开源AI工具平台Ollama推出网页搜索API

开源AI工具平台Ollama推出Web Search API，为模型提供获取网页信息的新途径。该功能旨在降低生成式模型常见的幻觉问题，并通过实时检索网络数据，使回复内容更贴近现实且具备可验证来源。该服务以REST API形式开放，个人用户可使用免费额度，需求较高的用户则可通过云端方案获取更多调用次数。

在使用流程上，开发者需先在Ollama账户中创建API密钥，即可通过标准HTTP请求调用API端点。输入查询后，可获得包含标题、网址与内容摘要的搜索结果。若需获取单个网页的完整信息，可通过调用web_fetch接口，传入目标网址来取得页面标题、简化后的内容以及外部链接。相比自行编写爬虫代码，这种方式能以最低的集成成本，让模型具备检索与引用网络信息的能力。

Ollama同步在其Python与JavaScript软件包中提供新函数支持，这些函数可直接整合至聊天或代理系统，实现“先搜索、再回应”的应用模式，无需额外处理网页抓取和格式转换的细节。

在官方展示的应用场景中，Ollama以Qwen3 4B模型为例，结合网页搜索与网页提取工具，实现逐步收集资料后再生成回答的对话流程。针对长时间任务或研究型工作流，像gpt-oss这类模型可通过工具调用持续扩展上下文。由于搜索与抓取的结果可能较为庞大，官方建议将模型上下文长度设置至约32,000 Tokens，确保信息不会因截断而丢失。这种设计特别适用于新闻信息采集、技术文档比对与项目研究，可在单一工作流中完成查询、提取与摘要。

在集成层面，Ollama还为多个开发工具生态提供了示例配置，包括通过MCP（Model Context Protocol）服务器联动，使Cline、Codex与Goose等客户端能够直接启用网页搜索与网页提取工具。这种标准化做法，使开发者能将新API轻松集成到现有的RAG管道或聊天应用中，并生成带有来源链接的回答，增强回复的可追溯性。