiện lại nó khi mô hình, nhà cung cấp tìm kiếm, cấu hình trình thu thập, hoặc tiêm thuốc thay đổi.
Các Chế Độ Thất Bại Thường Gặp
Thất bại đầu tiên là tổng hợp đoạn trích: đại lý trả lời từ các tóm tắt kết quả mà không mở trang. Thất bại thứ hai là đơn điệu nguồn, nơi một số kết quả lặp lại một thông cáo báo chí. Thất bại thứ ba là khám phá không kiểm soát mà không có ngân sách dừng.
Các thất bại phổ biến khác bao gồm thu thập sai địa phương, xem mã trạng thái như là thành công nội dung, và gắn một trích dẫn vào một trang liên quan nhưng không hỗ trợ. Hầu hết là vấn đề trong quy trình, không phải là vấn đề trí thông minh của mô hình.
Tìm kiếm agentic là một quy trình chứng cứ lặp đi lặp lại, không phải là một hộp tìm kiếm với câu trả lời dài hơn. Các hệ thống đáng tin cậy tách biệt phát hiện, thu thập sâu, lý luận, và đánh giá để mỗi thất bại có thể được quan sát và sửa chữa.
Bắt đầu với một hợp đồng nghiên cứu hẹp, không quá một vài vòng tìm kiếm, và ngân sách trang nhỏ. Sử dụng Nstdata Crawl như là lớp thu thập sâu khi bạn cần thu thập trang được quản lý hoặc trên trang có giới hạn, sau đó mở rộng quyền tự chủ chỉ khi độ chính xác trích dẫn và tỷ lệ chấp nhận thu thập đạt mục tiêu của bạn.
H: Sự khác biệt giữa tìm kiếm agentic và RAG là gì?
Tìm kiếm agentic lập kế hoạch và lặp lại thu thập dựa trên các khoảng trống bằng chứng, trong khi một hệ thống RAG cơ bản thường thu thập từ một chỉ mục đã được định nghĩa trước mỗi câu hỏi. Tìm kiếm agentic có thể cung cấp một kho RAG hoặc truy vấn một cái như một nguồn.
H: Tìm kiếm agentic có cần một trình thu thập web không?
Tìm kiếm agentic cần thu thập nội dung đầy đủ, nhưng không phải mọi câu hỏi đều yêu cầu thu thập trang. Một trình thu thập rất hữu ích cho các miền đa trang có giới hạn; thu thập trang cá nhân thì tốt hơn cho các URL web mở được chọn.
H: Nstdata Crawl có thể thay thế một API tìm kiếm không?
Không. Nstdata Crawl được định vị ở đây như là lớp thu thập trang sâu sau khi phát hiện. Một API tìm kiếm tìm các URL ứng cử viên, trong khi Crawl thu thập các trang đã chọn hoặc các trang có giới hạn.
H: Một đại lý nên sử dụng bao nhiêu vòng tìm kiếm?
Sử dụng ít vòng nhất mà bao phủ các loại nguồn cần thiết và giải quyết các khoảng trống vật chất. Đặt một mức tối đa cứng dựa trên rủi ro, độ trễ và chi phí; ba vòng là một thí nghiệm khởi đầu hợp lý, không phải là quy tắc phổ quát.
H: Làm thế nào để tôi ngăn chặn ảo giác trong tìm kiếm agentic?
Yêu cầu bằng chứng ở cấp độ tuyên bố, xác thực đầu ra thu thập, bảo tồn nguồn gốc, kiểm tra sự khế ước trích dẫn, và nêu rõ sự không chắc chắn. Những kiểm soát này giảm thiểu ảo giác nhưng không đảm bảo rằng mọi nguồn hoặc kết luận mô hình đều chính xác.
110M+ IP that voi ti le truy cap thanh cong 99.9%
Phan hoi trung binh ~0.5s cho tac vu dong thoi cao
Chi tu $0.1/GB
Truy cap ngay cac pool proxy residential, datacenter, IPv6 va ISP cao cap.
